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초록

영어

In order to utilize Sea Surface Temperature (SST) satellite image in practical applications, the techniques for restoring the lost temperature information is essential. We proposed a so-called unsupervised external-internal learning (UNEIL) model that does not require ground-truth images during the restoration of SST satellite images. Using the proposed UNEIL, it is possible to restore sea surface temperature information lost due to occluded clouds without using ground-truth images and excellent quality restoration results can be obtained. The proposed UNEIL largely consists of two-step learning steps: external and internal learning. In external learning, structural information of the lost area is restored in an unsupervised learning way. Next, internal learning based color restoration is performed based on structural restoration results. Experimental results showed that our UNEIL outperforms other state-of-the-art unsupervised restoration methods in terms of restoration accuracy and also achieves quite similar restoration accuracy, even compared to supervised restoration models that inevitably utilizes ground-truth images. The restoration accuracy of our UNEIL is achieved within an error of 1.8 degree Celsius on average compared to the actual sea surface temperature value.

한국어

인공 위성을 통해 촬영된 해수면 위성 영상 정보를 실제 응용 분야에 활용하기 위해서는 손실된 온도 정보를 인위적 으로 복원하는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 해수면 온도 위성영상 복원을 위해 정답 영상이 필요 없는 비지도 (Unsupervised) 기반 외부-내부 학습으로 구성된 딥 러닝 모델을 제안한다. 제안 방법에서는 손실된 해수면 온도 영상의 정답 영상이 부재해도 손실된 해수면 온도 정보를 신뢰성 있게 복원할 수 있게 한다. 제안 복원 방법은 외부- 내부 학습 2단계의 과정으로 구성되어 있으며 1단계 외부 학습 과정에서는 비지도 학습을 기반으로 손실된 영역의 구조적 복원을 진행한다. 2단계 내부 학습 과정에서는 구조적 복원 결과와 손실 영상을 기반으로 색상 복원을 진행 한다. 제안 비지도 학습 기반 복원 딥 러닝 모델은 최신 다른 비지도 학습 모델들과 비교할 때 우수한 복원 성능을 달성했으며 정답 영상을 필연적으로 활용하는 지도 학습 기반 복원 모델들과 비교해도 유사한 복원 정확도를 보였 다. 또한 실제 측정한 해수면 온도 값과 비교하여 평균적으로 섭씨 1.8도 오차내에 복원 정확도를 달성하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 지도학습 기반 복원 모델
2.2 비지도학습 기반 복원 모델
3. 제안 비지도 외부-내부 학습 기반 모델
3.1 데이터셋 구성을 위한 구름 손실 함수
3.2 비지도 외부 학습
3.3 내부 학습
4. 실험 및 결과 분석
4.1 데이터셋
4.2 실행환경
4.3 복원 성능 지표
4.4 복원 결과 분석
5. 토의 및 결론
참고문헌

키워드

저자

• 김문업 [ Mun Eob Kim | 한국외국어대학교 공과대학 컴퓨터공학부 패턴인식 및 기계지능(PMI) 연구실 ]
• 김성주 [ Seong Joo Kim | 한국외국어대학교 공과대학 컴퓨터공학부 패턴인식 및 기계지능(PMI) 연구실 ]
• 최재영 [ Jae Young Choi | 한국외국어대학교 공과대학 컴퓨터공학부 패턴인식 및 기계지능(PMI) 연구실 ] 교신저자

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발행기관

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• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1975-681X

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004