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A Study on SRCNN-based Drone Image Data Quality Restoration in Web Browser

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  • 발행기관
    제주대학교 융합과학기술사회연구소 바로가기
  • 간행물
    융합과학기술사회연구 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제4권 1호 (2025.06)바로가기
  • 페이지
    pp.19-25
  • 저자
    Chang-won Yoon, Jun-ho Huh
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468557

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원문정보

초록

영어
High-resolution image data taken by drones is being used as spatial information in various industries such as building maintenance, facility diagnosis, and urban planning modeling. In the industrial field, it is easy to visualize 3D on the web without installing separate software, and it is easy to run on various devices such as desktops and tablets and tablets regardless of platform environment, so it is used for visualization of drone high-resolution image data. However, in the process of processing high-resolution image data on a web browser, it has structural limitations such as rendering limitations, resampling, and downscaling, which degrade the actual image quality. This study proposes a method to restore drone high-resolution image quality using SRCNN (Super Resolution Convolutional Neural Network) so that the degraded image quality can be expressed at the original level on a web browser. We compared the restoration performance of applying SRCNN in a local environment for some of the 91 images taken by a drone at the Industry-Academic Cooperation Center building of *** University in Busan, Korea. The results show that SRCNN can be applied to restore image quality. In this study, a possible method for improving the image quality degradation problem in web browsers using AI-based post-processing was presented, and it is expected to contribute to web visualization and platform implementation of large amounts of high-resolution image data in the future.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methodology
1. Data acquisition and transformation
2. Datasets
3. SRCNN design and quality indicators
Ⅲ. Results
Ⅳ. Conclusion and Discussion
References

키워드

Drone Image Restoration Bicubic Interpolation SRCNN Web Browser

저자

  • Chang-won Yoon [ Department of Data Informatics, National Korea Maritime and Ocean University/Department of Interdisciplinary Major of Oeacn Renewable Energy Engineering, National Korea Maritime and Ocean University, Yeogdo-gu, Busan ]
  • Jun-ho Huh [ Department of Interdisciplinary Major of Oeacn Renewable Energy Engineering, National Korea Maritime and Ocean University, Yeogdo-gu, Busan/Department of Data Science, National Korea Maritime and Ocean University, Yeogdo-gu, Busan 349112, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    제주대학교 융합과학기술사회연구소 [JEJU NATIONAL UNIV SCIENCE AND TECHNOLOGY IN SOCIETY RESEARCH CENTER]
  • 설립연도
    2012
  • 분야
    사회과학>사회과학일반
  • 소개
    - 과학문화와 사회의 소통, 지역 내 과학기술사회 관련 현안 이슈를 발굴하고 해결방안을 선도 연구하며, 관련 분야 인재양성과 과학문화 기반확충에 이바지하고자 함. - 4차 산업혁명과 지능정보사회가 도래함에 따라 미래사회에 적합한 인재 양성 및 학교 교육 혁신 필요성이 대두됨에 따라 학교 교육에 접목할 수 있는 미래 선도 혁신 모형 연구 개발 및 교원의 역량 강화를 지원함으로써 학교현장 실천ㆍ적용ㆍ안정화를 모색 - 과학과 사회의 소통ㆍ융합 관련 현안이슈 발굴, 해결방안 연구 선도 - 과학기술ㆍ사회 관련 연구 및 소통프로그램 확대를 통한 과학문화 기반 확충 - 융합인재교육 특성화 연구 및 프로그램 기획, 운영하여 제주지역 융합 ICT 우수인재의 조기양성 주도, 도내 공공기관과 지역대학간 협력연계 전략 마련

간행물

  • 간행물명
    융합과학기술사회연구 [Journal of Convergence Science, Technology, and Society]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    2951-0511
  • 수록기간
    2022~2025
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 405 DDC 505

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