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문제 정의
- 1절에서 설명하였듯이 우리는 깨진 창문 이론과 인간의 시각적 인지를 반영하기 위해서 전역 정보로부터 얻어지는 시각적 단서 정보(e.g. 배경, 컨텍스트 등)와 지역 정보로부터 얻어지는 시각적 단서 정보(e.g. 오브젝트 등)를 반영하는 CNN 모델을 학습하고자 한다. 하지만, 일반적으로 CNN은 고정된 크기의 영상(예를 들어, Alexnet의 경우 227 × 227× 3) 하나를 입력으로 사용한다.
- 하지만, 깨진 창문 이론과 인간의 시각적 인지를 좀 더 정확하게 반영하기 위해서는 전역 정보로부터 얻을 수 있는 컨텍스트 같은 시각적 단서 정보뿐만 아니라 세부적인 지역 정보로부터 얻을 수 있는 오브젝트 같은 시각적 단서 정보의 반영이 필요하다. 때문에 우리는 전역 정보와 지역 정보를 추출하는 두 개의 칼럼을 가진 Doublecolumn CNN 구조(DCNN)[13, 14]를 통해 기존의 예측 방법에서 고려하지 못한 깨진 창문 이론과 인간의 시각적 인지를 좀 더 정확하게 반영하는 도시의 안전도 점수 예측 모델을 제안하고자 한다. DCNN에서 전역 정보와 지역 정보는 각각 Alexnet과 동일한 구조를 가지고 독립적으로 동작하는 두 개의 칼럼의 컨볼루션 층을 통해 추출하였고, 각 정보는 완전 연결 층에서 융합되어 도시의 안전도 예측에 사용된다.
- 본 논문에서는 전역 정보와 지역 정보를 융합하는 DCNN 구조를 사용하여 도시의 영상으로부터 안전도 점수를 예측하는 방법을 보여주었다. 우리는 DCNN의 공동 학습의 문제점을 극복하기 위해 새로운 학습 방법을 통해 DCNN을 학습하였다.
제안 방법
- 5로 설정하였다. CNN과 SVR을 학습하기 위해서 딥러닝 프레임워크 caffe[16]와 기계 학습 라이브러리 LIBLINEAR[21]를 사용하였고, Geforce GTX TITAN X 그래픽 카드를 사용하여 학습을 실시했다. 우리의 DCNN 모델을 학습하는데 11시간이 걸렸으면, 473장을 테스트하는데 약 3.
- 때문에 우리는 전역 정보와 지역 정보를 추출하는 두 개의 칼럼을 가진 Doublecolumn CNN 구조(DCNN)[13, 14]를 통해 기존의 예측 방법에서 고려하지 못한 깨진 창문 이론과 인간의 시각적 인지를 좀 더 정확하게 반영하는 도시의 안전도 점수 예측 모델을 제안하고자 한다. DCNN에서 전역 정보와 지역 정보는 각각 Alexnet과 동일한 구조를 가지고 독립적으로 동작하는 두 개의 칼럼의 컨볼루션 층을 통해 추출하였고, 각 정보는 완전 연결 층에서 융합되어 도시의 안전도 예측에 사용된다. 또한, 우리는 DCNN의 학습을 위해 일반적인 학습 방법인 공동 훈련(joint training) 방식이 하나의 칼럼에 오버피팅(overfitting) 될 수 있다는 문제로 인해 새로운 학습 방법을 사용해 학습을 실시한다.
- 0 데이터 셋으로부터 사용하는 영상은 총 2,973장으로 이 중 학습에 2,500장, 테스트에 473장을 사용하였다. SVR은 L2 손실(L2 loss)을 사용하는 L2-regularized SVR 모델을 사용하고, 파라미터 p와 c를 변경해가면서 학습을 실시하였다. 각 CNN 모델들은 초기 학습율은 0.
- 이를 위해 두개의 칼럼을 가지는 CNN 구조를 적용하였다. 각 칼럼은 컨볼루션 층을 통해 전역 정보와 세부 정보를 추출하고, 추출된 정보는 완전 연결 층에서 융합되어 학습을 실시한다. Jung 등[14]은 얼굴 표정 인식을 위해서 얼굴 영상과 얼굴 특징점을 사용하여 신경망을 학습했다.
