인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
전기전자 이론을 배운 뒤 이를 응용하는 실험에서 학생들은 회로 결선에 어려움이 따른다. 위 어려움을 경감하고자 회로 분석서비스를 처음 제안한다. 제안 방법은 브레드보드에 결선 된 전기소자들을 레이블링 된 데이터를 학습한 물체 검출 모델을 이용하여 전기소자를 검출한다. 이를 검증하고자 브레드보드 회로에 결선하고 사진을 통해 커스텀 데이터 셋을 만든다. 제안 방법에는 전기소자 예측과 전기소자 위치 검출 두 가지 과정으로 나뉜다. 전기소자 예측 모델은 물체 검출 모델 5개를 이용하여 비교하고 Faster R-CNN 모델이 가장 예측 성능이 좋음을 확인했다. 전기소자 위치 검출기는 물체 검출 모델을 전이 학습을 통해 특징을 추출하여 2개의 좌표 (x1, y1), (x2, y2)를 예측한다. 각 모델을 비교한 결과 ResNet모델이 위치 검출 성능이 좋음을 확인했다. 이를 통해 제안한 방법이 전기전자 관련 실험을 처음 배우는 학생들의 어려움을 경감해주는 것을 확인했다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-004-000053572
