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인지적 도시 쇠퇴 평가 모델이 쇠퇴 점수를 결정할 도시 지역의 이미지를 식별하는 단계 -상기 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델은 이미지 피쳐 추출 모델과 점수 예측 모델을 포함함-; 상기 도시 지역의 이미지를 이미지 피쳐 추출 모델에 입력하여 상기 도시 지역의 이미지로부터 피쳐 벡터로 표현되는 이미지 피쳐를 추출하는 단계 -상기 이미지 피쳐는 상기 도시 지역의 이미지에 포함되는 객체의 피쳐인 로컬 피쳐와 상기 도시 지역의 이미지의 전체적인 성질의 피쳐인 글로벌 피쳐를 포함함-; 및 상기 이미지 피쳐를 점수 예측 모델에 입력하여 도시 지역의 쇠퇴 점수를 예측하는 단계를 포함하고, 상기 점수 예측 모델은, 상기 이미지 피쳐를 기초로 상기 도시 지역의 쇠퇴 점수를 예측하도록 학습하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 방법
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제1항에 있어서, 상기 이미지 피쳐를 추출하는 단계는, 상기 이미지 피쳐 추출 모델이 이미지에 포함되는 픽셀을 분류하여 객체별로 분할하는 의미론적 분할을 수행하여 상기 도시 지역의 이미지에 포함되는 객체를 픽셀 단위로 분할하는 단계; 및 상기 픽셀 단위로 분할된 객체별로 가중치를 적용하여 로컬 피쳐를 포함하는 이미지 피쳐를 추출하는 단계를 포함하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 방법
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제2항에 있어서, 도시의 쇠퇴와 관련이 없는 객체의 가중치는, 도시의 쇠퇴와 관련이 있는 객체의 가중치 보다 작게 결정되는 인지적 도시 쇠퇴 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 이미지 피쳐를 추출하는 단계는, 상기 도시 지역의 이미지에 이미지가 갖는 성질을 추출하는 이미지 피쳐 알고리즘을 적용하여 상기 도시 지역의 이미지의 전체적인 성질에 대한 글로벌 피쳐를 포함하는 이미지 피쳐를 추출하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 방법
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점수 예측 모델을 학습시키기 위한 도시지역의 이미지인 트레이닝 이미지를 수집하는 단계; 상기 트레이닝 이미지를 평가하여 쇠퇴한 정도의 승패 정보를 획득하는 단계; 및 상기 쇠퇴한 정도의 승패 정보에 스코어링 알고리즘을 적용해 상기 트레이닝 이미지의 쇠퇴한 정도를 평가한 트레이닝 쇠퇴 점수를 획득하는 단계를 포함하고,트레이닝 데이터 세트는 상기 트레이닝 이미지 및 상기 트레이닝 쇠퇴 점수를 포함하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델의 점수 예측 모델을 학습시키기 위한 트레이닝 데이터 세트를 생성하는 방법
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제5항에 있어서,상기 쇠퇴한 정도의 승패 정보를 획득하는 단계는, 상기 트레이닝 이미지 중에서 2개를 추출하는 단계;상기 추출된 2개의 이미지를 1대1로 쇠퇴한 정도를 비교하여 승, 패 및 무승부 정보를 포함하는 승패 정보를 획득하는 단계; 및 상기 이미지를 추출하는 단계 및 상기 승패 정보를 획득하는 단계를 반복하는 단계를 포함하는 트레이닝 데이터 세트를 생성하는 방법
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제6항에 있어서, 상기 트레이닝 이미지 중에서 2개를 추출하는 단계는, 상기 승패 정보에 따라서 상기 트레이닝 이미지를 정렬했을 때, 연속한 트레이닝 이미지 쌍의 쇠퇴 점수의 차이가 상기 연속한 트레이닝 이미지 쌍의 전후로 정렬된 가장 인접한 n개의 트레이닝 이미지의 쇠퇴 점수의 차이의 평균보다 낮은 경우, 상기 가장 인접한 n개의 트레이닝 이미지의 쇠퇴 점수의 차이의 평균보다 낮은 연속한 트레이닝 이미지 쌍들 중에서 무작위로 추출하는 트레이닝 데이터 세트를 생성하는 방법
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트레이닝 이미지와 트레이닝 쇠퇴 점수를 포함하는 트레이닝 데이터 세트를 식별하는 단계 -상기 트레이닝 이미지는 점수 예측 모델을 학습시키기 위한 도시 지역의 이미지이고, 상기 트레이닝 쇠퇴 점수는 상기 트레이닝 이미지의 쇠퇴한 정도를 평가한 쇠퇴 점수임-; 상기 트레이닝 데이터 세트를 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델의 이미지 피쳐 추출 모델에 입력하여 상기 트레이닝 데이터 세트에 포함되는 트레이닝 이미지로부터 피쳐 벡터로 표현되는 이미지 피쳐를 추출하는 단계 -상기 이미지 피쳐는 상기 도시 지역의 이미지에 포함되는 객체의 피쳐인 로컬 피쳐와 상기 도시 지역의 이미지의 전체적인 성질의 피쳐인 글로벌 피쳐를 포함함-;상기 이미지 피쳐를 기초로 상기 트레이닝 쇠퇴 점수를 예측하도록 상기 점수 예측 모델을 학습하는 단계; 및 학습 결과에 기초하여 임의의 도시 지역의 이미지를 식별하여 쇠퇴 점수를 예측하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델을 생성하는 단계를 포함하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델 생성 방법