- 공동 학습의 문제점을 해결하기 위해서 우리는 새로운 학습 방법을 사용해서 DCNN을 학습한다. Fig.
- Khosla 등[4]은 도시의 영상의 장소로부터 원하는 목적지를 찾아가거나, 특정 가게와 가까이 있는지 그리고 안전한 장소인지라는 매우 새로운 연구를 실시하였다. 다양한 특징(GIST, 텍스쳐, 색상 등)과 SVR을 사용해서 8개 도시에서 사람과 컴퓨터의 성능을 비교했다. Naik 등[5]은 Salesses 등[2]의 데이터 셋의 영상을 이용해서 마이크로소프트 트루스킬 알고리즘을 적용하여 안전도 점수를 새로 구했다.
- Naik 등[5]은 Salesses 등[2]의 데이터 셋의 영상을 이용해서 마이크로소프트 트루스킬 알고리즘을 적용하여 안전도 점수를 새로 구했다. 또한, HoG[17], GIST 등 11개의 특징을 이용해서 SVR을 학습시켰다. 하지만, 복잡한 낙서, 다리 밑 그리고 현대식 건물 사진에서는 안전도 점수 예측에서 낮은 정확도를 보여주었다.
- 데이터 셋의 각 영상은 구글 스트리트 뷰를 통해 뉴욕, 보스턴, 린츠와 잘츠부르크 4개의 도시에서 수집되었으며 총 4,136개의 위치 정보(위도, 경도)와 카메라 회전 정보(heading, pitch)를 가지고 있다. 또한, 각 데이터 i는 부유함(wealth), 독특함(uniqueness) 그리고 안전도(safety) 점수를 제공하고 각 점수는 인간의 시각적 인지를 이용해 점수를 구하는 쌍대비교 실험을 통해 구해졌다. 실험은 웹상에서 크라우드소싱을 통해 실시했고 총 7,872명의 참가자가 실험에 참여하였으며 208,738번의 쌍대비교 실험이 이루어졌다.
- Ordonez 등[3]은 Salesses 등[2]의 데이터 셋을 뉴욕, 보스턴, 볼티모어 그리고 시카고에서 추가 수집한 데이터를 이용하여 확장했다. 또한, 도시 영상의 부유함, 독특함과 안전도 점수를 예측하기 위해서 GIST[18], Fisher Vector[19], 그리고 DeCAF [20] (Deep Learning 특징) 특징을 추출하고 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine)과 SVR을 사용해 학습하였다. Khosla 등[4]은 도시의 영상의 장소로부터 원하는 목적지를 찾아가거나, 특정 가게와 가까이 있는지 그리고 안전한 장소인지라는 매우 새로운 연구를 실시하였다.
- DCNN에서 전역 정보와 지역 정보는 각각 Alexnet과 동일한 구조를 가지고 독립적으로 동작하는 두 개의 칼럼의 컨볼루션 층을 통해 추출하였고, 각 정보는 완전 연결 층에서 융합되어 도시의 안전도 예측에 사용된다. 또한, 우리는 DCNN의 학습을 위해 일반적인 학습 방법인 공동 훈련(joint training) 방식이 하나의 칼럼에 오버피팅(overfitting) 될 수 있다는 문제로 인해 새로운 학습 방법을 사용해 학습을 실시한다.
- 즉, DCNN은 두 개의 정보를 융합하여 사용하는 CNN 구조라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 DCNN의 두 개의 칼럼을 전역 정보를 다루는 전역 칼럼과 지역 정보를 다루는 지역 칼럼으로 구성한다.
- 이를 위해 기본적인 DCNN 구조 외에 전역 정보와 지역 정보를 융합하는 다양한 학습 방법과 네트워크를 구성하여 학습을 실시한다. 본 논문에서는 기존 연구에서 주로 사용된 SVR 모델 2개와 다양한 CNN 모델의 성능을 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 통해 성능 비교 실험을 실시한다. SVR 모델은 전역 영상에서 HoG 특징을 추출하여 학습한 모델(SVR + HoG)과 전역 영상과 지역 영상에서 HoG 특징을 추출하여 하나의 특징 벡터로 연결하여 학습한 모델(SVR + joint)을 사용한다.
