Myeong Jae Song;Eun Ju Choi;Byoung Soo Kim;Yong Ho Moon
Journal of Aerospace System Engineering
/
v.18
no.3
/
pp.41-47
/
2024
Recently, as the practical application and commercialization of unmanned aerial vehicles (UAVs) is pursued, interest in ensuring the safety of the UAV is increasing. Because UAV accidents can result in property damage and loss of life, it is important to develop technology to prevent accidents. For this reason, a technique to detect the abnormal flight state of UAVs has been developed based on the AutoEncoder model. However, the existing detection technique is limited in terms of performance and real-time processing. In this paper, we propose a U-Net based abnormal flight detection technique. In the proposed technique, abnormal flight is detected based on the increasing rate of Mahalanobis distance for the reconstruction error obtained from the U-Net model. Through simulation experiments, it can be shown that the proposed detection technique has superior detection performance compared to the existing detection technique, and can operate in real-time in an on-board environment.
The land cover map is a very important data that is used as a basis for decision-making for land policy and environmental policy. The land cover map is mapped using remote sensing data, and the classification results may vary depending on the acquisition time of the data used even for the same area. In this study, to overcome the classification accuracy limit of single-period data, multi-series satellite images were used to learn the difference in the spectral reflectance characteristics of the land surface according to seasons on a U-Net model, one of the deep learning algorithms, to improve classification accuracy. In addition, the degree of improvement in classification accuracy is compared by comparing the accuracy of single-period data. Seoul, which consists of various land covers including 30% of green space and the Han River within the area, was set as the research target and quarterly Sentinel-2 satellite images for 2020 were aquired. The U-Net model was trained using the sub-class land cover map mapped by the Korean Ministry of Environment. As a result of learning and classifying the model into single-period, double-series, triple-series, and quadruple-series through the learned U-Net model, it showed an accuracy of 81%, 82% and 79%, which exceeds the standard for securing land cover classification accuracy of 75%, except for a single-period. Through this, it was confirmed that classification accuracy can be improved through multi-series classification.
In this paper, spatially-adaptive denormalization (SPADE) based U-Net is proposed to detect changes by using high-resolution satellite images. The proposed network is to preserve spatial information using SPADE. Change detection methods using high-resolution satellite images can be used to resolve various urban problems such as city planning and forecasting. For using pixel-based change detection, which is a conventional method such as Iteratively Reweighted-Multivariate Alteration Detection (IR-MAD), unchanged areas will be detected as changing areas because changes in pixels are sensitive to the state of the environment such as seasonal changes between images. Therefore, in this paper, to precisely detect the changes of the objects that consist of the city in time-series satellite images, the semantic spatial objects that consist of the city are defined, extracted through deep learning based image segmentation, and then analyzed the changes between areas to carry out change detection. The semantic objects for analyzing changes were defined as six classes: building, road, farmland, vinyl house, forest area, and waterside area. Each network model learned with KOMPSAT-3A satellite images performs a change detection for the time-series KOMPSAT-3 satellite images. For objective assessments for change detection, we use F1-score, kappa. We found that the proposed method gives a better performance compared to U-Net and UNet++ by achieving an average F1-score of 0.77, kappa of 77.29.
The purpose of this study was to construct land cover maps using a deep learning model and to select the optimal deep learning model for land cover classification by adjusting the dataset such as input image size and Stride application. Two types of deep learning models, the U-net model and the DeeplabV3+ model with an Encoder-Decoder network, were utilized. Also, the combination of the two deep learning models, which is an Ensemble model, was used in this study. The dataset utilized RapidEye satellite images as input images and the label images used Raster images based on the six categories of the land use of Intergovernmental Panel on Climate Change as true value. This study focused on the problem of the quality improvement of the dataset to enhance the accuracy of deep learning model and constructed twelve land cover maps using the combination of three deep learning models (U-net, DeeplabV3+, and Ensemble), two input image sizes (64 × 64 pixel and 256 × 256 pixel), and two Stride application rates (50% and 100%). The evaluation of the accuracy of the label images and the deep learning-based land cover maps showed that the U-net and DeeplabV3+ models had high accuracy, with overall accuracy values of approximately 87.9% and 89.8%, and kappa coefficients of over 72%. In addition, applying the Ensemble and Stride to the deep learning models resulted in a maximum increase of approximately 3% in accuracy and an improvement in the issue of boundary inconsistency, which is a problem associated with Semantic Segmentation based deep learning models.
