"AI기반 습지경계 자동분류 학습데이터 구축"의 두 판 사이의 차이
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| − | ㅇ 습지경계지도의 토지피복 현황 분류항목(대분류, 중분류, 세분류) | + | ㅇ 습지경계 자동분류를 위한 AI 학습데이터 분류체계 수립 |
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| + | · 습지경계지도의 토지피복 현황 분류항목(대분류, 중분류, 세분류) 선정 | ||
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| + | · 습지경계 자동분류 항목별 Grouping과 Ungrouping 방법론 수립 | ||
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| + | ㅇ 습지경계 자동분류 AI 학습데이터 구축 | ||
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| + | · 2023년 구축된 습지경계지도 및 2021년 촬영된 항공정사영상 활용 | ||
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| + | · 레이블데이터 구축 및 품질검수 실시 | ||
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| + | · AI 학습데이터 자동생성 (학습데이터셋 85%, 테스트데이터셋 10%, 검증데이터셋 5%) | ||
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| + | ㅇ 습지경계 자가학습데이터 구축 | ||
| − | + | · 자동생성 학습데이터 균질화 및 AI 모델별 학습파라미터 최적화 | |
| − | + | · 자동분류 결과 분석을 통한 오분류 유형 파악 및 자가학습데이터 구축 | |
| − | ㅇ | + | ㅇ 습지경계 자동분류에 따른 분류정확도 비교/평가 |
| − | + | · AI 모델별 학습파라미터 최적화에 따른 자동분류 정확도 비교/평가 | |
| − | + | · 습지경계 분류항목별 최적의 AI모델 및 학습파라미터 선정 | |
| − | ㅇ 2022년 또는 2023년 촬영 | + | ㅇ '24년 습지경계지도 구축 |
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| + | · 2022년 또는 2023년 촬영 정사영상을 활용한 습지경계 자동분류 실시 | ||
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| + | · 습지경계 자동분류 결과 수정/편집 | ||
'''주요 산출물''' | '''주요 산출물''' | ||
| − | ㅇ 습지경계 | + | ㅇ 습지경계 자동분류용 AI 학습데이터 및 자가학습데이터 |
| − | ㅇ 습지경계 | + | ㅇ 습지경계 분류항목별 최적 AI모델 및 학습파라미터 |
| − | ㅇ | + | ㅇ 2024년 습지경계지도 |
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(위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음) | (위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음) | ||
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'''1. KOS 메타정보''' | '''1. KOS 메타정보''' | ||
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'''2. 결과보고서''' | '''2. 결과보고서''' | ||
2025년 12월 11일 (목) 20:29 기준 최신판
| KOS 유형 | 분류체계 |
|---|---|
| 관련 KOS | 습지경계 분류 |
| 수요기관 | 환경부 |
| 공고기관 | 환경부 |
| 사업목적 | KOS 개발 |
| 사업년도 | 2024 |
| 사업기간 | 10개월 |
| 사업예산 | 300,000천원 |
| 사업ID | RFP-3-016 |
사업개요
사업명
AI기반 습지경계 자동분류 학습데이터 구축
(AI-based automatic wetland boundary classification learning data building)
사업 세부목적
ㅇ 주기적으로 정확한 습지공간정보 제공으로 대국민 정보수요 충족 및 국토 현황과 일치하는 환경공간정보 제공으로 환경정책 및 행정업무 효율성 강화
ㅇ TACCC원칙에 따른 정확한 내륙습지 부문 국가 온실가스 인벤토리 보고를 위해 1년 주기의 체계적인 활동자료 수집체계 구축
ㅇ 육안판독에 의한 습지경계 분류를 AI기반의 지능형 자동분류 체계로 전환하기 위한 AI 학습데이터 구축 및 최적의 AI모델 도출 및 적합성 평가
ㅇ 지능형 토지피복 자동분류체계와 연계된 습지경계 자동분류로 지능형 분류체계 일관성 및 확장성 확보
사업기간 및 예산
- 사업기간 : 계약체결일로부터 10개월
- 소요예산 : 300,000천원
사업내용
과업 내용
ㅇ 습지경계 자동분류를 위한 AI 학습데이터 분류체계 수립
ㅇ 습지경계 학습데이터 구축(레이블데이터 구축 및 자동생성)
ㅇ 습지경계 자가학습데이터 구축
ㅇ 습지경계 자동분류에 따른 분류정확도 비교/평가
ㅇ '24년 습지경계지도 구축
수행 방법
ㅇ 습지경계 자동분류를 위한 AI 학습데이터 분류체계 수립
· 습지경계지도의 토지피복 현황 분류항목(대분류, 중분류, 세분류) 선정
· 습지경계 자동분류 항목별 Grouping과 Ungrouping 방법론 수립
ㅇ 습지경계 자동분류 AI 학습데이터 구축
· 2023년 구축된 습지경계지도 및 2021년 촬영된 항공정사영상 활용
· 레이블데이터 구축 및 품질검수 실시
· AI 학습데이터 자동생성 (학습데이터셋 85%, 테스트데이터셋 10%, 검증데이터셋 5%)
ㅇ 습지경계 자가학습데이터 구축
· 자동생성 학습데이터 균질화 및 AI 모델별 학습파라미터 최적화
· 자동분류 결과 분석을 통한 오분류 유형 파악 및 자가학습데이터 구축
ㅇ 습지경계 자동분류에 따른 분류정확도 비교/평가
· AI 모델별 학습파라미터 최적화에 따른 자동분류 정확도 비교/평가
· 습지경계 분류항목별 최적의 AI모델 및 학습파라미터 선정
ㅇ '24년 습지경계지도 구축
· 2022년 또는 2023년 촬영 정사영상을 활용한 습지경계 자동분류 실시
· 습지경계 자동분류 결과 수정/편집
주요 산출물
ㅇ 습지경계 자동분류용 AI 학습데이터 및 자가학습데이터
ㅇ 습지경계 분류항목별 최적 AI모델 및 학습파라미터
ㅇ 2024년 습지경계지도
(위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음)
관련정보
1. KOS 메타정보
- 습지경계 분류
2. 결과보고서
- (없음)
3. 관련 RFP
- (없음)
분류정보
| BRM | Q003 | 환경>자연 |
|---|---|---|
| KDC | 526 | 임학. 임업 |
| DDC | 634 | Orchards, fruits, forestry |
| ILC | mp | plants [botany SS] |