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Session V : 차세대컴퓨팅 기술 전 분야
태양광 모듈 가장자리 학습 데이터를 위한 어노테이션 툴 개발
Annotation tool development for solar module edge learning data
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
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- 페이지
- pp.228-231
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A412352
원문정보
초록
- 한국어
- 본 논문은 효과적인 태양광 모듈 에지 학습 데이터를 준비하기 위한 어노테이션 도구의 개발을 설명하고자 한다. 어노테이션 도구를 사용하면 딥러닝 네트워크에서 에지 정보를 학습하기 위한 학습 데이터 준비 프로세스의 편의성을 높이고 학습 데이터의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제시한 프로그램 활용을 통해 효과적인 학습 데이터를 준비하여 딥러닝 기반 태양광 모듈의 엣지 포지션을 도출하는 연구에 도움이 될 것으로 기대된다
목차
요약
1. 서론
2. 어노테이션 툴의 필요성 및 기능 정의
2.1 어노테이션 툴의 필요성
2.2 어노테이션 툴의 기능정의
3. 프로그램 구현 및 학습 모델
3.1 어노테이션 툴 프로그램 구현
3.2 블록 배치 형태의 어노테이션
4. 학습 데이터 활용
5. 결론
Acknowledgement
References
키워드
태양광 모듈 어노테이션 툴 딥 뉴럴 네트워크 가장자리 인식 영상처리저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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