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김지수 (상명대학교) 한혁재 (상명대학교) 성하은 (상명대학교) 이광재 (상명대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2021년도 대한전기학회 산업전기위원회 전문 Workshop 및 논문발표회
발행연도
2021.7
수록면
68 - 71 (4page)

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치과 진료는 다른 진료보다 병원 방문을 꺼리는 경향이 있어, 적절한 치료를 미뤄 상태를 더 악화시키는 일들이 빈번하다. 이러한 사람들을 위해 사전 스크리닝 서비스를 해결책으로 들 수 있는데, 고가의 장비가 필요하거나 접근성이 부족하여 잘 사용되지 않는 실정이다. 본 논문에서는 카카오 챗봇플랫폼을 이용한 실시간 구강 자가 진단 시스템을 제안한다. 진단을 위해서 실시간 객체 인식 성능이 좋은 YOLOv4를 사용한다. 치아관련 객체를 가진 Yolo Weight 추가하고 정확한 구분을 위해서 충치 학습 외에도 아말감, 골드크라운을 추가로 학습한다. 그 결과 Accuracy, Recall, Precision, F1-Score가 각각 83.9%, 67.8%, 80.6%, 74.0%의 준수한 수준의 성능을 얻었다. 이 시스템은 진료의 문진과 같은 상담을 챗봇 서비스로 사용 가능하므로 보다 높은 사전 스크리닝 서비스를 제공할 수 있다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험결과
4. 결론
참고문헌

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