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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제9호
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 458 - 466 (9page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.9.458
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반려동물의 안구 질환은 늦은 진단과 치료로 인해 실명 등의 중대한 결과를 초래할 수 있다. 이는 반려동물 양육 가정의 증가에 따라 점점 더 중요한 문제로 부상하고 있다. 본 논문은 이 문제에 대응하기 위해 인공지능 기반의 조기 진단과 치료 방향을 제시하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 AIHUB의 라벨링된 데이터셋을 활용하여 ResNet과 EfficientNet 모델을 최적화한다. 또한 고정밀 질병 분류가 가능하도록 하여 전문가의 진단을 보조하고, 진료가 어려운 지역의 사용성을 높인다. 결과적으로 제안하는 시스템은 반려동물의 안구 건강을 효과적으로 관리하고 보호자의 부담을 경감할 수 있다. 성능평가를 통해, 제안하는 모델은 반려동물의 안구 질환 분류에서 90% 이상의 높은 정확도를 나타냄을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 시스템
4. 구현 및 성능평가
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," Proc. the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, 2016.
M. Tan and Q. Le, "Efficientnet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks," International Conference on Machine Learning, pp. 6105-6114, 2019.
K. Simonyan and A. Zisserman, "Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition," Proc. of the International Conference on Learning Representations, 2015.
C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, and A. Rabinovich, "Going Deeper with Convolutions," Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-9, 2015.
O. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, S. Satheesh, S. Ma, and L. Fei-Fei, "ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge," International Journal of Computer Vision, Vol. 115, No. 3, pp. 211-252, 2015.
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