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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 591 - 597 (7page)
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최근 데이터셋을 효율적으로 구축하는 방법으로 데이터 증강 기법과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 대표적인 데이터 증강 기법은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network:GAN)을 활용하는 방법이며, 이는 생성자와 판별자를 서로 경쟁 학습시킴으로써 진짜 데이터와 유사한 데이터를 생성해내는 기법이다. 그러나, GAN을 학습할 때 환경 및 진행 정도에 따라 생성되는 유사 데이터 중에서 픽셀이 깨지는 파손 영상이 발생하는 경우가 있으며, 이러한 영상은 데이터셋으로 활용할 수 없고 학습 시간을 증가시키는 원인이 된다.
본 논문에서는 GAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터의 히스토그램을 분석하여 이러한 파손 영상을 선별해내는 알고리즘을 개발하였으며, 기존 GAN에서 생성되는 영상과 비교해 본 결과 파손 영상의 비율을 33.3배(3,330%) 감소시켰다.
본 논문에서는 GAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터의 히스토그램을 분석하여 이러한 파손 영상을 선별해내는 알고리즘을 개발하였으며, 기존 GAN에서 생성되는 영상과 비교해 본 결과 파손 영상의 비율을 33.3배(3,330%) 감소시켰다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 파손 영상 선별 알고리즘 개발
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
K. M. Choi, Y. M. Kim, J. P. Shin, S. M. Sung, and B. K. Lee, “Data set design and implementation for Assistive walking device AI service construction,” in Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, Busan, vol. 29, no. 1, pp. 227-229, Jan. 2021.
J. S. Lee, B. K. Ko, E. S. Kang, H. J. Choi, J. O. Kim, and B. K. Lee, “AI Learning Cookie Image Data Set Construction,” in Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, Jeju, vol. 28, no. 2, pp. 347-349, Jul. 2020.
H. C. Lee, S. Y. Shin, “Development of Data Collection System using Google Environment,” in Proceedings of The Korean Institute of Information and Communication Science, Busan, vol. 23, no. 2, pp. 704-705, Oct. 2019.
J. S. Kim and S. W. Jang, “Construction Method of Multifaceted Image Datasets for Improving Object Recognition Rate in Deep Learniung System,” in International Conference on Future Information & Communication Engineering, Online, vol. 12, no. 1, pp. 144-147, Feb. 2021.
E. S. Park, Y. J. Yang, J. H. Jeon, and E. S. Ryu, “Image Web Crawling Program for Artificial Intelligence Datasets,” in Proceedings of the Korean Society of Broad Engineers, Seoul, p. 55, Nov. 2018.
J. S. Lee, B. K. Ko, E. S. Kang, H. J. Choi, J. O. Kim, and B. K. Lee, “AI Learning Cookie Image Data Set Construction,” in Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, Jeju, vol. 28, no. 2, pp. 347-349, Jul. 2020.
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E. S. Park, Y. J. Yang, J. H. Jeon, and E. S. Ryu, “Image Web Crawling Program for Artificial Intelligence Datasets,” in Proceedings of the Korean Society of Broad Engineers, Seoul, p. 55, Nov. 2018.
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