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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김보경 (대구대학교) 변재연 (대구대학교) 차경애 (대구대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제29권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
25 - 34 (10page)

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본 논문은 반려견의 피부질환 발병 여부와 부위를 추론하기 위해서 딥러닝 기반 U-Net 모델을 학습하여 이미지 촬영을 통한 반려견의 피부병 발병 여부와 추론되는 병명을 제공하는 애플리케이션을 개발하였다. U-Net은 의료영상 분야에서 주로 사용되는 영역 분할(Image Segmentation) 기반 학습 모델로써 폴리곤 형태의 특정 이미지 영역을 구분하는 데 효과적이다. 따라서 반려견의 피부 이미지에서 병변 영역 식별에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 반려견의 6가지 주요 피부질환을 클래스로 정의하고 이를 분별하는 U-Net 모델을 학습시켰다. 이를 모바일 앱으로 구현하여 간단한 카메라 촬영으로 병변 분석과 예측 작업을 수행하여 결과를 제공한다. 이를 통해서 반려인들은 반려동물의 건강 상태를 관찰하고 조기 진단에 도움이 되는 정보를 얻을 수 있다. 이와 같이 딥러닝을 통해서 반려동물 건강관리에 신속하고 정확한 진단 도구를 제공함으로써 가정에서도 손쉽게 이용할 수 있는 서비스 개발에 중요한 의미를 두고 있다.
#반려견 피부질환 #U-Net 모델 #이미지 세그멘테이션 #모바일 애플리케이션 #Canine Skin Diseases #U-Net Model #Image Segmentation #Mobile Application

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 반려견 피부질환 예측 U-Net 학습
4. 실험 결과 및 평가
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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