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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 121 - 133 (13page)
- DOI
- 10.17548/ksaf.2020.09.30.121
이용수
초록· 키워드
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본 연구는 뷰티테크 산업중에서 스킨과 관련된 인공지능 학습 데이터베이스 설계에 따른 방향성을 도출하는데 목표가 있다. 본 논문의 방법은 문헌분석과 집단심층면접(FGI) 방법을 이용하였다. 본 연구의 범위는 인공지능 학습데이터 중에서 스킨 큐레이션에 사용되는 인공지능 학습 DB 구축에 필요한 접근 방법과 프로세스를 연구의 범위로 한정하였다.
연구 결과 및 내용은 다음과 같이 진행되었다. 스킨인공지능 학습 DB 구축을 수립하기 위해 3가지 방안을 제안하였다. 첫째, 국내외 인공지능 학습 DB의 현황과 뷰티 산업의 인공지능 개발 현황을 분석하여, 향후 연구 개발의 방향성을 구축하였다. 둘째, 뷰티 산업에서 스킨 인공지능 학습 DB를 구축하기 위해서는 머신러닝의 확장된 CNN+RNN 알고리즘을 통해 접근을 제안하는 방법을 제안하였다. 셋째, 스킨 인공지능학습 DB 구축을 위한 VQA 데이터셋의 형태, 규모, 획득, 가공, 활용, 검증 등을 방향성을 제안하였다.
본 연구의 결과에서 도출된 스킨 인공지능 학습 DB구축에 대한 방향성은 스킨 인공지능 딥러닝 개발에 활용 가능하며, 인공지능 산업적, 경제적, 기술적 측면에서 융합적 기여를 할 것이다.
연구 결과 및 내용은 다음과 같이 진행되었다. 스킨인공지능 학습 DB 구축을 수립하기 위해 3가지 방안을 제안하였다. 첫째, 국내외 인공지능 학습 DB의 현황과 뷰티 산업의 인공지능 개발 현황을 분석하여, 향후 연구 개발의 방향성을 구축하였다. 둘째, 뷰티 산업에서 스킨 인공지능 학습 DB를 구축하기 위해서는 머신러닝의 확장된 CNN+RNN 알고리즘을 통해 접근을 제안하는 방법을 제안하였다. 셋째, 스킨 인공지능학습 DB 구축을 위한 VQA 데이터셋의 형태, 규모, 획득, 가공, 활용, 검증 등을 방향성을 제안하였다.
본 연구의 결과에서 도출된 스킨 인공지능 학습 DB구축에 대한 방향성은 스킨 인공지능 딥러닝 개발에 활용 가능하며, 인공지능 산업적, 경제적, 기술적 측면에서 융합적 기여를 할 것이다.
목차
Abstract
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인공지능 학습 DB 고찰 분석
Ⅲ. 스킨 인공지능 학습 DB 방향성
Ⅳ. 스킨 큐레이션 인공지능 학습 DB 구축
Ⅴ. 결론
Reference
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
정지오 / 2019 / 딥 러닝을 이용한 안면 여드름 분류 모델 / 한국정보통신학회논문지 23(4):381~387
Korea Health Industry Development Institute / 2018 / Status and Issues of Medical Devices Based on Artificial Intelligence (AI) (1)
Lee Kwan-yong / 2016 / Current Status and Challenges of Medical Artificial I ntelligence / Health Industry Brief 219
NIA / 2019 / AI Dataset Construction Guidebook / Minis try of Science and ICT
National Institute of Food and Drug Safety / 2017 / Guide lines for the Evaluation of Clinical Validity of Artif icial Intelligence-Based Medical Devices / Medical Device Review Division
Korea Health Industry Development Institute / 2018 / Status and Issues of Medical Devices Based on Artificial Intelligence (AI) (1)
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