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학술저널
저자정보
이광형 (전주대학교) 박은지 (전주대학교) 민정익 (전주대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
75 - 81 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.1.75

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편리한 성형이 가능한 플라스틱이 개발되고, 인간의 편리를 위해 생활폐기물의 양은 급증했다. 엄청난 양의 생활폐기물을 처리하기 위해 한국은 6조원에 달하는 예산을 투입한다. 폐기물 처리장에서 종사하는 작업자들의 건강 또한 위험하다. 본 논문에서는 이미지 처리에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망을 사용하여 캔, 유리, 플라스틱, 페트병, 종이, 비닐을 분류하는 모델을 학습하고, 검증하였다. 폐기물 처리장의 조도가 일정치 않기 때문에, PIL의 ImageEnhance 클래스를 사용해 밝기 인자를 변경한 학습 데이터를 학습하고, 모든 조도를 포함하는 검증 데이터로 성능을 확인하였다. 범주별로 조도에 따른 분류에 차이를 보였으며, 대체로 밝기 인자를 1.1로 설정한 모델이 검증 정확도 60.1%로 가장 좋은 성능을 보였다.
#인공지능 #컴퓨터비전 #합성곱신경망 #데이터증강 #이미지분류 #AI #Computer vision #Convolutional neural network #Data augmentation #Image classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험 및 방법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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