박사

딥러닝 기반 OGC 웹 프로세싱 서비스를 이용한 드론영상 자동 분류에 관한 연구 = A Study on Automatic Classification for Drone Images Using Deep Learning Based OGC Web Processing Services

김선웅 2020년
논문상세정보
' 딥러닝 기반 OGC 웹 프로세싱 서비스를 이용한 드론영상 자동 분류에 관한 연구 = A Study on Automatic Classification for Drone Images Using Deep Learning Based OGC Web Processing Services' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • GeoAI
  • ogc
  • wps
  • 드론 영상
  • 딥 러닝
  • 머신 러닝
  • 영상 자동 분류
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
2,858 0

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' 딥러닝 기반 OGC 웹 프로세싱 서비스를 이용한 드론영상 자동 분류에 관한 연구 = A Study on Automatic Classification for Drone Images Using Deep Learning Based OGC Web Processing Services' 의 참고문헌

  • 『Hierarchical neural networks for image interpretation』
    [2003]
  • 「컨볼루션 신경망을 기반으로 한 드론 영상 분류」
    주영도 『한국인터 넷방송통신학회 논문지』, 17(5) [2017]
  • 「컨벌루션 신경회로망과 ReLU함수 기반 ELM 분류기 를 이용한 영상 분류」
    곽근창 한정수와 『한국정보기술학회논문지』, 15(2) [2017]
  • 「신재생복합에너지 건물 및 타운을 위한 통합에너지운 영 지능화 기술」
  • 「모노 카메라 영상과 딥 러닝을 이용한 차량 검출 및 거리 등급 분류에 관한 연구」
    김현석 박민규 박성근 최혁두 『한국지능시스템학회 논문지』, 29(2) [2019]
  • 「딥러닝 모델의 입력 데이터 변형에 따른 유사 식물 잎 분류 성능 분석」
    김남규 이재원 홍성훈 『대한전자공학회 학술대회』 [2019]
  • 「딥러닝 기반의 초분광영상 분류를 사용한 환경공간정보 시스템 활용」
    김용일 송아람 『대한원격탐사학회지』, 33(6) [2017]
  • 「딥러닝 기반의 영상분할을 이용한 토지피복분류」
    김진수 이성혁과 『대한원격탐사학회지』, 35(2) [2019]
  • 「딥러닝 기반의 복합 열화 영상 분류 및 복원 기법」
    박인규 윤정언 하지메나가하라 『방송공학회논문지』, 24(3) [2019]
  • 「광학영상에서의 해빙종류 분류 연구」
    김현철 지준화 『대한원격탐사 학회지』, 34(6) [2018]
  • 「Transferring deepConvolutional neural networks for the sceneClassification of high-resolution remote sensing imagery」
    7 ( 11 ) [2015]
  • 「Towards better exploitingConvolutional neural networks for remote sensing sceneClassification」
    61 [2017]
  • 「Theano : Deep learning on GPUs with python」 ,
    [2011]
  • 「OGC® sensor web enablement : Overview and high level architecture」
    [2006]
  • 「OGC Web Processing Service ( WPS ) version 1.0.0.」 , 『OGC Standard Document
    [2007]
  • 「Modern approaches in deep learning for SAR ATR」 , 『Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery XXIII』
    Vol . 9843 [2016]
  • 「Mapping by matching : aComputer vision-based approach to fast and accurate georeferencing of archaeological aerial photographs」 ,
    39 ( 7 ) [2012]
  • 「Learning rotation-invariantConvolutional neural networks for object detection in VHR optical remote sensing images」
    54 ( 12 ) [2016]
  • 「Land useClassification in remote sensing images byConvolutional neural networks」
    [2015]
  • 「Kompsat-3A 위성영상분류를 위한 딥러닝 적용 가 능성 분석」
    이상용 전왕수 최현 『한국지형공간정보학회지』, 26(4) [2018]
  • 「Influence ofComposition and texture on the thermoelectric and mechanical properties of extruded」 , 『Proceedings ICT ’ 03 . 22nd』
    [2003]
  • 「Image processing for a tactile/vision substitution system using digitalCNN」 ,
    [2006]
  • 「ICT R&D 경쟁력 제고 를 위한 기술경제 및 표준화 연구」
    고순주 김문구 김방룡 김봉태 손승원 한성수 『한국전자통신연구원』 [2018]
  • 「HSI 모델을 이용한 모자이크 영 상의 품질 평가」
    김병국 노명종 박준구 우희숙 조우석 『한국측량학회지』, 27(4) [2009]
  • 「Emerging trends in geospatial artificial intelligence ( GeoAI ) : potential applications for environmental epidemiology」
    17 ( 1 ) [2018]
  • 「Emergence of object-selective features in unsupervised feature learning」
    [2012]
  • 「Do deep features generalize from everyday objects to remote sensing and aerial scenes domains ?
    [2015]
  • 「Dense semantic labeling of subdecimeter resolution images withConvolutional neural networks」 ,
    55 ( 2 ) [2016]
  • 「DeepConvolutional neural networks for ATR from SAR imagery」 , 『Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery XXI I』
    Vol . 9475 [2015]
  • 「Deep machine learning-a new frontier in artificial intelligence research」 ,
    5 ( 4 ) [2010]
  • 「Deep learning based feature selection for remote sensing sceneClassification」
    12 ( 11 ) [2015]
  • 「Convolutional neural network with data augmentation for SAR target recognition」 ,
    13 ( 3 ) [2016]
  • 「An overview of automatic target recognition」
    [1993]
  • 「A self-improvingConvolution neural network for theClassification of hyperspectral data」
    13 ( 10 ) [2016]
  • “인공지능을 바라보는 시선: 인지과학적 접근,”
    박재환 『예술인문사회 융합멀티미디어논문지』, 6 [2016]
  • ¡°Deep learning of representations for unsupervised and transfer learning
    [2012]
  • Y. and Hinton , G. , 「Deep learning」
    [2015]
  • SAR Target Recognition Basedon Deep learning
    [2014]
  • J. , 「Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentatio n」 ,
    [2014]
  • Imagenet classification with deep convolutional neural networks
    6 [2017]
  • Faster r-cnn : Towards real-time object detection with region proposal networks
    [2015]
  • Fast R-CNN
    [2015]
  • Dollár P. and Girshick R. , 「Mask r-cnn」
    [2017]
  • Backpropagation applied to handwritten zip code recognition
    1 ( 4 ) , [1989]