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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 517 - 525 (9page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2022.517
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The interior of the ship is very complex and the equipment is equipped with pipes, valves, supports, etc. In order to utilize augmented reality in such an environment, it is more appropriate to use markers rather than markerless, which creates a model based on the characteristics of the target equipment. However, it is difficult to apply the marker because a lot of corrosion or damage to the marker may occur in the ship. Therefore, in this study, when a marker is damaged, it is intended to restore the marker using GAN among machine learning techniques. At this time, the model was built using the Pix2Pix, Cycle GAN, and Disco GAN algorithms widely used for images among GAN algorithms. Finally, an efficient marker restoration algorithm was verified by qualitatively and quantitatively comparing the model results.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 마커 복원을 위한 GAN 모델 구축
4. 성능 평가
5. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Kim, Y., Lee, K., Han, Y.-S. and Nam, B., 2022, Machine Learning-based Ship Block Contour Detection Study for Using Augmented Reality Model Position Matching, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 27(1), pp.37-46, doi: 10.7315/CDE.2022.037
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