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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 419 - 432 (14page)
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대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
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Davis, J. / 2006 / The relationship between Precision-Recall and ROC curves / Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning :233~240
Everingham, M. / 2010 / The pascal visual object classes(VOC)challenge / International Journal of Computer Vision 88(2):303~338
김동규 / 2012 / 운영중인 도로터널의 측벽하부 숏크리트 보강에 의한 단면확대 / 한국터널지하공간학회 논문집 14(6):637~652
김태복 / 2016 / 국도, 고속국도 터널 영상유고감지시스템 성능분석 및 대심도 복층터널 특성반영 방안 / 한국정보통신학회논문지 20(7):1325~1334
LeCun, Y. / 2015 / Deep learning / Nature 521:436~444
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김동규 / 2012 / 운영중인 도로터널의 측벽하부 숏크리트 보강에 의한 단면확대 / 한국터널지하공간학회 논문집 14(6):637~652
김태복 / 2016 / 국도, 고속국도 터널 영상유고감지시스템 성능분석 및 대심도 복층터널 특성반영 방안 / 한국정보통신학회논문지 20(7):1325~1334
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