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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 339 - 345 (7page)
- DOI
- 10.7782/JKSR.2022.25.5.339
이용수
초록· 키워드
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최근 선로에 무단 침입자를 검출하기 위해 영상 센서로 취득한 영상에 딥러닝 기반의 알고리즘을 적용하는 연구가 활발하게 연구되고 있다. 이러한 딥러닝 기반의 분류 알고리즘은 그 특성상 많은 학습데이터들이 확보되어야 한다. 하지만 선로에 사람이 침입하는 영상데이터는 상황을 연출하여 데이터를 획득하는 것은 매우 위험하다. 본 연구에서는 취득이 어려운 침입 데이터를 Generative Adversarial Network (GAN)을 이용하여 증강을 시킨 후 딥러닝 기반의 분류 네트워크들을 이용하여 침입 여부를 판별하는 알고리즘을 제안한다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 딥러닝 기반의 선로 침입 판별 알고리즘
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
N. Dung, S. Ro (2017) Smoke Detection Algorithm Using Deep Learning, The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, 42(7), pp. 1370-1379.
Y. Lee, J. Kim, W. Yun, S. Yoo (2021) Q-Traffic Accident Monitoring System Using Passenger Head Pose Estimation and Deep Learning, The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, 46(10), pp. 1719-1728.
X. Zhu, Y. Liu, Z. Qin, J. Li (2018) Emotion Classification with Data Augmentation Using Generative Adversarial Networks, Proceedings of The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data mining, Melbourne, pp. 349-360.
K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun (2016) Deep residual learning for image recognition. Proceeding of International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, pp. 770-778.
M. Tan, Q. Le (2019) Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks. Proceedings of International Conference on Machine Learning, Long Beach, pp. 6105-6114.
Y. Lee, J. Kim, W. Yun, S. Yoo (2021) Q-Traffic Accident Monitoring System Using Passenger Head Pose Estimation and Deep Learning, The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, 46(10), pp. 1719-1728.
X. Zhu, Y. Liu, Z. Qin, J. Li (2018) Emotion Classification with Data Augmentation Using Generative Adversarial Networks, Proceedings of The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data mining, Melbourne, pp. 349-360.
K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun (2016) Deep residual learning for image recognition. Proceeding of International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, pp. 770-778.
M. Tan, Q. Le (2019) Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks. Proceedings of International Conference on Machine Learning, Long Beach, pp. 6105-6114.
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