Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.588-591
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Forest Tree Species Analysis Model based on Artificial Intelligence Learning Data
인공지능 학습용 데이터 기반의 산림 수종 분석 모델
- Chung, Hankun (IT Policy and Management, Soongsil University) ;
- Kim, Jong-in (IT Policy and Management, Soongsil University) ;
- Ko, Sun Young (IT Policy and Management, Soongsil University) ;
- Chai, Seung-Gi (Dept. of Computer Engineering, ALLforLand) ;
- Shin, Youngtae (Dept. of Computer Science, Soongsil University)
- 정한균 (숭실대학교 IT정책경영학과) ;
- 김종인 (숭실대학교 IT정책경영학과) ;
- 고선영 (숭실대학교 IT정책경영학과) ;
- 채승기 ((주)올포랜드) ;
- 신용태 (숭실대학교 컴퓨터공학부)
- Published : 2021.11.04
Abstract
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 세상이 빠른 속도로 변하고 있다. 특히 데이터·인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 활용이 적극적으로 다양한 분야에서 적용되기 시작하고 있다. 하지만 산림수종을 분석하는 업무를 수행하는 과정은 수작업으로 진행하다 보니 오류가 다수 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 수도권 항공사진을 이용하여 소나무, 낙엽송, 침엽수, 활엽수를 대상으로 자동으로 분석하는 AI 학습용 데이터 약 60,000장을 구축하고, 수종을 구분할 수 있는 AI 모델을 개발하였다. 이를 통해 산림변화탐지 및 산림 분야 주제도 제작 시 수종 분할 이미지를 기초자료로 활용함으로써 업무효율 증대를 기대할 수 있다.
Keywords