- 본 논문에서는 모델들 사이의 성능 비교를 실시하기 위해서 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 실시하였다. 평균 제곱근 오차는 원 안전도 점수와 예측된 안전도 점수가 얼마만큼의 차이를 가지는지를 측정하는 방법이다.
- 컨볼루션 층에 이어지는 여섯 번째, 일곱 번째 그리고 여덟 번째 3개의 완전 연결 층은 각각 4096개, 4096개 그리고 1개의 뉴런을 가진다. 여덟 번째 완전 연결 층은 기존의 Alexnet의 경우 1000종류의 영상 인식 때문에 1000개의 뉴런을 사용했지만 본 논문에서는 안전도 점수 예측이 목표이기 때문에 여덟 번째 완전 연결 층은 안전도 점수를 나타내는 1개의 뉴런을 가지도록 변경하여서 사용했고, 손실 층(loss layer)은 유클리디안 손실(euclidean loss)을 사용했다.
- 본 논문에서는 전역 정보와 지역 정보를 융합하는 DCNN 구조를 사용하여 도시의 영상으로부터 안전도 점수를 예측하는 방법을 보여주었다. 우리는 DCNN의 공동 학습의 문제점을 극복하기 위해 새로운 학습 방법을 통해 DCNN을 학습하였다. 우리의 모델의 성능 비교를 위해 2개의 SVR과 3개의 CNN 모델을 학습하여 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 통해 성능 비교를 실시하였다.
- 5는 본 논문에서 적용한 학습 방법의 절차를 보여준다. 우선, 각 칼럼을 독립적인 CNN으로 학습을 진행한다. 독립적으로 학습이 완료되면 두 칼럼의 컨볼루션 층의 가중치를 사용하여 새로운 완전 연결 층을 가지는 DCNN으로 구성한다.
- 대부분의 기존 연구들은 세 단계를 통해서 도시 영상의 안전도 점수 예측 모델을 생성한다. 우선, 사람들의 인지적인 평가를 이용한 실험을 통해 도시 영상의 안전도 점수를 구한다. 실험은 주로 두 장의 영상을 비교하여 상대적인 평가를 실시하는 쌍대비교(pairwise comparison)실험을 사용한다.
- 때문에 인간의 시각적 인지를 기반으로 하는 영상의 안전도 점수와 같은 추상적인 정보의 예측에는 한계가 존재한다. 이를 극복하기 위해 우리는 학습을 통해 영상으로부터 추상화된 고수준 특징(high level feature)을 추출하는 능력이 뛰어난 컨볼루션 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 알고리즘을 통한 안전도 점수 예측 방법을 연구한다. CNN은 얼굴 인식, 영상 분류 및 사물 검출 등 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 놀라운 성능의 향상을 보여주었다.
- Mohler 등[7]은 범죄가 지진-여진과 같이 최초 범죄 발생 지역을 중심으로 퍼져나간다는 패턴을 발견했다. 이를 기반으로 지진-여진 알고리즘을 활용하여 과거 범죄 발생 기록을 사용해 범죄 발생을 모델링했다. Gerber 등[8]과 Chen 등[9]은 과거 범죄 발생 기록과 범죄 발생 지역 주변에서는 트위터에서 부정적인 감정이 많이 발생한다는 점을 이용해서 범죄 발생을 예측했다.
- 우리는 도시 영상의 안전도 점수 예측을 위해서 전역 정보와 지역 정보를 융합하는 CNN 구조를 사용한다. 이를 위해 기본적인 DCNN 구조 외에 전역 정보와 지역 정보를 융합하는 다양한 학습 방법과 네트워크를 구성하여 학습을 실시한다. 본 논문에서는 기존 연구에서 주로 사용된 SVR 모델 2개와 다양한 CNN 모델의 성능을 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 통해 성능 비교 실험을 실시한다.
- Lu 등[13]은 영상의 미학 평가를 위해 CNN을 통해 영상의 전역 정보와 세부 정보를 융합하여 사용했다. 이를 위해 두개의 칼럼을 가지는 CNN 구조를 적용하였다. 각 칼럼은 컨볼루션 층을 통해 전역 정보와 세부 정보를 추출하고, 추출된 정보는 완전 연결 층에서 융합되어 학습을 실시한다.
