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학술저널
저자정보
김병철 (한국기술교육대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제42권 제9호(통권 제396호)
발행연도
2018.9
수록면
863 - 869 (7page)
DOI
10.3795/KSME-A.2018.42.9.863

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본 논문에서는 3D 스캐너를 이용해 측정한 기자재의 점군(point cloud) 데이터로부터 합성곱 신경망(convolutional neural network)을 이용해 기자재 형상을 인식하는 방법을 제안한다. 세부적으로는, 기자재 형상 인식을 위한 합성곱 신경망 구조, 학습 데이터 생성 방법, 학습 방법 및 하이퍼파라미터(hyperparameter) 값에 대해 기술한다. 본 연구에서 제안한 방법을 이용해 테스트 데이터에 대해 실험한 결과 93.8%의 인식 정확도를 보여주었다. 이는 기존의 형상 기술자(shape descriptor)를 이용한 인식 방법보다 더 높은 결과이다.
#Convolutional Neural Network(합성곱 신경망) #Deep Learning(딥러닝) #Plant Equipment(플랜트 기자재) #Point Cloud(점군) #Shape Recognition(형상 인식)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 신경망 구조
4. 학습 및 테스트 데이터 셋
5. 신경망 학습
6. 구현 및 실험 결과
7. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Kawashima, K., Kanai, S. and Date, H., 2014, As- Built Modeling of Piping System from Terrestrial Laser-Scanned Point Clouds Using Normal-Based Region Growing, Journal of Computational Design and Engineering, Vol. 1, No. 1, pp. 13~26. Osada, R., Funkhouser, T., Chazelle, B. and Dobkin, D., 2002, Shape Distributions, ACM Trans. Graph. Vol. 21, No. 4, pp. 807~832. Kazhdan, M., Funkhouser, T. and Rusinkiewicz, S., 2003, Rotation Invariant Spherical Harmonic Representation of 3D Shape Descriptors, In Proceedings of the 2003 Eurographics/ACM SIGGRAPH Symposium on Geometry Processing (SGP 2003), pp. 156~164. Bronstein, A. M., Bronstein, M. M., Guibas, L. J. and Ovsjanikov, M., 2011, Shape Google: Geometric Words and Expressions for Invariant Shape Retrieval, ACM Trans. Graph., Vol. 30, No. 1, Article 1. Knopp, J., Prasad, M., Willems, G., Timofte, R. and Gool, L. V., 2010, Hough Transform and 3D SURF for Robust Three Dimensional Classification, In Proceedings of the 11th European Conference on Computer Vision: Part VI (ECCV 2010), pp. 589~602.

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