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사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300x300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224x224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.
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전소연 / 2020 / 딥러닝 기반 영상 분석 알고리즘을 이용한 실시간 작업자 안전관리 시스템 개발 / 스마트미디어저널 9(3):25~30
노순국 / 2020 / 인공지능 기반 구글넷 딥러닝과 IoT를 이용한 의류 분류 / 스마트미디어저널 9(3):41~45
이병우 / 2020 / 딥러닝 기반 이미지 특징 추출 모델을 이용한 유사 디자인 검출에 대한 연구 / 스마트미디어저널 9(4):162~169
오렐리앙 제롱 / 2020 / 핸즈온 머신러닝: 사이킷런, 케라스, 텐서플로2를 활용한 머신러닝 / 한빛미디어
Karen Simon / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / Conference paper at ICLR
노순국 / 2020 / 인공지능 기반 구글넷 딥러닝과 IoT를 이용한 의류 분류 / 스마트미디어저널 9(3):41~45
이병우 / 2020 / 딥러닝 기반 이미지 특징 추출 모델을 이용한 유사 디자인 검출에 대한 연구 / 스마트미디어저널 9(4):162~169
오렐리앙 제롱 / 2020 / 핸즈온 머신러닝: 사이킷런, 케라스, 텐서플로2를 활용한 머신러닝 / 한빛미디어
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