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저자정보
홍수민 (서울과학기술대학교) 김정화 (서울과학기술대학교) 정진우 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2021 대한인간공학회 추계학술대회 및 국제심포지엄
발행연도
2021.11
수록면
323 - 323 (1page)

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Objective: 본 연구에서는 중고책을 촬영한 이미지를 통해, 객체 인식 알고리즘을 활용하여 책의 다양한 손상을 감지할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. Background: 국내 중고품 시장의 규모는 약 20조원에 이르며 이 중에서 서적(책)은 중고 거래가 많은 제품 중 하나이다. 주로 대형 서점을 통해 책의 중고 거래가 이루어지는데, 책의 손상 정도가 거래 가격 결정에 있어 큰 영향을 미친다. 각 책의 상태 및 손상 정도는 서점 별 기준에 따라 사람이 직접 판단하기 때문에 상당한 시간 및 노력이 필요한 실정이다. 이에 책의 손상을 탐지하는 시스템의 개발이 인적자원의 낭비를 줄일 것이라 기대된다. Method: 학습을 위한 데이터 수집을 위해 손상이 있는 책의 앞, 뒤, 옆 이미지를 정면, 기울임, 확대 등 다양한 구도로 실내에서 촬영하였다. 책 한 권당 15장의 이미지를 수집하였으며 총 638장의 이미지를 학습 및 평가에 사용하였다. 손상의 종류는 헤짐, 오염, 테이프, 도서관 라벨, 접힘, 패임, 찢어짐 총 7개로 구분했으며, 각 손상 영역에 대한 Annotation을 수행하여 총 6,313개의 bbox를 생성하였다. 이렇게 생성된 손상 영역에 대한 탐지를 위하여 딥러닝 기반 객체 인식 모델인 Faster-R-CNN, YOLOX, Deformable DETR을 사용하여 300epoch 동안 학습을 진행하였다. 데이터셋은 Train 446장, Validation 64장, Test 128장으로 분할하고, 90°Rotate, Mosaic, 50% Max Crop Augmentation을 순차적으로 적용하여 성능 ... 전체 초록 보기
#Deep learning #Object detection #Damage detection #Book

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