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제8항에 있어서, 상기 이미지 피쳐를 추출하는 단계는, 상기 트레이닝 쇠퇴 점수가 높은 트레이닝 이미지에서 나타나는 특징과 상기 트레이닝 쇠퇴 점수가 낮은 트레이닝 이미지에서 나타나는 특징의 차이점을 비교하는 예비 비교를 수행하고, 상기 예비 비교의 결과에 따라 상기 차이점을 강조하도록 이미지 피쳐를 추가하거나 제거하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델 생성 방법
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제8항에 있어서,상기 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델을 생성하는 단계는, 상기 트레이닝 이미지의 이미지 피쳐와 상기 트레이닝 쇠퇴 점수의 관계를 나타내는 회귀식을 결정하고, 상기 결정된 회귀식 중에서 트레이닝 이미지의 쇠퇴 점수를 가장 잘 예측하는 이미지 피쳐의 조합을 결정하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델 생성 방법
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제8항에 있어서, 상기 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델에 상기 트레이닝 데이터 세트에 포함되지 않은 도시 지역의 이미지를 입력하여 예측된 도시 지역의 쇠퇴 점수와 실제 쇠퇴진단지표를 이용하여 구한 도시 지역의 쇠퇴 점수와의 회귀 분석을 통해 상기 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델의 성능을 검증하는 단계를 더 포함하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델 생성 방법
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제8항에 있어서, 상기 이미지 피쳐를 추출하는 단계는, 상기 이미지 피쳐 추출 모델이 이미지에 포함되는 픽셀을 분류하여 객체별로 분할하는 의미론적 분할을 수행하여 상기 도시 지역의 이미지에 포함되는 객체를 픽셀 단위로 분할하는 단계; 및 상기 픽셀 단위로 분할된 객체별로 가중치를 적용하여 로컬 피쳐를 포함하는 이미지 피쳐를 추출하는 단계를 포함하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델 생성 방법
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제12항에 있어서, 도시의 쇠퇴와 관련이 없는 객체의 가중치는, 도시의 쇠퇴와 관련이 있는 객체의 가중치 보다 작게 결정되는 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델 생성 방법
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제8항에 있어서,상기 이미지 피쳐를 추출하는 단계는, 상기 도시 지역의 이미지에 이미지가 갖는 성질을 추출하는 이미지 피쳐 알고리즘을 적용하여 상기 도시 지역의 이미지의 전체적인 성질에 대한 글로벌 피쳐를 포함하는 이미지 피쳐를 추출하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델 생성 방법
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인지적 도시 쇠퇴 평가 방법을 수행하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 장치에 있어서,상기 인지적 도시 쇠퇴 평가 장치는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,쇠퇴 점수를 결정할 도시 지역의 이미지를 식별하여 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델에 입력하고 -상기 인지적 도시 쇠퇴 평가 모델은 이미지 피쳐 추출 모델과 점수 예측 모델을 포함함-, 상기 도시 지역의 이미지를 이미지 피쳐 추출 모델에 입력하여 상기 도시 지역의 이미지로부터 피쳐 벡터로 표현되는 이미지 피쳐를 추출하고 -상기 이미지 피쳐는 상기 도시 지역의 이미지에 포함되는 객체에 대한 피쳐인 로컬 피쳐와 상기 도시 지역의 이미지의 전체적인 성질에 대한 피쳐인 글로벌 피쳐를 포함함-, 상기 이미지 피쳐를 점수 예측 모델에 입력하여 도시 지역의 쇠퇴 점수를 예측하고, 상기 점수 예측 모델은, 상기 이미지 피쳐를 기초로 상기 도시 지역의 쇠퇴 점수를 예측하도록 학습하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 장치
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제15항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 이미지 피쳐 추출 모델이 이미지에 포함되는 픽셀을 분류하여 객체별로 분할하는 의미론적 분할을 수행하여 상기 도시 지역의 이미지에 포함되는 객체를 픽셀 단위로 분할하고, 상기 픽셀 단위로 분할된 객체별로 가중치를 적용하여 로컬 피쳐를 포함하는 이미지 피쳐를 추출하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 장치
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제16항에 있어서, 도시의 쇠퇴와 관련이 없는 객체의 가중치는, 도시의 쇠퇴와 관련이 있는 객체의 가중치 보다 작게 결정되는 인지적 도시 쇠퇴 평가 장치
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제15항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 도시 지역의 이미지에 이미지가 갖는 성질을 추출하는 이미지 피쳐 알고리즘을 적용하여 상기 도시 지역의 이미지의 전체적인 성질에 대한 글로벌 피쳐를 포함하는 이미지 피쳐를 추출하는 인지적 도시 쇠퇴 평가 장치
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