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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 9 - 16 (8page)
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본 연구의 목적은 수업 시 스마트기기에 적용할 수 있는 나무 이미지를 인식하고 분류하여 정확도를 측정할 수 있는 효율적인 모델을 제안하는 것이다. 2015개정 교육과정으로 개정되면서 초등학교 4학년 과학교과서의 학습 목표에서 스마트 기기 사용한 식물 인식이 새롭게 추가 되었다. 특히 나무 인식의 경우 다른 사물 인식과 달리 수형, 수피, 잎, 꽃, 열매의 부위별 특징이 있으며, 계절에 따라 모양 및 색깔의 변화를 거치므로 인식률에 차이가 존재한다. 그러므로 본 연구를 통해 컨볼루션 신경망 기반의 사전 학습된 인셉션V3모델을 이용하여 재학습 전 후의 나무 부위별 인식률을 비교한다. 또한 각 나무의 유형별 이미지 정확도를 결합시키는 방식을 통해 효율적인 나무 분류 방안을 제시하며 교육현장에서 사용하는 스마트기기에 적용 할 수 있을 것이라 기대한다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Jin Hyung Kim / 2016 / Fourth Industrial Revolution, Education in the Age of Artificial Intelligence / STSS The Sustainability Science Society Conference 2016(6):21~29
YungJun Lee / 2015 / Prepare for the introduction of the 2015 Revised Information Curriculum / The Korean Society Of Computer And Information 23(2):1~8
Korean Ministry of Education / 2018 / Elementary School) Science 4-2 / Visang education
Korean Ministry of Education / 2014 / (Elementary School 3~4 Grade)Science 4-2 / Miraen
Heeok Heo / 2013 / Investigation on teachers' understanding of SMART education in Jeollanamdo / The Korean Association Of Computer Education Conference Presentations 17(1):3~7
YungJun Lee / 2015 / Prepare for the introduction of the 2015 Revised Information Curriculum / The Korean Society Of Computer And Information 23(2):1~8
Korean Ministry of Education / 2018 / Elementary School) Science 4-2 / Visang education
Korean Ministry of Education / 2014 / (Elementary School 3~4 Grade)Science 4-2 / Miraen
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