Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
데이터 증강을 통한 CNN 기반 이미지 분류 학습 |
| 영문제목(English Title) |
CNN-based Image Classification Learning through Data Augmentation |
| 저자(Author) |
강예연
김규일
박건
김민정
정경용
Ye-Yeon Kang
Gyu-Il Kim
Min-Jeong Kim
Kyungyong Chung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0111 ~ 0112 (2022. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
4차 산업혁명 이후 딥러닝에 대한 관심과 활용이 증가한다. 최근 딥러닝은 컴퓨터 비전 기술에 활용되어 질병을 탐지하는 연구에 사용된다. 최근에는 농가에서도 질병 검출을 위한 연구가 진행된다. 농가의 질병 탐지는 주로 음성 신호를 이용해 검출되지만 실제 농가에 적용하면 외부 소음과 같은 변수에 취약해 성능이 감소한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 증강을 통한 CNN 기반 이미지 분류 학습을 제안한다. 조류바이러스에 감염된 닭은 청색증, 안면 종창과 같은 시각적으로 식별할 수 있는 특징을 가지기 때문에 이미지를 이용한 질병 탐지에 적합하다. 이러한 특징을 가진 닭의 이미지를 수집하여 데이터를 증강한다. 그 후, CNN 모델을 사용하여 이미지를 정상과 비정상으로 분류하여 질병을 탐지한다. 제안되는 방법은 이미지를 통해 질병을 탐지하기 때문에 농가에 적합하며 정확한 탐지가 가능하다. |
영문내용
(English Abstract) |
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