메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동규 (건양대학교) 서상규 (건양대학교) 이현주 (건양대학교) 태기식 (건양대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제17권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
48 - 54 (7page)
DOI
10.21288/resko.2021.17.1.48

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
안면마비의 연간 발병률은 100,000명 당 20명으로 통계적으로 흔한 질병이다. 그러나 많은 사람들이 적절한 치료를 받지 못해 다양한 후유증을 일으키고 있다. 안면마비에 대한 정확하고 빠른 진단은 중재 및 긍정적인 예후를 위해 반드시 필요하다. 본 연구에서는 동양인과 서양인을 구별하여 안면마비를 정확히 예측할 수 있는 자가진단 딥러닝 모델을 개발하고 검증하였다. 이를 위해 얼굴 탐지(face detecting)와 얼굴 랜드마크(face landmark)를 통해 데이터 전처리와 모델 훈련을 수행하였다. 동양인으로만 구성된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨 결과, 동양인의 안면마비 예측 정확도는 96.2%였지만 서양인의 예측 정확도는 68.7%로 나타났다. 서양인으로만 구성된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨 경우에는, 서양인의 안면 마비 예측 정확도 95.5%, 동양인의 예측 정확도는 80.5%였다. 이러한 결과를 기반으로, 동서양 혼합 모델을 사용한 딥러닝 학습을 하여 동서양 얼굴 인식 모두에게서 91.2% 이상의 높은 예측 정확도를 도출하였다. 추후 충분한 데이터 확보와 함께 딥러닝 모델을 이용하면 다양한 인종에서 안면 마비를 정확히 예측할 수 있는 시스템이 마련될 수 있는 것으로 사료된다.
#Facial paralysis #Self-diagnosis #Deep learning #East Asian and Western populations #Face landmarking

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구 결과
4. 고찰
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

딥러닝과 XGBoost를 이용한 뇌졸중 질환 예측
노정현 ,  전왕수 ,  이상용 Proceedings of KIIT Conference 2022 .06
주행 환경에서의 얼굴 감정 인식률 향상을 위한 전이학습 활용
최준혁 ,  조현보 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2020 .11
딥러닝 기반 얼굴 인식 시스템의 정확도 향상 연구
배성준 ,  배지현 ,  유효나 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2019 .01
얼굴의 기하학적 특징정보 기반의 얼굴 특징자 분류 및 해석 시스템
정광민 ,  김정훈 한국정보통신학회논문지 2012 .07
자기 조직화 지도 모형을 이용한 인종별 얼굴 영상 군집화 기법
권혜련 ,  고병철 ,  변혜란 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2003 .10

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0