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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
오지연 (서울과학기술대학교) 정진우 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
1,156 - 1,159 (4page)

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온라인 강의가 공간적, 시간적 한계점을 극복하는 수단으로서 꾸준히 성장함에 따라 학습자의 효율적인 학습을 위하여 강의 영상 내 특정 컨텐츠에 접근이 가능하도록 영상 내 검색 및 인덱싱 생성과 관련된 다양한 시스템이 제안되었다. 이러한 기술은 강의 영상 내 문자 및 시각 자료의 레이아웃을 자동 탐지하는 기술을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 온라인 강의 영상 내 text 및 visual 기반 자료(문자, 수식, 그림, 표)를 탐지하는 기술을 제안한다. 강의 영상 컨텐츠의 레이아웃 인식을 위하여 YOLOv7 모델을 사용하였고, 여러 문서 레이아웃 데이터셋 (DocLayNet, LectureBank, MLPDataset)과 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 유사한 도메인의 데이터셋인 DocLayNet 으로 사전학습한 네트워크를 기반으로 전이학습을 진행한 모델의 mAP 는 0.74 로 가장 높은 성능을 보였다.
#온라인 강의 #객체 탐지 #강의 자료 레이아웃 인식

목차

요약문
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

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