- 실험은 주로 두 장의 영상을 비교하여 상대적인 평가를 실시하는 쌍대비교(pairwise comparison)실험을 사용한다. 이어서 학습을 위해 영상으로부터 특징을 추출하고, 마지막으로 실험을 통해 얻어진 안전도 점수와 추출된 특징을 학습하여 안전도 점수 예측 모델을 생성한다. 이런 방법들은 도시 영상으로부터 특징을 추출하고 학습 알고리즘을 사용하여 안전도 점수 예측 모델을 생성하기 때문에 사용하는 특징 추출 방법과 학습 알고리즘에 따라 성능이 결정된다.
대상 데이터
- 0 데이터 셋에서 제공하는 좌표를 이용해서 구글 스트리트뷰 API를 통해 영상을 수집하였다. 구글 스트리트뷰 API를 통해 수집된 영상 중 영상이 존재하지 않는 데이터는 모두 제거하여 뉴욕 1,461장, 보스턴 1,047장, 린츠 253장과 잘츠부르크 212장 총 2,973장의 영상과 각 영상의 안전도 점수를 사용한다.
- 0을 사용한다[2]. 데이터 셋의 각 영상은 구글 스트리트 뷰를 통해 뉴욕, 보스턴, 린츠와 잘츠부르크 4개의 도시에서 수집되었으며 총 4,136개의 위치 정보(위도, 경도)와 카메라 회전 정보(heading, pitch)를 가지고 있다. 또한, 각 데이터 i는 부유함(wealth), 독특함(uniqueness) 그리고 안전도(safety) 점수를 제공하고 각 점수는 인간의 시각적 인지를 이용해 점수를 구하는 쌍대비교 실험을 통해 구해졌다.
- 본 논문에서는 Place Pulse 1.0 데이터 셋으로부터 사용하는 영상은 총 2,973장으로 이 중 학습에 2,500장, 테스트에 473장을 사용하였다. SVR은 L2 손실(L2 loss)을 사용하는 L2-regularized SVR 모델을 사용하고, 파라미터 p와 c를 변경해가면서 학습을 실시하였다.
- 본 논문에서는 공개된 데이터 셋인 Salesses 등이 수집한 Place Pulse 1.0을 사용한다[2]. 데이터 셋의 각 영상은 구글 스트리트 뷰를 통해 뉴욕, 보스턴, 린츠와 잘츠부르크 4개의 도시에서 수집되었으며 총 4,136개의 위치 정보(위도, 경도)와 카메라 회전 정보(heading, pitch)를 가지고 있다.
- 본 논문에서는 쌍대비교실험을 통해 안전도 점수를 구한 Place Pulse 1.0 데이터 셋[2]을 사용한다. Place Pulse 1.
- 또한, 각 데이터 i는 부유함(wealth), 독특함(uniqueness) 그리고 안전도(safety) 점수를 제공하고 각 점수는 인간의 시각적 인지를 이용해 점수를 구하는 쌍대비교 실험을 통해 구해졌다. 실험은 웹상에서 크라우드소싱을 통해 실시했고 총 7,872명의 참가자가 실험에 참여하였으며 208,738번의 쌍대비교 실험이 이루어졌다. 우리는 Place Pulse 1.
- 실험은 웹상에서 크라우드소싱을 통해 실시했고 총 7,872명의 참가자가 실험에 참여하였으며 208,738번의 쌍대비교 실험이 이루어졌다. 우리는 Place Pulse 1.0 데이터 셋에서 제공하는 좌표를 이용해서 구글 스트리트뷰 API를 통해 영상을 수집하였다. 구글 스트리트뷰 API를 통해 수집된 영상 중 영상이 존재하지 않는 데이터는 모두 제거하여 뉴욕 1,461장, 보스턴 1,047장, 린츠 253장과 잘츠부르크 212장 총 2,973장의 영상과 각 영상의 안전도 점수를 사용한다.
데이터처리
- 우리의 DCNN 모델의 추가적인 성능 비교를 위해서 원 안전도 점수와 예측된 안전도 점수 사이의 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계 분석은 두 변수간의 관련성을 구하는 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)와 순위를 이용하는 스피어맨 상관계수(Spearman correlation coefficient)를 구해서 성능 비교를 실시했다. 통계 분석은 SPSS ver 18을 사용하여 실시하였다.
