Earticle

초록

영어

Artificial intelligence technology is developing as it enters the fourth industrial revolution. Active researches are going on; visual-based models using CNNs. U-net is one of the visual-based models. It has shown strong performance for semantic segmentation. Although various U-net studies have been conducted, studies on tracking objects with unclear outlines such as gases and smokes are still insufficient. We conducted a U-net study to tackle this limitation. In this paper, we describe how 3D cameras are used to collect data. The data are organized into learning and test sets. This paper also describes how U-net is applied and how the results is validated.

한국어

4차 산업혁명 시대에 맞추어 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 그 중 CNN 등을 활용한 시각 데이터 기반의 인공지능이 활발히 연구 진행 중이다. 시각 기반 모델 중 하나인 U-net은 Semantic Segmentation에 강한 정확도를 보이고 있다. 기존의 U-net을 활용하여 여러 가지 연구들이 진행 되어왔지만 가스, 연기와 같이 외곽선이 뚜렷 하지 않은 연구들은 아직 부족한 실정이다. 또한 이와 대조적으로 가스, 연기 탐지에 대해 많은 연구들이 진행이 되어왔 지만 U-net 등을 활용하여 단순한 Detection이 아닌 Segmentation 연구는 부족하다. 이를 토대로 본 연구에서는 U-net을 활용하여 가스, 연기 등을 탐지하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 설정한 실험환경에서 3D camera를 활용하여 데이터를 수집하고 학습 및 테스트 셋을 생성한 방법을 기술하고, U-net을 적용한 방법과 얻은 결과를 검증한 내용을 서술하고, 마지막으로 활용방안 등에 대하여 논하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. Semanntic Segmentation
2. U-net
3. Mean IoU
4. 3D Camera의 Depth 기반 촬영
Ⅲ. 본론
1. 실험 환경 구성 및 데이터 수집
2. 실험 데이터 분석 및 전처리
3. 모델 정의 및 적용
Ⅳ. 분석 및 결과
1. 모델 출력값 분석
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 곽경민 [ Kyung-Min Gwak | 준회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학부 ]
• 노영주 [ Young J. Rho | 정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학부 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380