CCTV 기반 강우 강도 분류를 위한 데이터 증강에 관한 고찰

초록

기후 변화로 국지성 집중호우의 빈도와 강도가 증가하면서, 도시 전역에 조밀하게 설치된 CCTV 를 보조 강우 관측 자료로 활용하려는 연구가 주목받고 있다. 그러나 이 분야의 공통 제약은 라벨된 영상의 부족이며, 소규모 불균형 조건에서 전이 학습·데이터 증강·다중 클래스 분류 같은 표준 기법이 어떻게 작동하는지는 충분히 검증되지 않았다. 본 논문은 단일 지점에서 수집한 소규모 CCTV 영상 데이터셋(6,805클립, 3-클래스)을 대상으로 네 개의 통제 실험 시리즈를 수행하고, 그 결과를 증강 분해, 베이스라인, 그리고 다중 시드 실험으로 교차 검증한다. 본 논문이 다룬 단일 지점 CCTV 강우 영상 조건에서는, 행동 인식에서 표준으로 쓰이는 데이터 증강 조합 즉, 수평 뒤집기와 색상 지터를 제거했을 때 5개 시드 모두에서 Macro-F1이 일관되게 향상되었으며, 평균 향상 폭은 +0.215였다(0.428→0.643; 대응표본 t-검정, t(4) = 8.90, p = 0.0009, 양측). 이 결과는 일반 행동 인식에서 검증된 증강 전략을 강우 영상 도메인에 적용하기 전에 재검토가 필요함을 시사한다.

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