프로젝트 소개
본 과제는 딥러닝 기술을 활용하여 특정 지역의 항공 영상을 비교 분석함으로써, 시간, 날씨, 그림자 등의 다양한 변수로 인한 오류를 최소화하고 무허가 건물의 위치를 정확하게 판별 및 처리할 수 있는 GIS(지리정보시스템)를 개발하는 연구임.
연구 목표는 다양한 변수를 고려하여 딥러닝을 접목, 무허가 건물의 위치를 정확하게 판별 및 처리하는 특정 지역 항공 영상 분석 GIS 시스템을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 공공데이터 포털을 활용한 데이터 연계 알고리즘 개발, 항공영상의 RGB 임계치 및 그림자 제거 등을 포함한 이미지 변환 및 가공 알고리즘 개발, 딥러닝(CNN)을 활용한 훈련 데이터 생성 및 예측 모델 구축, 그리고 이를 기반으로 무허가 건축물을 픽셀 단위로 비교 분석하고 건축물대장 정보와 연계하는 시스템 개발임. 또한, 웹사이트 구축과 딥러닝 모델의 지속적인 학습 및 보완을 포함함. 기대 효과는 4차 산업혁명 시대에 공간정보사업과 딥러닝 기술의 융복합을 통해 기존 기술보다 높은 정확도와 편리함을 제공하는 것임. 이를 통해 무허가 건물 판별의 효율성을 높이고 관련 시장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됨.