Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2020.11a
/
pp.873-876
/
2020
매실의 병충해 이미지를 Tensorflow hub에서 제공하는 Resnet50모델에 Transfer Learning기법을 이용하여 학습시키고, 학습된 모델을 Flask를 이용하여 연동시킨다. 이렇게 완성된 웹앱은 사용자가 매실의 이미지를 업로드 하면, 어떤 병충해를 가지고 있는 지 알려주며, 사용자는 얻은 결과를 통해 육안으로 구분하기 어려운 병충해의 정보를 얻어 매실이 손상이 가는 것을 예방할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2020.07a
/
pp.656-659
/
2020
초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2022.01a
/
pp.327-329
/
2022
본 논문에서는 AI Hub의 개방 데이터인 '유형별 두피 이미지'를 사용하여 두피 상태에 대한 신경망을 학습한다. 이 두피 상태에는 6가지 상태가 있는데, 각각의 상태들에 대한 평가를 양호(0)부터 심각(3)까지 분류하여 학습한 신경망 모델로 실제 어플리케이션으로 구현하여 사람들의 두피 사진을 찍어서 두피 상태를 진단한다. 이 과정에서 기존 개방 데이터에서 사용했던 값 비싼 두피 진단기를 사용하는 것이 아닌 값싸게 구할 수 있는 스마트폰용 현미경을 사용하여 좀 더 효율적으로 두피 상태를 진단 할 수 있는 어플리케이션을 만들었다. 몇백만 원 상당의 비싼 두피 진단기로 촬영한 사진과 비교하였을 시 평균적으로 65%의 정확도를 보여주고 있으며 데이터가 많은 유형은 77%의 정확도까지도 보여주었다.
This study aimed to develop a service model that uses a deep learning algorithm for detecting diseases and pests in strawberries through image data. In addition, the pest detection performance of deep learning models was further improved by proposing segmented image data sets specialized in disease and pest symptoms. The CNN-based YOLO deep learning model was selected to enhance the existing R-CNN-based model's slow learning speed and inference speed. A general image data set and a proposed segmented image dataset was prepared to train the pest and disease detection model. When the deep learning model was trained with the general training data set, the pest detection rate was 81.35%, and the pest detection reliability was 73.35%. On the other hand, when the deep learning model was trained with the segmented image dataset, the pest detection rate increased to 91.93%, and detection reliability was increased to 83.41%. This study concludes with the possibility of improving the performance of the deep learning model by using a segmented image dataset instead of a general image dataset.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2000.05a
/
pp.69-72
/
2000
본 논문에서는 디지털 이미지 안에서의 얼굴 영상 분할을 위해서 데이터로부터 얼굴 영상과 배경 영상의 소속도(membership degree)를 학습시켜 구한다. 그리고 입력 이미지의 각 픽셀 값에 해당하는 소속도를 이용하여 얼굴 영상의 분할을 수행한다. 실험에서는 8-bit 그레이 스케일 영상의 ORL Database를 이용하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
/
2022.11a
/
pp.380-382
/
2022
해상풍력발전단지 환경평가를 위한 조류충돌저감장치를 개발하기 위하여, 천연기념물 조류를 구부할 수 있는 인공지능 카메라를 개발한다. 보호해야 할 조류를 90프로 이상 정확하게 구분하기 위한 계층구조 라벨링 방법을 고안하고 YOLO5 모델을 사용하여 학습을 수행하고, 그 결과를 보인다.
The drastic advance of recent deep learning technologies is heavily dependent on training datasets which are essential to train models by themselves with less human efforts. In comparison with the work to design deep learning models, preparing datasets is a long haul; at the moment, in the domain of vision intelligent, datasets are still being made by handwork requiring a lot of time and efforts, where workers need to directly make labels on each image usually with GUI-based labeling tools. In this paper, we overview the current status of vision datasets focusing on what datasets are being shared and how they are prepared with various labeling tools. Particularly, in order to relieve the repetitive and tiring labeling work, we present an interactive smart image annotating system with which the annotation work can be transformed from the direct human-only manual labeling to a correction-after-checking by means of a support of automatic labeling. In an experiment, we show that automatic labeling can greatly improve the productivity of datasets especially reducing time and efforts to specify regions of objects found in images. Finally, we discuss critical issues that we faced in the experiment to our annotation system and describe future work to raise the productivity of image datasets creation for accelerating AI technology.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.26
no.12
/
pp.45-52
/
2021
In this paper, we propose a prediction model for osteopenia and osteoporosis based on a convolutional neural network(CNN) using computed tomography(CT) images. In a single CT image, CNN had a limitation in utilizing important local features for diagnosis. So we propose a compound model which has two identical structures. As an input, two different texture images are used, which are converted from a single normalized CT image. The two networks train different information by using dissimilarity loss function. As a result, our model trains various features in a single CT image which includes important local features, then we ensemble them to improve the accuracy of predicting osteopenia and osteoporosis. In experiment results, our method shows an accuracy of 77.11% and the feature visualize of this model is confirmed by using Grad-CAM.
Kim, Jae-Jung;Ryu, Jin-Kyu;Kwak, Dong-Kurl;Byun, Sun-Joon
Journal of IKEEE
/
v.22
no.4
/
pp.1079-1087
/
2018
Recently, computer vision field based deep learning artificial intelligence has become a hot topic among various image analysis boundaries. In this study, flames are detected in fire images using the Faster R-CNN algorithm, which is used to detect objects within the image, among various image recognition algorithms based on deep learning. In order to improve fire detection accuracy through a small amount of data sets in the learning process, we use image augmentation techniques, and learn image augmentation by dividing into 6 types and compare accuracy, precision and detection rate. As a result, the detection rate increases as the type of image augmentation increases. However, as with the general accuracy and detection rate of other object detection models, the false detection rate is also increased from 10% to 30%.
Purpose: The purpose of this study is to enable users to conveniently report risks by automatically classifying risk categories in real time using AI for images reported in the life safety prevention service app. Method: Through a system consisting of a life safety prevention service platform, life safety prevention service app, AI model serving server and sftp server interconnected through the Internet, the reported life safety images are automatically classified in real time, and the AI model used at this time An AI learning algorithm for generation was also developed. Result: Images can be automatically classified by AI processing in real time, making it easier for reporters to report matters related to life safety.Conclusion: The AI image automatic classification system presented in this paper automatically classifies reported images in real time with a classification accuracy of over 90%, enabling reporters to easily report images related to life safety. It is necessary to develop faster and more accurate AI models and improve system processing capacity.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.