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오상원 (전남대학교) 오승민 (전남대학교) 김영광 (전남대학교) 신혜주 (전남대학교) 김진술 (전남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
735 - 742 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.4.735

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최근 심층 합성곱 신경망 알고리즘을 사용한 이미지 분류 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 하지만 심층 합성곱 신경망을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들을 학습할 충분한 시간과 용량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 환경에서 사용할 수 있는 압축된 심층 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 이미지 내에서 객체를 분류하기 위해 웹캠을 통해 손동작 이미지들을 촬영하여 데이터를 수집했다. 그리고 CNN을 기반으로 한 새로운 딥러닝 모델을 설계하여 수집된 손동작 사진 데이터에 학습시켜 98%의 정확도로 분류했다. 이후 노드 가지치기(Node Pruning) 기법을 사용하여 심층 합성곱 신경망 모델을 압축하여 기존보다 약 3배 감소한 학습시간과 기존의 63%만큼 압축된 인자 개수를 보여줬다.
#딥러닝 #이미지 전처리 #객체 분류 #노드 가지치기 #CNN #Deep learning #Convolutional Neural Network #Image Preprocessing #Object Classification #Node Pruning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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