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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 15 - 22 (8page)
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This research proposes the method of using the Convolutional Neural Network (CNN) more efficiently in the classification of architectural images. The characteristics of images are not considered in the conventional methods of classifying architectural images. In this research, architectural images are first categorized primarily as two-dimensional images such as facades or three-dimensional images such as perspectives before classifying the types of the images. We compared the cases, where the types of architectural images are classified without being categorized as two- or three-dimensional images, with the cases where they are classified after the preliminary categorization is conducted. In this research, it was confirmed that the latter had higher classification accuracy. This implies that for image classification using the CNN, it could be effective to classify the types of architectural images after categorizing the basic preliminary delimitation based on characteristics of the images. We anticipate that the outcome of this research for architectural images will also apply to classification of other types of images.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구의 배경
3. CNN을 이용한 이미지 분류
4. 두 단계 분류법을 이용한 이미지 분류
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
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Gil, D., Jeon, K., & Lee, G. (2017). Classification of Images from Construction Sites Using a Deep-learning Algorithm- Preliminary Study, Journal of the Architectural Institute of Korea Academic Presentation Contest, 37(2), 785-786.
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Kang, I., Chung, M., Moon, J., & Park, J. (2016). Recent Research Trends of Artificial Intelligence in Buildings - Review of Domestic and International Journal Papers, Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction, 36(2), 635~642.
Kang, E., Kim, M., Ji, S., & Jun, H. (2019). A Study on the Method for Visual Perception of Hanok Components Form through Artificial Intelligence - Focusing on the Hanok Bracket System. Journal of the Architectural Institute of Korea Academic Presentation Contest, 39(1), 100-101.
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