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논문 기본 정보

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저자정보
박지연 (전남대학교) 김현지 (전남대학교) 김경백 (전남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2020.5
수록면
959 - 967 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.5.959

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딥러닝의 발전과 CNN(Convolutional Neural Network)의 출현으로 이미지 데이터 분류에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 CNN 분류 모델의 학습에 클래스 분포가 불균형한 이미지 데이터셋을 사용할 경우 성능이 저하된다. 특히 식물에서 질병은 비주기적으로 발생하므로 불균형한 이미지 데이터가 제공된다. 이 논문에서는 불균형한 이미지 데이터가 제공되는 상황에서 CNN기반 토마토 질병 분류기의 성능을 향상시키기 위한 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network) 이미지 데이터 확장의 영향성을 평가한다. DCGAN은 이미지 데이터에 특화된 생성 모델로서 안정적인 학습이 가능하며 이미지 특징을 효과적으로 추출할 수 있다. 성능 평가를 위해 토마토 질병 이미지 데이터 셋을 사용하여 DCGAN 이미지 데이터 확장이 CNN기반 토마토 질병 분류기에 미치는 영향을 측정하였고, 이미지데이터 확장을 통해 최대 30%의 정확도를 높일 수 있음을 확인하였다.
#합성곱 신경망 #심층 합성곱 생성적 적대 신경망 #데이터셋 불균형 #이미지 데이터 확장 #분류기 #CNN #DCGAN #Unbalanced Dataset #Image Data Augmentation #Classifier

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. CNN 기반 토마토 질병 이미지 분류 모델
Ⅳ. DCGAN 기반 이미지 데이터 확장
Ⅴ. 성능평가 및 분석
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
M. Mostafizur Rahman / 2013 / Addressing the Class Imbalance Problem in Medical Datasets / International Journal of Machine Learning and Computing 3(2) google schola R. O’Brien / 2019 / A random forests quantile classifier for class imbalanced data / Pattern Recognition 90:232~249 google schola N. V. Chawla / 2002 / SMOTE : Synthetic Minority Over-sampling Technique / Journal of Aritificial Intelligence Research 16:321~357 google schola A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in Neural Information Processing Systems 25 google schola W. Zhang / 2019 / Remote Sensing Image Scene Classification Using CNN-CapsNet / Remote Sensing google schola

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