- 우리의 DCNN 모델의 추가적인 성능 비교를 위해서 원 안전도 점수와 예측된 안전도 점수 사이의 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계 분석은 두 변수간의 관련성을 구하는 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)와 순위를 이용하는 스피어맨 상관계수(Spearman correlation coefficient)를 구해서 성능 비교를 실시했다.
- 우리는 DCNN의 공동 학습의 문제점을 극복하기 위해 새로운 학습 방법을 통해 DCNN을 학습하였다. 우리의 모델의 성능 비교를 위해 2개의 SVR과 3개의 CNN 모델을 학습하여 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 통해 성능 비교를 실시하였다. 그 결과 0.
- 상관관계 분석은 두 변수간의 관련성을 구하는 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)와 순위를 이용하는 스피어맨 상관계수(Spearman correlation coefficient)를 구해서 성능 비교를 실시했다. 통계 분석은 SPSS ver 18을 사용하여 실시하였다. Table 2는 상관관계 분석 결과를 보여주며, Fig.
이론/모형
- SVR 모델은 전역 영상에서 HoG 특징을 추출하여 학습한 모델(SVR + HoG)과 전역 영상과 지역 영상에서 HoG 특징을 추출하여 하나의 특징 벡터로 연결하여 학습한 모델(SVR + joint)을 사용한다. CNN 모델은 Alexnet, 공동 학습을 실시한 DCNN 그리고 특징 공유(feature sharing) 구조를 사용한다. 특징 공유 구조는 전역 영상과 지역 영상을 동일한의 CNN의 입력으로 사용하여 특징을 추출하는 구조이다.
- 본 논문에서는 기존 연구에서 주로 사용된 SVR 모델 2개와 다양한 CNN 모델의 성능을 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 통해 성능 비교 실험을 실시한다. SVR 모델은 전역 영상에서 HoG 특징을 추출하여 학습한 모델(SVR + HoG)과 전역 영상과 지역 영상에서 HoG 특징을 추출하여 하나의 특징 벡터로 연결하여 학습한 모델(SVR + joint)을 사용한다. CNN 모델은 Alexnet, 공동 학습을 실시한 DCNN 그리고 특징 공유(feature sharing) 구조를 사용한다.
- 본 논문에서는 Krizhevsky 등의 ILSVRC 2012에서 우승한 Alexnet[11] 구조를 사용한다. Fig.
- 우선, 사람들의 인지적인 평가를 이용한 실험을 통해 도시 영상의 안전도 점수를 구한다. 실험은 주로 두 장의 영상을 비교하여 상대적인 평가를 실시하는 쌍대비교(pairwise comparison)실험을 사용한다. 이어서 학습을 위해 영상으로부터 특징을 추출하고, 마지막으로 실험을 통해 얻어진 안전도 점수와 추출된 특징을 학습하여 안전도 점수 예측 모델을 생성한다.
성능/효과
- 우리의 모델의 성능 비교를 위해 2개의 SVR과 3개의 CNN 모델을 학습하여 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석을 통해 성능 비교를 실시하였다. 그 결과 0.7432의 평균 제곱근 오차로 가장 좋은 성능을 보였고 원 안전도 점수와 예측된 점수 사이의 상관관계 분석 결과는 0.853/0.840의 피어슨/스피어맨 상관계수로 가장 높은 양의 상관관계를 보였다.
- 이를 통해 안전도 점수 예측에 전역 정보만 사용하는 것보다 지역 정보를 추가하여 예측을 실시하는 것이 더욱 정확한 안전도 점수 예측이 가능함을 알 수 있다. 또한, 공동 학습을 사용한 DCNN 모델보다 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용한 DCNN 모델이 전역 정보와 지역 정보를 잘 융합하고 안전도 점수 예측 성능이 더 뛰어남을 알 수 있었다.
