메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박태진 (해군사관학교) 이건수 (해군사관학교) 이재준 (해군사관학교) 이준서 (해군사관학교) 김두영 (해군사관학교)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.6 No.2
발행연도
2023.6
수록면
140 - 145 (6page)
DOI
10.31818/JKNST.2023.06.6.2.140

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 대규모 외상환자가 발생하는 상륙작전에서 신속한 중증도 분류를 지원하기 위한 CNN 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 먼저 외상환자 학습데이터를 생성하기 위해 Unity 기반의 가상환경을 구축하여 다양한 환자 이미지를 생성하였다. CNN을 이용한 이미지 기반 환자 분류 모델을 설계하였고, 앞서 생성한 가상 이미지를 이용하여 학습을 진행하였다. 실험결과 97 %의 정확도로 부상 부위를 분류하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 학습 데이터 생성
3. 외상환자 분류 모델
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-039-001750853