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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김기남 (충북대학교) 김성훈 (충북대학교) 주인 (충북대학교) 류관희 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제22권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
160 - 170 (11page)
DOI
10.5392/JKCA.2022.22.12.160

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

다양한 CNN모델을 사용한 컬러 콘택트렌즈 불량 검출
김기남 ,  김성훈 ,  주인 외 1명 한국콘텐츠학회논문지 2022.12 학술저널
변경된 GoogLeNet을 이용한 콘택트렌즈 불량 검출
김기남 ,  김성훈 ,  주인 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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4차 산업혁명과 함께 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 기술이 중요해지고 있다. 이와 함께 인공지능을 통한 생산공정에서의 불량 검출 및 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 CNN 모델을 사용하여 컬러 콘택트렌즈 생산공정에서 발생하는 불량 검출을 효과적으로 수행하는 모델을 선정하고자 하며, 이를 통해 생산 및 품질의 향상을 이루어, 자원의 낭비와 소비자의 안전을 확보하고자 한다. 이를 위해 컬러 콘택트렌즈 영상에 대한 전처리와 증강을 통해 학습 및 검증 데이터를 생성하였으며, RGB 및 HSV 채널 영상에 대해 ResNet101, GoogLeNet V2, GoogLeNet V4, DenseNet121, MobileNet의 CNN 기법을 활용하여 RGB와 HSV 채널별로 불량 탐지율 비교 분석하였다. 위 모델의 정확도는 순서대로 각각 89.74%, 84.46%, 95.43%, 82.80%, 89.74%로, RGB 채널의 GoogLeNet V4가 가장 높은 불량 검출 정확도를 얻었으며, 대부분의 모델에서 RGB 채널이 HSV 채널보다 더 좋은 결과를 얻어냄을 알 수 있었다.
#컬러 콘택트렌즈 #딥러닝 #Contact Lens #Deep Learning #ResNet #GoogLeNet #DenseNet #MobileNet

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 컬러 콘택트렌즈의 불량 유형
III. 컬러 콘택트렌즈 불량 검출 제안 방법
IV. 실험 결과
V. 결론과 향후 연구
참고문헌

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