Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
권호 표지

development of face mask detector

딥러닝 기반 마스크 미 착용자 검출 기술

  • Lee, Hanseong (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Hwang, Chanwoong (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Kim, Jongbeom (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Jang, Dohyeon (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Lee, Hyejin (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Im, Dongju (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.) ;
  • Jung, Soonki (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National Univ.)
  • 이한성 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ;
  • 황찬웅 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ;
  • 김종범 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ;
  • 장도현 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ;
  • 이혜진 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ;
  • 임동주 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ;
  • 정순기 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부)
  • Published : 2020.11.28
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Abstract

본 논문은 코로나 방역의 자동화를 위한 Deep learning 기술 적용에 대해 연구한다. 2020년에 가장 중요한 이슈 중 하나인 COVID-19와 그 방역에 대해 많은 사람들이 IT분야에서 떠오르고 있는 artificial intelligence(AI)에 주목하고 있다. COVID-19로 인해 마스크 착용이 선택이 아닌 필수가 되며, 이를 통제하기 위한 모델이 필요한 상황이다. AI, 그 중에서도 Deep learning의 Object detection 기술을 일상생활 곳곳에 존재하는 영상 장치들에 적용하여 합리적인 비용으로 방역의 실시간 자동화를 구현할 수 있다. 이번 논문에서는 인터넷에 공개되어 있는 사물인식 오픈소스를 활용하여 이를 구현하기 위한 연구를 진행하였다. 또 이를 위한 Dataset 확보에 대한 조사도 진행하였다.

Keywords