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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 260 - 266 (7page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.3.260
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최근 데이터셋의 효율적인 구축 방법으로 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network:GAN) 기법을 활용하는 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 이 중 신경망 구조를 기반으로 한 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)을 활용한 데이터 증강 방법에서는 해당 신경망을 학습할 때 환경 및 학습의 수행 경과에 따라서 생성된 영상에서 화질 열화 문제가 발생하는 경우가 있었다. 이러한 영상은 데이터셋으로 활용했을 때 모델의 정확도가 오히려 떨어지는 결과를 초래할 수 있기에 해당 데이터셋의 활용 가치는 매우 떨어진다. 본 논문에서는 DCGAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터를 딥러닝 기반의 초해상도 생성 알고리즘을 적용하여 화질 열화 문제를 개선하였으며, 기존 단순 보간법을 이용한 화질 개선 방법 대비 약 21% 향상된 화질 개선율을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 초해상도 데이터 증강 방법 개발
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
K. M. Choi, Y. M. Kim, J. P. Shin, S. M. Sung, and B. K. Lee, “Dataset design and implementation for Assistive walking device AI service construction,” in Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, vol. 29, no. 1, pp. 227-229, Jan. 2021.
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E. S. Park, Y. J. Yang, J. H. Jeon, and E. S. Ryu, “Image Web Crawling Program for Artificial Intelligence Datasets,” in Proceedings of the Korean Society of Broad Engineers, p. 55, 2018.
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