• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권2호
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• pp.109-114
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• 2021

When we inspect scaffold defect using sight, inspecting performance is decrease and inspecting time is increase. We need for automatically scaffold defect detection method to increase detection accuracy and reduce detection times. In this paper. We produced scaffold defect classification models using densenet, alexnet, vggnet algorithms based on CNN. We photographed scaffold using multi dimension camera. We learned scaffold defect classification model using photographed scaffold images. We evaluated the scaffold defect classification accuracy of each models. As result of evaluation, the defect classification performance using densenet algorithm was at 99.1%. The defect classification performance using VGGnet algorithm was at 98.3%. The defect classification performance using Alexnet algorithm was at 96.8%. We were able to quantitatively compare defect classification performance of three type algorithms based on CNN.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.199-205
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• 2024

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.121-130
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• 2020

이 논문은 Generative Adversarial Network (GAN) 을 이용하여 증진된 이미지 데이터를 평가방식인 Inception Score (IS) 와 Frechet Inception Distance (FID) 계산시 inceptionV3 모델을 활용 하는 방식을 응용하여, 군 폐쇄망 네트워크 데이터를 이미지 형태로 평가하는 방법을 제안한다. 기존 존재하는 이미지 분류 모델들에 레이어를 추가하여 IncetptionV3 모델을 대체하고, 네트워크 데이터를 이미지로 변환 및 학습 하는 방법에 변화를 주어 다양한 시뮬레이션을 진행하였다. 실험 결과, atan을 이용해 8 * 8 이미지로 변환한 데이터에 대해 1개의 덴스 레이어 (Dense Layer)를 추가한 Densenet121를 학습시킨 모델이 네트워크 데이터셋 평가 모델로서 가장 적합하다는 결과를 도출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3519-3533
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• 2020

Tuberculosis is a chronic and delayed infection which is easily experienced by young people. According to the statistics of the World Health Organization (WHO), there are nearly ten million fell ill with tuberculosis and a total of 1.5 million people died from tuberculosis in 2018 (including 251000 people with HIV). Tuberculosis is the largest single infectious pathogen that leads to death. In order to help doctors with tuberculosis diagnosis, we compare the tuberculosis classification abilities of six popular convolutional neural network (CNN) models in the same data set to find the best model. Before training, we optimize three parts of CNN to achieve better results. We employ sigmoid function to replace the step function as the activation function. What's more, we use binary cross entropy function as the cost function to replace traditional quadratic cost function. Finally, we choose stochastic gradient descent (SGD) as gradient descent algorithm. From the results of our experiments, we find that Densenet121 is most suitable for tuberculosis diagnosis and achieve a highest accuracy of 0.835. The optimization and expansion depend on the increase of data set and the improvements of Densenet121.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.125-130
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• 2021

Scaffold is used to produce bio sensor. Scaffold is required high dimensional accuracy. 3D printer is used to manufacture scaffold. 3D printer can't detect defect during printing. Defect detection is very important in scaffold printing. Real-time defect detection is very necessary on industry. In this paper, we proposed the method for real-time scaffold defect detection. Real-time defect detection model is produced using CNN(Convolution Neural Network) algorithm. Performance of the proposed model has been verified through evaluation. Real-time defect detection system are manufactured on hardware. Experiments were conducted to detect scaffold defects in real-time. As result of verification, the defect detection system detected scaffold defect well in real-time.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.13-23
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• 2022

본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.