박범순 이원재 김재현 2023-12 1226-4717 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/38738 https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART003024374 강원지역 등 대형 산불의 지속적인 발생으로 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 산불 분석시 활용되는 광학이나 적외선 위성 영상은 데이터 세트의 양이 부족하다는 제한사항이 발생한다. 이는 산불 이미지 분석 등 각종목적에 적합한 영상을 얻기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점은 딥러닝을 이용해 부족한 데이터 세트의 양을 보완할 수 있다. 딥러닝 모델인CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network)을 통한 강릉지역 산불 이미지 생성에 대해 소개한다. 원본 적외선 이미지나 광학 이미지와 유사한 이미지를 생성하여 산불 이미지 분석에 활용할 수있다. 생성 모델의 정밀도를 비교하기 위해 평가지표인 SSIM(Structural Similarity Index Measure)과 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)를 이용하여 정밀도를 측정하였다. Kor 한국통신학회 딥러닝을 활용한 강릉지역 적외선 산불 이미지 생성 Establishment and Utilization of Infrared Forest Fire Image Generation Model in Gangneung Area Using Deep Learning Article 1644 12 1637 한국통신학회논문지 48 한국통신학회논문지, Vol.48 No.12, pp.1637-1644 10.7840/kics.2023.48.12.1637 Deep learning Forest fire Infrared Optical Image 딥러닝 산불 적외선 광학 이미지 Article