- 우리의 연구는 거대한 도시에서 효율적으로 안전도 예측을 가능하게 하며 나아가 도시에서 발생하는 범죄 예측에도 활용이 가능하다고 생각된다. 또한, 실제 높은 안전도 점수를 보이는 영상과 낮은 안전도 점수를 가지는 영상을 분석해본 결과 높은 안전도 점수를 가지는 영상은 가로수, 깨끗한 거리 혹은 건물이 등장하는 영상이고, 반대로 낮은 안전도 점수를 보이는 영상은 자동차나 사람이 없는 텅 빈 거리, 지저분한 거리 혹은 건물이 등장하는 영상이 주로 존재한다는 패턴을 알 수 있었다.
- 6은 원 안점도 점수와 우리의 DCNN 모델의 산점도를 보여준다. 모든 모델의 상관관계 분석 결과 유의확률이 0.01보다 작은 값을 가지므로 상관계수는 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의미한 결과를 보여주었다. 우리의 DCNN 모델은 0.
- Table 1은 평균 제곱근 오차의 성능 비교 결과를 보여준다. 성능 비교 결과 우리의 DCNN 모델이 0.7432의 평균 제곱근 오차로 가장 좋은 성능을 보여주었다. 즉, 우리의 모델의 예측 결과는 가장 적은 차이를 가짐을 알 수 있다.
- 실험 결과에서 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석에서 전역 정보와 지역 정보를 모두 사용하는 SVR 모델과 CNN 모델이 전역 정보만을 사용하는 SVR 모델과 CNN 모델보다 좋은 성능을 보여주었다. 이를 통해 안전도 점수 예측에 전역 정보만 사용하는 것보다 지역 정보를 추가하여 예측을 실시하는 것이 더욱 정확한 안전도 점수 예측이 가능함을 알 수 있다.
- 01에서 통계적으로 유의미한 결과를 보여주었다. 우리의 DCNN 모델은 0.853/0.840의 피어슨/스피어맨 상관계수로 원 안전도 점수와 예측된 안전도 점수가 가장 높은 양의 상관관계를 가짐을 보여주었고, 이를 통해 우리의 DCNN 모델이 가장 정확하게 안전도 점수를 예측한 것을 알 수 있다. Fig.
- 실험 결과에서 평균 제곱근 오차와 상관관계 분석에서 전역 정보와 지역 정보를 모두 사용하는 SVR 모델과 CNN 모델이 전역 정보만을 사용하는 SVR 모델과 CNN 모델보다 좋은 성능을 보여주었다. 이를 통해 안전도 점수 예측에 전역 정보만 사용하는 것보다 지역 정보를 추가하여 예측을 실시하는 것이 더욱 정확한 안전도 점수 예측이 가능함을 알 수 있다. 또한, 공동 학습을 사용한 DCNN 모델보다 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용한 DCNN 모델이 전역 정보와 지역 정보를 잘 융합하고 안전도 점수 예측 성능이 더 뛰어남을 알 수 있었다.
후속연구
- 차후에는 안전도 영상 데이터 셋을 서울과 북경 등과 같은 아시아권 도시로 확장하여 추가 수집을 할 계획이다. 또한, 현재는 전역 정보와 지역 정보를 단순하게 하나의 특징 벡터로 만들어 사용했지만 이를 안전도 점수 예측의 성능을 높일 수 있는 융합 방법의 개발이 필요하다. 이외에도 더 정확한 안전도 점수 예측을 위해 영상 정보 외에 추가적인 데이터를 수집하여 다중 데이터 융합을 통한 예측 모델의 개발을 할 계획이다.
- 또한, 현재는 전역 정보와 지역 정보를 단순하게 하나의 특징 벡터로 만들어 사용했지만 이를 안전도 점수 예측의 성능을 높일 수 있는 융합 방법의 개발이 필요하다. 이외에도 더 정확한 안전도 점수 예측을 위해 영상 정보 외에 추가적인 데이터를 수집하여 다중 데이터 융합을 통한 예측 모델의 개발을 할 계획이다.
- 차후에는 안전도 영상 데이터 셋을 서울과 북경 등과 같은 아시아권 도시로 확장하여 추가 수집을 할 계획이다. 또한, 현재는 전역 정보와 지역 정보를 단순하게 하나의 특징 벡터로 만들어 사용했지만 이를 안전도 점수 예측의 성능을 높일 수 있는 융합 방법의 개발이 필요하다.
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