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저자정보
배정은 (동의대학교) 전규빈 (동의대학교) 장희숙 (동의대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.6
수록면
643 - 647 (5page)

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칫솔모가 마모될 경우 치면세균막 제거율이 많이 떨어지고 세균의 수도 증가하게 된다. 칫솔모의 상태는 치아 관리에 영향을 미치므로 새로운 칫솔로 교환해야 한다 이에 본 연구에서는 칫솔모의 상태를 확인하여 변경을 권고하는 시스템을 연구 개발하였다. 학습 과정은 약 3970개의 칫솔모 이미지를 수집하고 YOLO 신경망을 활용하여 학습 결과물을 도출하였다 본 시스템은 모델 성능 평가(mAP) 99.67%, 정밀도(precision) 99% 정도로 우수한 성능을 보여준다.
#YOLO #abnormal toothbrush cap #deep learning #determine

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 설계 및 구현
Ⅴ. 결론
참고문헌

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