거리뷰 영상 street view imagery
키워드 · 정책·경제·사회
2연구단 논문
2교수
10억 국가 R&D(2015–24)
소규모증가율
0.00%서울대 비중
도로에서 촬영한 스트리트뷰 파노라마 이미지로 도시·농업 분석의 자료로 쓰인다.
연도별 연구단 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 11건 · 10년 10억 · 2015–19 대비 2020–24 소규모 · 대학 수행 47.5% · 서울대(본교) 0.00%. 매칭: 영문 키워드 'street view imagery', 국문 '거리뷰', '스트리트뷰'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 문화/예술/체육 > 콘텐츠 52% · 건설/교통 > 국토공간개발기술 26% · 건설/교통 > 국토정책 및 계획 9% · 사회과학 > 국제･지역개발 6%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2024 | 멀티 소스 이미지 기반 GeoAI를 이용한 도시변화탐지 | 조선대학 | 과학기술정보통신부 | 2.5 |
| 2023 | 딥러닝 기반 구글 스트리트 뷰 이미지 분석을 활용한 용산공원 접근성 강화 연구 - 용산구 사회경제적 취약지역을 중심으로 | 서울시립대학 | 과학기술정보통신부 | 0.3 |
교수
| 교수 | 학과 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 류영렬 | 조경·지역시스템공학부 | 1 | 0 |
| 박윤미 | 건설환경도시공학부 | 1 | 1 |
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에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장
없음
논문 (최신순)
| 연도 | 논문 | SNUEI 저자 | 피인용 |
|---|---|---|---|
| 2025 | Quantifying perceived decline through deep learning predictions and analyzing association with objective measures: A case study of Seoul, S. Korea Cities | 박윤미 | 2 |
| 2020 | Exploring Google Street View with deep learning for crop type mapping ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing | 류영렬 | 84 |
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논문 2
Exploring Google Street View with deep learning for crop type mapping · Quantifying perceived decline through deep learning predictions and an