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학술저널
저자정보
남궁동혁 (강원대학교) 김동회 (강원대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
1,575 - 1,581 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.7.1575

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편의성과 경제성을 앞세워 개인형 이동장치인 전동 킥보드의 사용이 증가되고 있다. 전동 킥보드는 자전거, 오토바이와 같은 이륜 이동장치이나 바퀴의 크기가 훨씬 작으며, 서서 탑승하는 특수성으로 인해 다른 이륜 이동장치 대비 동일 사고 발생 시 위험이 더 크다. 이러한 이유로 전동 킥보드는 2인 이상의 탑승이 금지되어 있으나 단속이 현실적으로 어려운 상황이다. 이에 본 논문은 카메라를 이용하여 모니터링하는 화면에서 2인 이상이 탑승한 킥보드가 감지되면 알림을 발생시키는 YOLO 기반 시스템을 구성하는 과정에서 학습 타겟이 되는 라벨링의 방식을 새롭게 제안하며 YOLOv8n 기반 학습을 진행하여 제안한 방법을 적용한 후 학습 데이터 외 이미지로 실험 결과 정확도가 약 18% 상승하였음을 확인하였다.
#객체 탐지 #라벨링 #전처리 #딥러닝 #YOLO #Object Detection #Labeling #Preprocessing #Deep-Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. YOLO의 기존 라벨링 방법
Ⅲ. 라벨링 방법 제안
Ⅳ. 실험 결과 및 성능 평가
V. 결론
참고문헌

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