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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장원두 (부경대학교) 권지우 (부경대학교) 최성진 (동명대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제7권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
367 - 373 (7page)
DOI
10.33097/JNCTA.2023.07.03.367

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벤더-게슈탈트 검사(Bender-Gestalt Test: BGT)는 개인의 심리를 분석하는 투사검사의 일종으로, 사용자가 그리는 도형의 형태, 상호관계 등을 통해 개인의 심리를 유추한다. 본 논문은 사용자가 제출한 BGT 응답지에서 도형의 배열순서와 관련된 항목을 자동 채점하는 방법을 제안한다. YOLOv5를 사용하여 BGT 응답지에서각 도형을 검출하였으며, BGT 응답의 특성을 적용하여 검출 결과를 보정하였다. 검출된 도형의 위치는 시계열 데이터로 인코딩 되어 채점 네트워크의 학습에 사용되었다. 또한, 특정 데이터에 편향된 학습을 방지하고, 결과의 신뢰도를 향상시키기 위해 10-fold 교차 검증을 활용하였다. 제안된 방법은 mAP (mean Average Precision) 기준98.4%의 정확도로 각 도형을 검출하였으며, 10점 척도의 평가점수에서 평균 오차 2.22점의 정확도로 전문가의 점수를 올바르게 예측할 수 있었다.
#벤더-게슈탈트 검사(BGT) #자동 채점 #패턴인식 #객체탐지 #YOLO #Bender-Gestalt Test #Automatic Scoring #Pattern Recognition #Object Detection #YOLO

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