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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
채승완 (계명대학교) 이충권 (Georgia Southern University) 이병우 (계명대학교) 이우창 (다이텍)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제10권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
70 - 75 (6page)

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디자인에 있어서 유사한 디자인들을 그룹핑하여 분류하는 것은 관리적인 측면에서 효율성을 높여주고 사용적인 측면에서는 편의성을 제공한다. 본 연구는 인공지능 알고리즘을 이용하여 텍스타일 디자인을 도트, 꽃무늬, 줄무늬, 그리고 기하학으로 4개의 카테고리로 분류하고자 하였다. 특히, 인공지능의 관점에서 분류의 근거가 되는 관심 영역을 찾아내고 설명할 수 있는 지를 탐색하였다. 총 4,536개의 디자인을 8:2의 비율로 무작위 추출하여 학습용 데이터 3,629개와 테스트용 데이터 907개로 구성하였다. 분류에 사용된 모델은 VGG-16과 ResNet-34로 두 모델의 꽃무늬 디자인에 대한 정밀도는 각각 0.79%, 0.89%이며, 재현율은 0.95%, 0.38%로 우수한 분류 성과를 보였다. LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation) 기법을 이용하여 분석한 결과에 따르면, 기하학과 꽃무늬 디자인의 경우 도형과 꽃잎 부분이 분류의 근거가 되는 관심 영역으로 도출되었다.
#텍스타일 디자인 분류 #VGG-16 #ResNet-34 #LIME #관심 영역 도출

목차

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참고문헌 (14)

참고문헌 신청
이은옥 / 2007 / 국내 텍스타일 디자인의 분류 유형에 관한 연구 / 한국디자인문화학회지 13(3):271~280 dbpia 조배문 / 2019 / 텍스타일 디자인의 형식 분류 체계 구축 / 한국디자인문화학회지 25(4):485~494 dbpia 김나연 / 2007 / 신경망을 이용한 텍스타일 영상에서의 감성인식 시스템 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 34(9):869~879 dbpia Y. LeCun / 2015 / Deeplearning / Nature 521(7553):436~444 google schola G. Montavon / 2018 / Methods for interpreting and understanding deep neural networks / Digital Signal Processing 73:1~15 google schola

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