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초록·키워드
가상 환경에서의 객체 인식 기술은 게임, 시뮬레이션, 가상현실 등 다양한 분야에서 활용되고 있으나, 쓰러진 사람에 대한 탐지는 여전히 제한적으로 다루어지고 있다. 특히 실험 과정에서, 서 있는 사람은 정확히 인식되지만 쓰러진 사람은 사람으로 인식되지 않는 문제가 관찰되었다. 본 연구에서는 해당 문제를 해결하고자 Virtual World Fallen People (VWFP) 데이터셋을 활용해 YOLO 모델을 미세 조정하였다. 학습 전후 탐지 결과를 WVD 영상으로 비교한 결과, 쓰러진 사람에 대한 인식 성능이 일부 향상되었지만 여전히 오탐 현상이 발생하였다. 이는 가상 환경 특유의 시각적 특성과 데이터셋 품질의 한계에서 기인하는 것으로 분석되며, 본 연구는 실시간 객체 인식 성능 향상을 위한 데이터셋 정제의 필요성을 실증적으로 제시한다.
본문·목차
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