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활용사례

활용 사례
제목	Kompsat-3A 위성영상분류를 위한 딥러닝 적용 가능성 분석
국/내외	국내	작성일	2018-12-19
Kompsat 위성은 총 5기가 발사되었으며, GSD 0.7m급 광학영상 취득이 가능한 Kompsat-3, 레이더 센서가 장착된 Kompsat 5호, GSD 0.6m급 광학영상 취득이 가능한 Kompsat-3A가 운영 중에 있다. 본 연구에서는 Kompsat-3 영상을 이용하여 주요 활용분야인 토지이용도 작성에서 딥러닝 기반의 convolutional neural network(CNN)기법으로 나대지, 논, 초지를 구분하였다. 분류정확도를 분석한 결과 반복학습 20,000회에서 논 73%, 초지 67%, 나대지 71%, 미분류 66% 등 평균 70%정도의 정확도를 나타내었고, 반복학습 100,000회에서 논 83%, 초지 79%, 나대지 81%, 미분류 76% 등 평균 80%로 학습이 많을수록 높은 정확도를 나타남을 알 수 있었다. 그러나 정사영상의 경우 데이터증대(data augmentation) 기법을 고려하지 않아 적은 영상으로 학습을 진행하였기 때문에 이에 대한 개선이 필요할 것으로 보인다. 핵심용어 : Kompsat-3A, 딥러닝, 분류 정확도, 데이터 증대
출처	한국지형공간정보학회지

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