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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 309 - 319 (11page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2025.29.3.309
이용수
초록· 키워드
본 연구는 딥러닝 기술을 활용하여 암석 및 광물 박편 이미지를 정확하고 효율적으로 분류하는 방법을 제안한다. 암석 및 광물 박편 분류는 지질학적 구조 해석 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 편광 현미경을 이용하여 각 박편의 개방 니콜과 직교 니콜에서의 사진을 촬영하고 이를 활용해 6종류의 경량화 CNN 모델을 학습하였다. 또한 실질적인 적용을 위해 모바일 애플리케이션을 개발하였다. 연구에서는 개방 니콜과 직교 니콜 사진 모두를 이용해 박편 이미지를 분류하는 방법을 제안한다. 해당 모델은 최대 98.9%에 달하는 정확도를 나타내었다. 개발한 모바일 애플리케이션을 이용해 테스트한 결과, 모델은 모바일 환경에서 안정적인 속도로 작동하였다. 본 연구를 통해 박편 분류 작업의 효율성과 정확도를 증대할 수 있으며, 해당 결과가 지질학적 분석 및 교육 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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목차
- 요약
- ABSTRACT
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 박편 이미지
- Ⅲ. 인공지능 모델
- Ⅳ. 연구 결과
- Ⅴ. 결론
- REFERENCES
참고문헌
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