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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
권순원 (인하대학교) 송인서 (인하대학교) 이선우 (인하대학교) 이준수 (인하대학교) 김주형 (인하대학교) 임강민 (에이티지) 권장우 (인하대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제14권 제2호
발행연도
2020.5
수록면
102 - 111 (10page)
DOI
10.21288/resko.2020.14.2.102

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

기계학습을 활용한 부적합 열화상 이미지 판별 시스템
권순원 ,  송인서 ,  이선우 외 4명 재활복지공학회논문지 2020.05 학술저널
기계학습을 활용한 열화상 이미지 대상 블러 분류에 관한 연구
권순원 전기컴퓨터공학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구에서는 기계학습을 활용하여 열화상 이미지 데이터 셋에 대한 부적합 이미지 판별 시스템을 구현하였다. 해당 시스템은 재활 환자용 맞춤형 웨어러블 의료기기 제품을 제작하는 3D프린터 설비의 이상을 미연에 방지하기 위한 이상 진단 자동화 시스템의 전처리단계에 필수적으로 활용된다. 이를 위해 먼저 FLIR (Forward Looking Infrared) 열화상 카메라를 통해 얻은 비디오 데이터를 열의 온도 정보를 포함하는 PNG (Portable Network Graphics)포맷의 이미지 형태로 추출해내는 프로세스를 개발하였고, 이 이미지 데이터셋을 기반으로 기계학습 모델인 SVM (Support Vector Machine)과 딥러닝(Deep Learning) Network를 훈련시키고 각각의 성능을 비교하였다. 연구를 위한 데이터 셋은 열이 발생되는 각종 기계설비 12개를 대상으로 수집하였다.
#Wearable Medical Device #3D Printer #Inappropriate Thermal Image Detection #Support Vector Machine #Deep Learning

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 열화상 이미지 데이터셋 구축
3. 열화상 이미지 기반 부적합 이미지 판별
4. 연구 결과 및 성능 비교
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
S. Seneviratne / 2017 / A Survey of Wearable Devices and Challenges / IEEE Communications Surveys & Tutorials 19(4):2573~2620 google schola Mostafa Haghi / 2017 / Wearable Devices in Medical Internet of Things: Scientific Research and Commercially Available Devices / Healthcare Informatics Research 23(1):4~15 dbpia H. Ye / 2014 / Current and future mobile and wearable device use by people with visual impairments / Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems - CHI ’14 :3123~3132 google schola M. Chan / 2012 / Smart wearable systems : Current status and future challenges / Artificial Intelligence in Medicine 56(3):137~156 google schola S. Patel / 2012 / A review of wearable sensors and systems with application in rehabilitation / Journal of neuroengineering and rehabilitation 9(1):21 google schola

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