표제지
국문 요약
Abstract
목차
제1장 서론 15
1.1. 연구 배경 및 목적 15
1.2. 연구동향 18
1.2.1. 한계강우량 기반 홍수 예·경보 18
1.2.2. 단기 수위 예측 기반 홍수 예·경보 19
1.2.3. 인공위성 기반 침수 지역 탐지 21
1.2.4. 이미지 데이터를 활용한 방범, 교통, 홍수 관리 22
1.3. 연구 내용 및 범위 23
제2장 딥러닝 기반 침수 탐지 방법론 26
2.1. 웹 크롤링 기반 이미지 수집 방법 26
2.2. 이미지 증식(Image augmentation) 27
2.3. Convolutional Neural Network(CNN) 28
2.3.1. VGGNet 31
2.3.2. ResNet 32
2.3.3. Mobilenet 33
2.4. 침수 탐지 모델 성능 평가 방법 34
제3장 딥러닝 기반 침수 탐지 모델 구축 및 적용 36
3.1. 이미지 데이터 수집 36
3.2. 이미지 전처리 37
3.2.1. 학습에 불필요한 데이터 제거 37
3.2.2. 이미지 크기 조정 38
3.2.3. 이미지 증식(Image augmentation) 41
3.3. 침수 탐지 모델 개발 44
3.3.1. VGGNet 45
3.3.2. ResNet 47
3.3.3. MobileNet 49
3.4. 침수 탐지 모델 비교 평가 51
제4장 침수 면적 산정을 위한 다중 이미지 분류 모델 개발 54
4.1. 이미지 데이터의 침수위 기준 설정 54
4.2. 다중 분류 모델 개발 56
4.3. 다중 분류 모델 성능 평가 57
4.4. 침수 면적 산정을 위한 탐지 모델 활용방안 58
제5장 결론 62
참고 문헌 64
표 2.1. 오차행렬(Confusion Matrix) 34
표 2.2. 성능 평가 지표 산정식 35
표 3.1. 웹 크롤링 검색 키워드 37
표 3.2. 모델 학습을 위한 공통 매개변수 45
표 3.3. VGG16 오차행렬 51
표 3.4. ResNet50 오차행렬 51
표 3.5. MobileNet 오차행렬 51
표 3.6. 모델의 성능 평과 결과 53
표 4.1. 침수심 기준 설정 54
표 4.2. 다중 분류 모델의 오차행렬 57
표 4.3. 다중 분류 모델의 F1-Score 57
그림 1.1. 최근 10년간 원인별 피해액 현황 15
그림 1.2. 침수 탐지 모델 개발을 위한 연구 흐름도 25
그림 2.1. 웹 크롤링 과정 26
그림 2.2. 이미지 증식의 종류 28
그림 2.3. Convolutional Neural Network 과정 28
그림 2.4. Convolution layer 과정 29
그림 2.5. Pooling layer 과정 30
그림 2.6. Fully connected layer 과정 30
그림 2.7. VGGNet의 모델 구조 31
그림 2.8. Residual learning 32
그림 2.9. Depthwise Separable Convolution 구조 33
그림 2.10. Area Under the ROC Curve 35
그림 3.1. 학습에 불필요한 데이터 38
그림 3.2. 침수 이미지 데이터 39
그림 3.3. 침수가 발생하지 않은 이미지 데이터 39
그림 3.4. 이미지 크기 조정 41
그림 3.5. 이미지 회전을 통한 데이터 증식 42
그림 3.6. 이미지 밝기 변환을 통한 데이터 증식 42
그림 3.7. 이미지 확대를 통한 데이터 증식 43
그림 3.8. 데이터 수집 및 활용 현황도 44
그림 3.9. VGG16 모델 구조 45
그림 3.10. VGG16 Loss 그래프 46
그림 3.11. VGG16 accuracy 그래프 46
그림 3.12. ResNet50 모델 구조 47
그림 3.13. ResNet50 Loss 그래프 48
그림 3.14. ResNet50 Accuracy 그래프 48
그림 3.15. MobileNet 모델 구조 49
그림 3.16. MobileNet Loss 그래프 50
그림 3.17. MobileNet Accuracy 그래프 50
그림 3.18. ROC Curve 52
그림 4.1. A로 라벨링된 이미지 데이터 55
그림 4.2. B로 라벨링된 이미지 데이터 55
그림 4.3. C로 라벨링된 이미지 데이터 55
그림 4.4. 다중 분류 모델(VGG16) Loss 그래프 56
그림 4.5. 다중 분류 모델(VGG16) Accuracy 그래프 56
그림 4.6. 연구 대상 지역 59
그림 4.7. SWMM 구축현황 60
그림 4.8. 침수 면적 산정 결과 비교 61