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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
강태운 (상명대학교) 김용우 (상명대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
652 - 659 (8page)
DOI
10.5762/KAIS.2022.23.1.652

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코로나바이러스의 전파를 막기 위한 가장 현실적인 대안은 마스크 착용이나 마스크 착용 의무화가 시행되었음에도 마스크 착용이 지켜지지 않는 경우가 있다. 집회 및 다중이용시설의 경우 마스크 미착용자를 사람이 일일이 확인하는 것은 불가능에 가깝다. 본 논문에서는 인간의 한계를 극복하고, 코로나바이러스의 전파를 방지하고자 딥러닝 기반 실시간 마스크 검출기를 제안한다. 제안 방법은 딥러닝 기반 객체 검출기인 Single Shot Multibox Detector(SSD)를 마스크 검출에 용이하도록 경계 박스의 개수 및 비율을 수정하고 특징 맵의 개수를 최적화하였다. 또한 SSD에서 사용되는 VGG-16 기본 네트워크 구조 대신 모바일 디바이스에 특화된 MobileNetV2 네트워크 구조를 수정 및 최적화하여 기본 네트워크로 적용하였다. 제안한 마스크 검출 기법은 VGG-16 기반 SSD 마스크 검출 기법에 대비하여 젯슨 나노에서 약 3배가량 수행 시간이 감소함을 확인하였다. 또한, 제안한 마스크 검출 기법은 MobileNetV1 기반 SSD 마스크 검출기법 대비 mAP 성능이 약 7.05% 향상된 마스크 검출 정확도를 보여주었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험결과
5. 결론
References

참고문헌 (15)

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