메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터

주제분류

사회과학
경영학 경제학 관광학 교육학 군사학 무역학 문헌정보학 법학 사회과학일반 사회복지학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리/지역개발학 지역학 행정학
공학
건축공학 공학일반 기계공학 산업공학 자원/재료공학 전자/제어계측공학 전자/정보통신공학 조선/해양공학 컴퓨터학 토목/환경공학 항공우주공학 화학/생물공학
자연과학
물리학 생물학 생활과학 수학/통계학 자연과학일반 전문/지구과학
의약학
간호학 수의학 약학 의학 의학일반 치의학 한의학
인문학
독일어문학 러시아어문학 문학 언어학 역사학 영어문학 인문학일반 일본어문학 종교학/신학 중국어문학 철학 프랑스어문학 한국어문학
예술체육학
건축 디자인 무용 미술 미용 사진 연극 영화 예술체육학일반 음악 의상 체육
농수해양학
농수해양학일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학
복합학
과학기술학/기술정책 뇌/인지과학 여성학 학제간연구

정기구독(개인)

소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.

회원혜택

로그인 회원이 가져갈 수 있는 혜택들을 확인하고 이용하세요.

아카루트

학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.

영문교정

영문 논문 작성에 도움을 드리기 위해, 영문 교정 서비스를
지원하고 있어요.
고객센터 제휴문의

...

저널정보

저자정보

표지
이용수
내서재
1
내서재에 추가
되었습니다. 내서재에서
삭제되었습니다.

내서재에 추가
되었습니다. 내서재에서
삭제되었습니다.

초록·키워드

오류제보하기
When traveling on a tour bus, the seat one chooses for viewing scenery is one of the main factors affecting one’s enjoyment of a trip. However, such scenery information is not available in advance. Therefore, it is necessary to predict the scenery for a tour bus route. In previous research, such predictions have been attempted through machine learning. However, the prediction result has only informed users about which direction is best, not about how good that direction is. Moreover, no information was given about sunlight, which can also affect the viewing of scenery. Therefore, in this paper, we propose the Beautiful Scenery & Cool Shade system that quantifies the information about scenery and sunlight in four directions using deep learning and the azimuth theory. More specifically, we used ResNet-152, DenseNet-161, and Inception v3 for the prediction, and we used Google Street View for the input data. After building the system, we tested its applications to two existing tour bus routes. The results showed that our system outperformed the previous system. The proposed system allows tourists to make satisfactory travel plans and allows tour companies to develop more valuable tour services, ultimately contributing to the development of the global tourism industry.
#Deep learning #Transfer learning #Google Street View #Tour

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. BSCS SYSTEM
III. EXPERIMENTS
IV. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
P. Samsonov, F. Heller, and J. Schoning, “Autobus: selection of passenger seats based on viewing experience for touristic tours,” in Proceedings of the 16th International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia, Stuttgart, Germany, 2017, pp. 321-326. google schola D. Quercia, R. Schifanella, and L. M. Aiello, “The shortest path to happiness: recommending beautiful, quiet, and happy routes in the city,” in Proceedings of the 25th ACM Conference on Hypertext and Social Media, Santiago, Chile, 2014, pp. 116-125. google schola G. Skoumas, K. A. Schmid, G. Josse, M. Schubert, M. A. Nascimento, A. Zufle, M. Renz, and D. Pfoser, “Knowledgeenriched route computation,” in Advances in Spatial and Temporal Databases. Cham: Springer, 2015, pp. 157-176. google schola J. Zhang, H. Kawasaki, and Y. Kawai, “A tourist route search system based on web information and the visibility of scenic sights,” in Proceedings of 2008 2nd International Symposium on Universal Communication, Osaka, Japan, 2008, pp. 154-161. google schola C. I. Seresinhe, T. Preis, and H. S. Moat, “Using deep learning to quantify the beauty of outdoor places,” Royal Society Open Science, vol. 4, no. 7, article no. 170170, 2017. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

NR MIMO-OFDM 시스템에서 하이브리드 프리코딩 및 전력 할당
문상미 ,  김진영 ,  황인태 전자공학회논문지 2019.10
말벌 영상인식을 위한 심층 합성곱 신경망의 성능 평가
이철희 ,  정윤주 ,  김태호 외 3명 Journal of Apiculture 2019.09
딥러닝 기반 포즈 변화에 강인한 귀 인식 연구
박현정 ,  남기표 ,  김익재 전자공학회논문지 2019.08
ResNet을 이용한 얼굴 인식 기반 출입관리시스템 개발
류세열 ,  김혜진 ,  차경애 멀티미디어학회논문지 2019.08
야간 및 저시정 해양환경을 고려한 인공신경망 기반의 선박 분류 향상에 관한 연구
최대욱 ,  마정목 한국CDE학회 논문집 2019.09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0