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초록

영어

This paper presents a system designed to detect illegal transactions involving rental equipment by utilizing Vision AI and computer vision technologies. It serves as a case study demonstrating how AI-powered image analysis can address the issue of illegal distribution of telecommunications equipment on online second-hand trading platforms. The development process involves five key steps: image data collection, annotation, preprocessing, data augmentation, and model training. Detailed results are provided, highlighting dataset improvements and performance evaluations, with the YOLOv8 object detection model achieving a detection accuracy of 91.4%. This study illustrates a practical application of Vision AI technology, showcasing its technical feasibility and practical usability. It also offers insights into how this technology can prevent illegal transactions and promote a safer trading environment across various industries.

한국어

이 논문은 Vision AI 및 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 임대 장비의 불법 거래를 탐지하는 시스템을 개발하고, 온라인 중고거래 플랫폼에서 통신사 장비의 불법 유통 문제를 해결하기 위해 인공지능 기반 이미지 분석 기술을 적용한 사례 연구이다. 학습데이터 구축은 이미지 데이터 수집, 어노테이션, 전처리, 데이터 증강, 모델 학습의 5단계 수행 과정 과, YOLOv8 객체 탐지 모델의 탐지 성능을 91.4% 수준을 달성하기 위한 데이터셋 개선 및 성능 측정 결과도 상세히 도식화한다. 본 연구는 Vision AI 기술의 실제 적용 사례로, 관련 분야의 연구 및 실무에 있어 중요한 기술적 타당성과 실무적 활용 가능성을 제시할 뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 불법 거래 방지 및 안전한 거래 환경 구축을 위한 적용 방향을 제시한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
1. 요구의 배경(Background) 및 기술 개발 범위
2. Vision AI
Ⅲ. 개발 절차 및 데이터 셋 구축
1. AI 개발 절차
2. 개발 환경
3. 학습 데이터셋 구축
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 모델 학습과 성능 평가
2. 모델 성능 개선
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 장범수 [ Beom-Soo Jang | 정회원, 한국기술교육대학교 IT융합SW공학과 공학석사 ] 제1저자
• 채희철 [ Hee-Chul Chae | 정회원, 한국기술교육대학교 IT융합SW공학과 공학석사 ] 참여저자
• 김승희 [ Seung-Hee Kim | 정회원, 한국기술교육대학교 IT융합SW공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 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