• Title/Summary/Keyword: 김지혜

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IYA2009 : 교육/학술 분과 현황과 계획

  • Chae, Jong-Cheol;Lee, Hui-Won;Kim, Cheon-Hwi;Min, Yeong-Cheol;Mun, Hong-Gyu;Lee, Gyeong-Suk;Kim, Ji-Hye;Hyeon, Seong-Gyeong;Gang, Yeong-Un;Yang, Jong-Man;Park, Seok-Jae
    • Bulletin of the Korean Space Science Society
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    • 2009.04a
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    • pp.27.2-27.2
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    • 2009

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Microcontroller-based Gesture Recognition using 1D CNN (1D CNN을 이용한 마이크로컨트롤러기반 제스처 인식)

  • Kim, Ji-Hye;Choi, Kwon-Taeg
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.219-220
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    • 2021

  • 본 논문에서는 마이크로컨트롤러에서 6축 IMU 센서를 사용한 제스쳐를 인식하기 위한 최적화된 학습 방법을 제안한다. 6축 센서값을 119번 샘플링할 경우 특징 차원이 매우 크기 때문에 다층 신경망을 이용할 경우 학습파라미터가 마이크로컨트롤러의 메모리 허용량을 초과하게 된다. 본 논문은 성능은 유지하며 학습 파라미터 개수를 효과적으로 줄이기 위한 마이크로컨트롤러에 최적화된 1D CNN을 제안한다.

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Fine grained recognition on a species of animal from image using Tensorflow (Tensorflow를 이용한 애완동물 영상 세부 분류)

  • Kim, Ji-Hae
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.684-685
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    • 2020

  • 영상의 세부 분류 인식에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 이미지만을 이용하여, 세부 분류인 동물의 종을 분류하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 기계학습으로 여러 분야에서 좋은 성과를 얻고 있는 딥러닝을 이용하였으며, 그 중에서도 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보인 Convolutional Neural Network(CNN)과 구글에서 제공하는 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크인 Tensorflow를 활용하였다. 제안하는 방법에 대해 37종의 애완동물 이미지, 총 7390장에 대하여 학습 및 실험하여 그 효과를 검증하였다.

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