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.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,269 - 1,274 (6page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.11.1269
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구는 반려견 자세 추정 과정의 결측치 문제를 딥러닝 기반 보간 방식으로 해결하고자 하였다. YOLO v8을 이용해 반려견 자세를 추정하고, LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델로 결측치를 보간하였다. 실험 결과, 두 모델 모두 전반적인 패턴을 잘 포착하고 결측치를 자연스럽게 보간했으나, 급격한 변화에 대응하는 정확도와 평가 데이터에서의 성능 저하가 관찰되었다. 이를 통해 모델 구조 개선, 데이터 다양성 확보, YOLO v8 성능 향상 등의 필요성을 확인하였다. 본 연구는 반려견 자세 추정의 결측치 문제 해결 가능성을 제시하며, 향후 다양한 시계열 결측치 문제에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 설계 및 방법
Ⅲ. 실험 및 결과 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
S. Raman, R. Maskeliunas, and R. Damasevicius, “Markerless Dog Pose Recognition in the Wild Using ResNet Deep Learning Model,” Computers, vol. 11, no. 2, pp. 1-12, Dec. 2021. DOI: 10.3390/computers11010002.
A. Bochkovskiy, C. Y. Wang, and H. Y. M. Liao, “YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection,” arXiv preprint arXiv: 2004.10934, Apr. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.2004.10934.
G. Jocher, A. Stoken, A. Chaurasia, J. Borovec, TaoXie, Y. Kwon, K. Michael, L. Changyu, J. Fang, Laughing et al., “ultralytics/yolov5: v6.0-YOLOv5n 'Nano' models, Roboflow integration, TensorFlow export, OpenCV DNN support,” Zenodo, Oct. 2021. DOI: 10.5281/zenodo.5563715.
Github. Ultralytics YOLO11 [Internet]. Available: https://github.com/ultralytics/ultralytics.
Ultralytics. Ultralytics YOLO Docs [Internet]. Available: https://docs.ultralytics.com/.
A. Bochkovskiy, C. Y. Wang, and H. Y. M. Liao, “YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection,” arXiv preprint arXiv: 2004.10934, Apr. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.2004.10934.
G. Jocher, A. Stoken, A. Chaurasia, J. Borovec, TaoXie, Y. Kwon, K. Michael, L. Changyu, J. Fang, Laughing et al., “ultralytics/yolov5: v6.0-YOLOv5n 'Nano' models, Roboflow integration, TensorFlow export, OpenCV DNN support,” Zenodo, Oct. 2021. DOI: 10.5281/zenodo.5563715.
Github. Ultralytics YOLO11 [Internet]. Available: https://github.com/ultralytics/ultralytics.
Ultralytics. Ultralytics YOLO Docs [Internet]. Available: https://docs.ultralytics.com/.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
딥러닝 기반 반려견 관절 데이터의 결측치 보간법
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2024 .05
-
LSTM과 GRU를 활용한 업종별 전력사용량 데이터 보간 방법
전기학회논문지
2023 .03
-
LSTM-GRU 기반의 일사량 예측 모델 성능 평가
한국태양에너지학회 학술대회논문집
2022 .04
-
LSTM과 GRU를 활용한 업종별 전력사용량 데이터 보간 방법
대한전기학회 학술대회 논문집
2022 .07
-
머신러닝기반의 데이터 결측 구간의 자동 보정 및 분석 예측 모델에 대한 연구
멀티미디어학회논문지
2022 .02
-
딥러닝 기반 실종 반려견 검색 시스템
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
LSTM-GRU 모델을 활용한 실시간 수위 예측 시스템 구현
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2022 .10
-
결측치를 포함한 데이터 셋에서의 장단기 메모리 알고리즘의 성능 평가
대한환경공학회지
2022 .12
-
스마트 팜 에너지 소비량 예측 모델 개발에 관한 연구
한국산학기술학회 논문지
2022 .11
-
건물에너지분석에서의 측정 · 검증(M&V) 데이터 보간 방안
설비공학논문집
2022 .03
-
에너지 인터넷을 위한 GRU기반 전력사용량 예측
전기전자학회논문지
2019 .03
-
Real-time Data Recovery using Multi-directional LSTM in Wireless Sensor Networks
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .02
-
딥러닝 기반의 반려견 감정 판단 기법에 관한 연구
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2022 .07
-
선형보간법을 이용한 기계학습 기반 매립지 침출수 발생량 예측 모델 개발
대한환경공학회지
2023 .01
-
LSTM 기반 딥러닝 모델을 이용한 비행 데이터 예측 기법
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2021 .11
-
딥 러닝을 적용한 물체의 위치 및 자세 추정에 관한 연구
대한기계학회 춘추학술대회
2018 .05
-
표준기상데이터 작성을 위한 풍속 데이터의 보간 방법 및 적합성 평가
대한설비공학회 학술발표대회논문집
2017 .06
-
GRU 기법을 활용한 서울시 공공자전거 수요예측 모델 개발
지능정보연구
2022 .12
-
Evaluation of Recurrent Neural Network Variants for Person Re-identification
IEIE Transactions on Smart Processing & Computing
2017 .06
-
Multistep-Ahead Solar Irradiance Forecasting for Smart Cities Based on LSTM, Bi-LSTM, and GRU Neural Networks
한국전자거래학회지
2022 .11
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091124934