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기계학습 기반의 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능
Performance of Real-time Image Recognition Algorithm Based on Machine Learning 원문보기

한국위성정보통신학회논문지 = Journal of satellite, information and communications, v.12 no.3, 2017년, pp.69 - 73  

선영규 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ,  황유민 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ,  홍승관 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ,  김진영 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실)

초록
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본 논문에서는 기계학습 기반의 실시간 이미지 인식 알고리즘을 개발하고 개발한 알고리즘의 성능을 테스트 하였다. 실시간 이미지 인식 알고리즘은 기계 학습된 이미지 데이터를 바탕으로 실시간으로 입력되는 이미지를 인식한다. 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 자율주행 자동차 분야에 적용해보았고 이를 통해 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 확인해보았다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we developed a real-time image recognition algorithm based on machine learning and tested the performance of the algorithm. The real-time image recognition algorithm recognizes the input image in real-time based on the machine-learned image data. In order to test the performance of th...

주제어

#machine learning   #artificial neural network   #image recognition   #deep learning   #autonomous vehicle  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이미지 인식 분야에서는 컨볼루션 인공신경망 알고리즘을 적용한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 컨볼루션 인공신경망의 모태 알고리즘인 인공신경망을 이용하여 실시간 이미지 인식 알고리즘을 개발해봄으로써 인공신경망 알고리즘에 대해 이해하고 더 나아가 활발히 연구가 진행 중인 컨볼루션 인공신경망에 대해 이해할 수 있다. 또한 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘을 자율주행자동차에 적용하여 알고리즘의 성능을 테스트해봄으로써 자동차 분야에서의 인공지능 기술 적용 현황을 살펴볼 수가 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
의료 분야의 대표적인 인공지능은? 또한, 의료 분야에서는 인공지능을 방대한 양의 의학적 정보로 학습을 시켜 환자의 증상에 맞는 치료방법을 찾는다. 대표적인 예로 ‘왓슨(Watson)’이 있다. 왓슨은 IBM사의 인지컴퓨터 시스템으로 현재까지의 의학적 정보들을 학습해서 진단의 정확도를 높여 의료분야에 많은 도움이 되고 있다.
로보어드바이저의 장점은? 예로 알고리즘과 빅데이터를 통해 포토폴리오 자문, 운용 서비스를 제공하는 ‘로보어드바이저(roboadvisor)’ 라는 인공지능이 탑재된 로봇이 있다. 로보어드바이저는 수수료가 굉장히 저렴하고, 보다 객관적인 정보를 제공하며, 언제 어디서나 쉽게 사용할 수 있다. 이외의 다른 분야에서도 인공지능 기술이 적용되고 있다.
자동차의 자율주행을 구현하려는 기업은? 최근 4차 산업혁명 시대를 맞이함에 따라, 4차 산업혁명시대의 핵심기술인 인공지능 기술이 활발하게 연구 개발이 이루어지고 다양한 분야에 적용되고 있다. 자동차 분야에서는 인공지능 기술 분야 중 하나인 딥러닝을 이용하여 자동차의 자율주행을 구현해보려고 하고 있으며 테슬라(Tesla), 우버(Uber), 구글(Google), 네이버(naver) 등 많은 전기전자, IT 회사들이 참여하고 있다. 또한, 의료 분야에서는 인공지능을 방대한 양의 의학적 정보로 학습을 시켜 환자의 증상에 맞는 치료방법을 찾는다.
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참고문헌 (6)

  1. Kapil Nahar, "Artificial neural network,"An international journal of advanced computer technology(IJACT), vol. 1, no. 2, pp. 25-27, Dec, 2012. 

  2. Baoyuan Liu, Min Wang, Hassan Foroosh, Marshall Tappen, and Marianna Penksy, "Sparse convolutional neural networks," Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) 2015 IEEE Conference , pp. 806-817, Oct, 2015. 

  3. OpenCV 2.3.13.3 documentation, OpenCV API Reference, Machine Learning : http://docs.opencv.org/2.4/modules/ml/doc/neural_networks.html 

  4. Parveen Sehgal, Sangeeta Gupta and Dharminder Kumar, "Minimization of error in training a neural network using gradient descent method," International Journal of Technical Research(IJTR), vol. 1, no. 1, pp. 10-12, Mar-Apr, 2012. 

  5. Sibi, Allwyn Jones, Siddarth, "Analysis of different a activation function using back propagation neural networks," Journal of Theoretical and Applied Information Technology(JATIT), vol. 47, no. 3, pp. 1264-1268, Jan, 2013. 

  6. Yinyin Liu, Janusz A. Starzyk, and Zhen Zhu, "Optimized approximation algorithm in neural networks without overfitting,"IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 19, no. 6, pp. 983-995, Jun, 2008. 

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