Arctic sea ice type classification using convolutional neural network

Abstract

본 연구에서는 근래에 주목받고 있는 딥러닝 기법인 convolutional neural network (CNN)를 이용하여 북극지역 해빙종류를 분류하는 방법을 제안한다. 분류기 훈련을 위하여 해빙 전문가가 해빙의 종류를 정의한 ice chart 자료와 MODIS 영상을 이용하여 훈련 자료를 제작하고, 일반적으로 분류 작업 수행 시 많이 사용하는 k-nearest neighbor, support vector machine과 CNN을 이용한 분류 정확도를 정량적, 정성적으로 비교하였다. 그 결과 CNN이 해빙 종류 분류시 다른 분류 알고리즘에 비해 더 높은 통계적 정확도를 보여주었고, 북극 전체 자료에 적용하였을 경우에도 ice chart와 더 유사한 분류 결과를 보여주었다.