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김규태 (금오공과대학교) 박성재 (금오공과대학교) 서동현 (금오공과대학교) 임채현 (금오공과대학교) 오병우 (금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.6
수록면
531 - 535 (5page)

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세계적인 판데믹 사태인 코로나바이러스-19(COVID-19)로 인해 일상생활에서 마스크 착용은 필수가 되었다. 그러나 많은 사람이 모여 있는 실내에서 모든 사람의 마스크 착용 여부를 지속적으로 파악하기는 어렵다 본 논문에서는 실내에서 사람을 대신하여 마스크 착용 여부를 효율적으로 모니터링하는 방법을 제안한다 제안 시스템은 마스크 착용 식별을 위해 객체 검출 딥러닝 모델 중 하나인 YOLOv5를 사용한다 모델 학습은 마스크를 정확히 착용한 이미지 착용하지 않은 이미지 정확하지 않게 착용한 이미지를 데이터셋으로 사용하여 학습하고 웹캠을 사용한 실시간 영상을 통해 마스크 착용여부를 식별한다 사용모델의 가중치는 실험을 통해 실시간 영상에 적합한 가중치를 채택한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 마스크 착용 모니터링 시스템
Ⅳ. 결론
참고문헌

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