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딥러닝 학습을 위한 초분광 영상 데이터 관리 소프트웨어 개발

원문정보

Management Software Development of Hyper Spectral Image Data for Deep Learning Training

이다빈, 김홍락, 박진호, 황선정, 신정섭

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초록

영어

The hyper-spectral image is data obtained by dividing the electromagnetic wave band in the infrared region into hundreds of wavelengths. It is used to find or classify objects in various fields. Recently, deep learning classification method has been attracting attention. In order to use hyper-spectral image data as deep learning training data, a processing technique is required compared to conventional visible light image data. To solve this problem, we developed a software that selects specific wavelength images from the hyper-spectral data cube and performs the ground truth task. We also developed software to manage data including environmental information. This paper describes the configuration and function of the software.

한국어

초분광 영상은 적외선 영역의 전자기파 대역을 수백 개의 파장으로 나누어 영상화한 데이터로 다양한 분야에서 물체를 찾거나 분류하는 것에 활용된다. 최근에는 딥러닝을 사용하여 분류하는 방법이 주목받고 있지만 초분광 영상 데 이터의 특성으로 인해 초분광 영상을 학습 데이터로 사용하기 위해서는 기존의 가시광 영상과는 다른 처리 기법이 필요 하다. 이를 위해 초분광 큐브에서 특정 파장의 영상을 선택하여 Ground Truth 작업을 수행하고 환경정보를 포함하여 데이터를 관리하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문에서는 해당 소프트웨어의 구성과 기능에 대하여 설명한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본문
1. 초분광 영상 데이터의 특징을 반영한 기능
2. 관리 데이터 종류 및 전처리 방법
3. 데이터 관리 소프트웨어 구성
Ⅲ. 결론
References

저자정보

  • 이다빈 Da-Been Lee. 정회원, LIG넥스원(주)
  • 김홍락 Hong-Rak Kim. 정회원, LIG넥스원(주)
  • 박진호 Jin-Ho Park. 정회원, LIG넥스원(주)
  • 황선정 Seon-Jeong Hwang. 정회원, LIG넥스원(주)
  • 신정섭 Jeong-Seop Shin. 비회원, 국방과학연구소

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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