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저자정보
이은관 (연세대학교) 권영목 (연세대학교) 김철환 (연세대학교) 손홍규 (연세대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회 학술대회 2021년 대한공간정보학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
110 - 114 (5page)

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위성 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 위성에 탑재된 안테나가 마이크로파를 지구 표면에 방사하고, 후방산란되어 돌아오는 신호를 측정해서 영상으로 복원하는 장비이다. SAR에서 사용하는 마이크로파는 가시광선이나 적외선보다 파장이 길어서 구름이나 안개 등을 투과할 수 있고, 광학 영상과 달리 빛을 사용하지 않아서 주야간, 전천후 사용 가능하다. 하지만 SAR 영상은 색상 정보를 가지고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기술을 활용해서 SAR 영상 Colorization을 수행했다. SAR 영상과 광학 영상의 paired 데이터셋을 구하기 힘든다는 점을 고려해서, unpaired 데이터셋이 필요한 비지도학습 ‘CycleGAN’과 paired 데이터셋이 필요한 지도학습 ‘pix2pix’을 통해 각각 SAR 영상 Colorization을 실시했다. 그리고 두 모델의 성능을 비교해서, 비지도학습 딥러닝 모델을 활용한 SAR 영상 Colorization 가능성을 확인하고, 발전방안을 제시했다.

목차

요약
1. 서론
2. 이미지 도메인 변환 딥러닝 모델
3. SAR 영상 Colorization
4. 결론 및 발전방안
참고문헌

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