최근 북반구 하늘에 대한 SDSS 관측으로부터 우리은하 주변에서 다수 발견된 Ultra-Faint Dwarf Galaxies (uFDs)는 우주의 차가운 암흑물질 (CDM) 이론에서 예측한 질량이 작은 위성은하의 후보로 알려져 있다. 특히 이 uFDs는 역학적 특성과 관련하여 특이한 특징을 갖는 것으로 알려져 있다. 그러나 아직 그 수가 충분하지 않아 더 많은 수의 uFDs의 발견이 기대되고 있다. 이 연구에서는 남반구에서 가동이 시작된 남반구 전천 탐사 망원경 SkyMapper와 향후 가동하게 될 KMT-Net를 이용하여 남반구 하늘에서 SDSS 보다 더 1~2 등급 깊은 관측을 수행하여 다수의 더 어두운 uFDs를 탐색하고, 그 은하와 CDM의 특성을 연구함으로써 우리은하뿐만 아니라 우주의 구조와 진화에서의 CDM의 역할을 규명하는 프로젝트를 제안하려한다. 이 연구에서는 SkyMapper와 KMT-Net의 상호 역할, 관측전략, 기대효과 등 제반사항을 논의하려 한다.
Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.
Prostate cancer (PCa) is a fatal disease that occurs in men. In general, PCa cells are found in the prostate gland. Early diagnosis is the key to prevent the spreading of cancers to other parts of the body. In this case, deep learning-based systems can detect and distinguish histological patterns in microscopy images. The histological grades used for the analysis were benign, grade 3, grade 4, and grade 5. In this study, we attempt to use transfer learning and fine-tuning methods as well as different model architectures to develop and compare the models. We implemented MobileNet, ResNet50, and DenseNet121 models and used three different strategies of freezing layers techniques of fine-tuning, to get various pre-trained weights to improve accuracy. Finally, transfer learning using MobileNet with the half-layer frozen showed the best results among the nine models, and 90% accuracy was obtained on the test data set.
Vi, Vo Thi Tuong;Oh, A-Ran;Lee, Guee-Sang;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Soo-Hyung
Smart Media Journal
/
v.9
no.3
/
pp.59-70
/
2020
This paper presents a fully automatic tool to recognize the liver region from CT images based on a deep learning model, namely Multiple Filter U-net, MFUnet. The advantages of both U-net and Multiple Filters were utilized to construct an autoencoder model, called MFUnet for segmenting the liver region from computed tomograph. The MFUnet architecture includes the autoencoding model which is used for regenerating the liver region, the backbone model for extracting features which is trained on ImageNet, and the predicting model used for liver segmentation. The LiTS dataset and Chaos dataset were used for the evaluation of our research. This result shows that the integration of Multiple Filter to U-net improves the performance of liver segmentation and it opens up many research directions in medical imaging processing field.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2019.05a
/
pp.522-524
/
2019
In spite of a rapid development in the quality of built-in mobile cameras, their some physical restrictions hinder them to achieve the satisfactory results of digital single lens reflex (DSLR) cameras. In this work we propose an end-to-end deep learning method to translate ordinary images by mobile cameras into DSLR-quality photos. The method is based on the framework of generative adversarial networks (GANs) with several improvements. First, we combined the U-Net with DenseNet and connected dense block (DB) in terms of U-Net. The Dense U-Net acts as the generator in our GAN model. Then, we improved the perceptual loss by using the VGG features and pixel-wise content, which could provide stronger supervision for contrast enhancement and texture recovery.
Rural areas, which account for about 90% of the country's land area, are increasing in importance and value as a space that performs various public functions. However, facilities that adversely affect residents' lives, such as livestock facilities, factories, and solar panels, are being built indiscriminately near residential areas, damaging the rural environment and landscape and lowering the quality of residents' lives. In order to prevent disorderly development in rural areas and manage rural space in a planned manner, detection and monitoring of hazardous facilities in rural areas is necessary. Data can be acquired through satellite imagery, which can be acquired periodically and provide information on the entire region. Effective detection is possible by utilizing image-based deep learning techniques using convolutional neural networks. Therefore, U-Net model, which shows high performance in semantic segmentation, was used to classify potentially hazardous facilities in rural areas. In this study, KOMPSAT ortho-mosaic optical imagery provided by the Korea Aerospace Research Institute in 2020 with a spatial resolution of 0.7 meters was used, and AI training data for livestock facilities, factories, and solar panels were produced by hand for training and inference. After training with U-Net, pixel accuracy of 0.9739 and mean Intersection over Union (mIoU) of 0.7025 were achieved. The results of this study can be used for monitoring hazardous facilities in rural areas and are expected to be used as basis for rural planning.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.