기계학습을 활용한 부적합 열화상 이미지 판별 시스템

Q: 이 논문에서 정의한 부적합 이미지 판별이란 무엇인가?

열화상 이미지 데이터 세트에서 분석에 적합하지 않은 이미지를 식별하고 제거하는 과정이다. 이는 3D 프린터 설비의 이상을 사전에 진단하는 자동화 시스템의 전처리 단계에서 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 수행되는 핵심적인 절차를 의미한다.

Q: 열화상 이미지의 부적합 판별에 있어 딥러닝 모델의 성능은 어떠한가?

연구 결과, VGG16 및 VGG19와 같은 딥러닝 네트워크 모델은 98% 이상의 높은 정확도로 부적합 이미지를 판별하였다. 이는 SVM 모델보다 더 높은 차원에서 데이터 특징을 추출함으로써 이미지 분류 성능을 유의미하게 향상시킨 결과이다.

권순원; 송인서; 이선우; 이준수; 김주형; 임강민; 권장우

doi:10.21288/resko.2020.14.2.102

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권순원 (인하대학교) 송인서 (인하대학교) 이선우 (인하대학교) 이준수 (인하대학교) 김주형 (인하대학교) 임강민 (에이티지) 권장우 (인하대학교)

저널정보: 한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제14권 제2호

발행연도: 2020.5

수록면: 102 - 111 (10page)

DOI: 10.21288/resko.2020.14.2.102

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본 연구에서는 기계학습을 활용하여 열화상 이미지 데이터 셋에 대한 부적합 이미지 판별 시스템을 구현하였다. 해당 시스템은 재활 환자용 맞춤형 웨어러블 의료기기 제품을 제작하는 3D프린터 설비의 이상을 미연에 방지하기 위한 이상 진단 자동화 시스템의 전처리단계에 필수적으로 활용된다. 이를 위해 먼저 FLIR (Forward Looking Infrared) 열화상 카메라를 통해 얻은 비디오 데이터를 열의 온도 정보를 포함하는 PNG (Portable Network Graphics)포맷의 이미지 형태로 추출해내는 프로세스를 개발하였고, 이 이미지 데이터셋을 기반으로 기계학습 모델인 SVM (Support Vector Machine)과 딥러닝(Deep Learning) Network를 훈련시키고 각각의 성능을 비교하였다. 연구를 위한 데이터 셋은 열이 발생되는 각종 기계설비 12개를 대상으로 수집하였다.

#Wearable Medical Device #3D Printer #Inappropriate Thermal Image Detection #Support Vector Machine #Deep Learning

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