연관성은 목표 지각에서 목표 인식으로의 중요한 전환 과정 중 하나이며, 최근 목표 관련 분석은 컴퓨터 비전 기술에 기반을 둔 것이 관련 분야의 연구자들의 관심을 끌고 있다. 원격 감지 분야의 연관 분석은 상대적으로 늦게 시작되었으며, 그 중요한 이유 중 하나는 원격 감지 이미지에 대한 연관 데이터 세트가 부족하기 때문이다. 데이터 세트는 알고리즘의 교육, 검증 및 평가를 지원하는 기초이며, 다양한 데이터 세트는 알고리즘의 지속적인 최적화와 성능 향상을 촉진할 수 있다. 그러나 현재까지 출판된 연관 데이터 세트에 대한 종합적인 정리 및 체계적인 조사가 이루어지지 않았으며, 특히 원격 감지 분야에서는 연관 데이터 세트에 대한 연구가 아직 충분하지 않다. 이 문제에 대응하기 위해 본 논문은 관련 분야의 문헌을 종합적으로 조사하고 시각 분야 및 원격 감지 분야에 대해 이미 출판된 이미지 및 비디오 두 가지 모드의 15개 시각 연관 데이터 세트 및 4개 원격 감지 이미지 연관 데이터 세트에 대해 리뷰 및 요약하였으며, 특징, 데이터 규모, 연관 유형, 삼중 체 수 등을 체계적으로 소개하였다. 동시에 본 논문은 상기 데이터 세트에서 검증된 현재의 주요한 목표 연관 분석 알고리즘들을 체계적으로 조사하였으며, 조건부 무작위 필드를 기반으로 한 연관 분석 알고리즘과 딥 러닝을 기반으로 한 연관 분석 알고리즘으로 나누고, 각 알고리즘의 장단점을 분석하였다. 최종적으로 본 논문은 현재의 연관 데이터 세트와 알고리즘 모델의 한계에 대해 각각의 연구 방향을 제안하였다. 연관 데이터 세트 측면에서 시계열 데이터를 위한 원격 감지 연관 데이터 세트를 구축하기 위한 아이디어를 제시하고, 원격 감지 이미지 연관 주석 및 시각화 도구의 개발에 대한 초기 연구를 수행함으로써, 향후 연관 데이터 세트 구축 방향에 대한 최적화 제안을 하였다. 연관 알고리즘 측면에서는 연관 동적 계층 모델링 및 동적 장면 이미지와 같은 혁신적인 방법을 제안하여 관련 분야의 연구원들에게 아이디어를 제공하고자 한다. 종합적으로 본 논문은 원격 감지 연관 데이터 세트의 구축 및 관련 알고리즘 연구를 위한 참고 자료가 될 것이다.

원격 감지; 목표 연관 분석; 연관 데이터 세트; 동적 장면 이미지 생성; 요약; 데이터 세트