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저자정보
황진용 (대구가톨릭대학교) 최보아 (대구가톨릭대학교) 이종혁 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제12호(JKIIT, Vol.19, No.12)
발행연도
2021.12
수록면
1 - 10 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.12.1

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

기동무기체계 분류 정확도 향상을 위한 전이학습 기반 딥러닝 모델 연구
황진용 인공지능·빅데이터공학과 2023.01 학위논문

2021

기동무기체계 분류를 위한 전이학습 기반 앙상블 모델 연구
황진용 ,  최보아 ,  이종혁 외 1명 한국정보기술학회논문지 2021.12 학술저널

초록· 키워드

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신경망 기반 딥러닝 기술은 이미지 감지, 분류 및 식별 분야에서 가장 많이 사용되고 있지만 많은 양의 이미지 데이터가 요구되기 때문에 군사 분야와 같이 데이터 획득이 제한적인 특정 분야에서는 활용이 제한될 수 있다. 이에 소규모 데이터를 이용하여 보다 높은 성능을 제공할 수 있는 방법들에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 군의 지상무기체계인 전차와 장갑차 이미지를 수집한 후 전이학습을 통해 도출된 각 모델 예측 값들의 평균을 구하는 앙상블을 수행하였다. 다수의 동종 및 이종모델들의 다양한 앙상블 조합에 대한 이미지 분류 정확도를 분석한 결과, 본 논문에서 고려한 이미지 데이터셋에 대하여 2개의 이종모델인 InceptionV3와 DenseNet121 앙상블 조합만으로도 98.5%의 분류 정확도를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다.
#image classification #machine learning #deep learning #transfer learning #ensemble

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 전이학습 모델
Ⅲ. 전이학습 기반 앙상블 모델 설계
Ⅳ. 시험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
이한수 / 2018 / 전이학습 기반의 합성곱 신경망을 이용한 다중클래스 분류에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 28(6):531~537 dbpia 김용준 / 2019 / 딥 러닝 기법을 이용한 레이더 신호 분류 모델 연구 / 한국군사과학기술학회지 22(2):170~178 dbpia 홍석준 / 2018 / 기계학습 방법을 이용한 레이더 신호 분류 / 전기전자학회논문지 22(1):162~167 dbpia Hari Surrisyad / 2020 / A Fast Military Object Recognition using Extreme Learning Approach on CNN / IJACSA 11(12):210~220 Crossref https://www.kaggle.com/datasets/ google schola

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