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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 855 - 861 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.6.855
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최근 머신러닝 기술의 발달로 산업현장에서 딥러닝(Deep Learning)을 통한 장면인식(Scene Recognition) 방법이 다양하게 연구되고 있다. 딥러닝을 이용한 장면인식의 성능은 알고리즘 구조와 학습방법에 따라 크게 영향을 받는다. 본 연구를 위한 사전 연구 결과, Places365 데이터셋으로 학습된 데이터 모델에 의한 제조 작업공간 분류 정확도는 54%로, 이 성능으로는 실제 환경에서 사용하기는 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 CNN(Convolutional Neural Network) 기반에서 3가지의 전략으로 학습 데이터셋을 재구성하여 학습을 실시한 후 장면인식 기법을 이용하여 제조 작업공간 분류모델을 제시하였다. 제안한 알고리즘과 데이터셋 구성방법을 통해 학습할 경우, 제조 작업공간에 대한 장면인식 성능은 기존 방법에 비해 28%p 향상됨을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. CNN기반 제조 작업공간 모델 설계
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
J. Lu, “Trends in indoor location-based service technology and service development,” Weekly Technol. Trend, pp. 18-21, Aug. 2013.
J. Y. Ham, et al., “A study on working space safety management services using bluetooth low energybeacon,” in Proc. Symp. KICS, pp. 366-367, Jan. 2017.
S. H. Park, J. M. Chae, and J. M. Lee, “Pedestrian dead reckoning based position estimation scheme considering pedestrian's various movement type under combat environments,” J. Korea Academia-Ind. Cooperation Soc., vol. 17, no. 10 pp. 609-617, 2016.
B. D. Song, B. J. Shin, and H. K. Yang, “A real-time indoor place recognition system using image features detection,” J. KIEEME, vol. 25, no. 1, pp. 76-83, Jan. 2012.
T. K. Lee, “ResNet,” Nov. 10, 2020, https:// medium.com/@codecompose/resnet-e3097d2cfe42
J. Y. Ham, et al., “A study on working space safety management services using bluetooth low energybeacon,” in Proc. Symp. KICS, pp. 366-367, Jan. 2017.
S. H. Park, J. M. Chae, and J. M. Lee, “Pedestrian dead reckoning based position estimation scheme considering pedestrian's various movement type under combat environments,” J. Korea Academia-Ind. Cooperation Soc., vol. 17, no. 10 pp. 609-617, 2016.
B. D. Song, B. J. Shin, and H. K. Yang, “A real-time indoor place recognition system using image features detection,” J. KIEEME, vol. 25, no. 1, pp. 76-83, Jan. 2012.
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