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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김대진 (동국대학교) 김준화 (건양대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2025.03
수록면
677 - 684 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2025.26.3.677

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인공지능을 이용한 서비스들이 우리 생활에 밀접하게 다가선 이 시점에서, 양질의 데이터 수집은 중요한 요소가 되었다. 특히, 교통데이터를 이용한 인공지능 학습모델들이 내비게이션, 교통정보, 자율주행, 교통사고 예방, 범죄차량추적 등 다양하게 활용될 수 있으며, 성능고도화를 위해서는 양질의 학습데이터 확보와 효율적인 정제방법이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 인공지능 학습용 교통정보 데이터의 자동정제 방법을 위한 연구를 진행하였다. YOLOv5 기반의 객체탐지, IOU기반의 객체 추적, EfficientNet을 이용한 차종인식, 가변임계치를 이용한 LPR 병렬처리를 활용하여 데이터 정제를 수행하였으며, 수작업으로 했을 때보다 시간 및 비용 절감을 가져올 수 있었다, 또한, 차량 정보 인식 및 추적기법의 다양한 정제 방법을 통해서 더욱 효과적인 양질의 데이터 정제가 되었음을 확인하였다.
#자동정제 #객체탐지 #객체추적 #객체식별 #차량번호인식 #Automatic Refinement #Object Detection #Object Tracking #Object Classification #License Plate Recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 사례 연구
Ⅲ. 교통정보 데이터 자동정제 방법에 관한 연구
Ⅳ. 시스템 구현 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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