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[국내논문] 인공지능 기반 객체 인식을 위한 최적 학습모델 구축 방안에 관한 연구
A Study on How to Build an Optimal Learning Model for Artificial Intelligence-based Object Recognition 원문보기

융합보안논문지 = Convergence security journal, v.23 no.5, 2023년, pp.3 - 8  

양환석 (중부대학교)

초록
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4차 산업혁명으로 많은 산업 분야에 커다란 변화가 일어나고 있으며, 그중에서도 인공지능을 활용한 융합기술에 활발한 연구가 진행되고 있다. 그중에서도 인공지능을 활용한 객체 인식과 인식 결과를 활용한 디지털 전환(Digital Transformation) 분야에서 그 요구가 나날이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이미지내에 글자, 심볼, 선을 정확하게 인식하고 인식 결과를 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 표준화 포맷의 파일로 저장하기 위해 최적의 학습모델 구축 방법을 제안하였다. 이미지내 글자, 심볼, 선을 인식하기 위하여 인식 대상별 특성을 분석한 후 최적의 인식 기법을 선택하였다. 그다음으로 인식 대상별 인식률을 향상시키기 위하여 최적의 학습 모델 구축 방안을 제안하였다. 글자, 심볼, 선 인식의 순서와 가중치를 다르게 설정하여 인식 결과를 확인하였으며, 인식 후처리에 대한 방안도 마련하였다. 최종적인 인식 결과는 시뮬레이션 등 다양한 처리에 활용될 수 있는 표준화 포맷으로 저장하였다. 본 논문에서 제안한 최적의 학습 모델 구축에 대한 우수한 성능은 실험을 통해 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Fourth Industrial Revolution is bringing about great changes in many industrial fields, and among them, active research is being conducted on convergence technology using artificial intelligence. Among them, the demand is increasing day by day in the field of object recognition using artificial ...

주제어

#Object Recognition   #YOLO   #CNN   #Artificial Intelligence  

표/그림 (7)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 도면 이미지의 특징을 분석하여 인식 대상인 선, 글자, 심볼 인식을 위해 입력 이미지에 대한 전처리를 수행하고 객체 인식률을 향상시키기 위하여 각 인식 대상별 최적의 인공지능 알고리즘 선정 및 인식 과정을 최적화하여 객체를 효과적으로 인식할 수 있는 학습 모델 구축 방안을 제안한다. 또한 이러한 인식 결과를 다양한 응용에 활용될 수 있도록 표준 포맷에 저장하는 방안을 제시하고자 한다.
  • 본 논문에서는 다양한 이미지 도면내의 선, 심볼, 글자들을 인공지능 기반으로 인식한 후 인식된 결과를 표준회된 데이터 포맷으로 생성될 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서는 이미지 내의 객체들을 정확하게 인식시키는 과정이 매우 중요하다고 할 수 있다.
  • 본 논문에서는 도면 이미지의 특징을 분석하여 인식 대상인 선, 글자, 심볼 인식을 위해 입력 이미지에 대한 전처리를 수행하고 객체 인식률을 향상시키기 위하여 각 인식 대상별 최적의 인공지능 알고리즘 선정 및 인식 과정을 최적화하여 객체를 효과적으로 인식할 수 있는 학습 모델 구축 방안을 제안한다. 또한 이러한 인식 결과를 다양한 응용에 활용될 수 있도록 표준 포맷에 저장하는 방안을 제시하고자 한다.
  • 본 논문에서는 이미지내 글자, 심볼, 선을 인식하여 그 결과를 여러 응용 분야에 활용할 수 있도록 하기 위한 최적 학습모델 구축 기법을 제안하였다. 특히 이미지내 객체들에 대한 인식률을 향상시키기 위해 각 대상별 특성을 고려한 효을적 기법을 제시하였으며, 인식 결과를 시뮬레이션에 활용하기 위해 XML 형태의 표준화 포맷으로 저장하는 방법도 제시하였다.
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참고문헌 (7)

  1. Xu, Shubo, et al. "A systematic review and？analysis of deep learning-based underwater？object detection." Neurocomputing (2023). 

  2. Zhao, Jinhua, and Hongye Zhu. "CBPH-Net: A？Small Object Detector for Behavior Recognition？in Classroom Scenarios." IEEE Transactions on？Instrumentation and Measurement (2023). 

  3. Wang, Ning, Yuanyuan Wang, and Meng Joo？Er. "Review on deep learning techniques for？marine object recognition: Architectures and？algorithms." Control Engineering Practice 118？(2022): 104458. 

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  4. W.-L. Chu, C.-J. Lin, and K.-N. Chang, "Detection？and Classification of Advanced Persistent？Threats and Attacks Using the Support Vector？Machine," Appl. Sci., vol. 9, no. 21, p. 4579,？2019. 

  5. Zhou, Wenyan, Hao Wang, and Zhibo Wan.？"Ore image classification based on improved？CNN." Computers and Electrical Engineering 99？(2022): 107819. 

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  6. Chen, Chunling, et al. "YOLO-Based UAV Technology:？A Review of the Research and Its Applications."？Drones 7.3 (2023): 190. 

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  7. Smagulova, Kamilya, and Alex Pappachen James.？"A survey on LSTM memristive neural network architectures and applications." The？European Physical Journal Special Topics 228.10？(2019): 2313-2324. 

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