Recinstrucion of 3D Shapes from Contour Line Data using The Backpropagation Neutal Networks (II)

역전파 신경망을 이용한 등고선 데이타로부터 3차원 지형 복원 (II)

We proposea a more inproved alperithm which can reconstruct the berrer 3D terrains from cintour line data usong the fractals and the Neural Networks and which is an improvement based on that in[1, 2, 3]with the con-sideration on neighboring patch.We have learned the feature data in addition to reflecththe charateristics of complicated toprgraphy, and have implemented on mountainous and flatness topography using the proposed learning pattern by the reduced average error.The results of implements reprsented that the mountainous top-ography is better than that of fltness on the similarity and the visuality.

본 논문에서는 프렉탈과 신경망을 이용하여 등고선 데이타로부터 3차원 지형을 복원하는 더욱 개선된 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 이미 제안한 것[1, 2, 3]을 바탕으로 인접 패치들과의 관계를 고려하여 개선한 것으로, 지형의 특징을 좀더 사실 적으로 반영할 수 있는 더 많은 조건을 부여한 데이타를 기존의 특징 데이타에 부가하여 학습한다. 학습 결과 평균오차가 줄어든 학습 패턴을 이용하여 산악지형과 평탄지형 에 대하여 실험하고 결과 산악지형에 대한 적용이 더 효과적임을 보였다.