인공지능 기반 장비의 자동탐지 성능인증을 위한 시험법 설계

김기연; 정진형; 윤연아; 김용수

doi:10.33162/JAR.2020.3.20.1.43

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김기연 (경기대학교) 정진형 (경기대학교) 윤연아 (경기대학교) 김용수 (경기대학교)

저널정보: 한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 신뢰성응용연구 제20권 제1호

발행연도: 2020.3

수록면: 43 - 51 (9page)

DOI: 10.33162/JAR.2020.3.20.1.43

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Purpose: This paper examined the design of a standard test method for certifying the performance of automatic detection equipment using artificial intelligence (AI).
Methods: First, indicators for measuring the detection performance were determined and the terms were redefined. Then, the number of iterations required to give a criterion value at a given confidence level for data following the binomial distribution was calculated. As a case study, an aviation security x-ray scanner was tested.
Results: If failures occur before the number of allowable times during the trial, the minimum probability of occurrence of true positive (TP) can be demonstrated. This means that F2-Score is satisfied, and the performance can be certified.
Conclusion: This method can be used in industries that operate automatic detectors based on AI technology. The method should contribute to the development of a national certification system and improve product quality control.

#Automatic Detection #Artificial Intelligence(AI) #F-measure #Binomial Reliability Demonstration Test(BRDT)

참고문헌 (27)

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4th Industrial Revolution Committee / 2018 / I-Korea 4.0: innovation strategy of ICT R&D

D. Suh / 2019 / AI technology trends in energy ICT / Commun. of the Korean Ins. of Inf. Scientists and Engineers 37(11):48~58

변영현 / 2017 / Faster RCNN과 ACF를 이용한 사람검출의 성능비교 분석 / 한국정보기술학회논문지 15(6):11~21

김정훈 / 2019 / Faster R-CNN을 이용한 고속도로 통행량 및 속도 추정 구현 / 한국통신학회논문지 44(9):1754~1758

송현철 / 2018 / 적외선 카메라 영상에서의 마스크 R-CNN기반 발열객체검출 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(6):1213~1218

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