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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김진성 (한양대학교) 김하얀 (한양대학교) 이진국 (한양대학교)
저널정보
한국실내디자인학회 한국실내디자인학회 학술대회논문집 한국실내디자인학회 2017년도 추계학술발표대회 논문집
발행연도
2017.10
수록면
95 - 98 (4page)

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This research aims to develop the deep-learning based method for auto-classifying the design style of interior image. The increasing incoming and interest to the interior design caused the trend of self-interior and reasonable consumption of interior style-related products. In the field of interior design, image data is much effective and typical communication tool than text-based document to convey related information. The conventional approach to gain interior related information from the interior image generally depend on the experts’ knowledge or additional research. This approach needs much time for retrieving required information through the plenty of image database. Therefore, the precise and effective process for retrieving interior design specific information is required for saving time and increasing accuracy.
The main approach of this research utilizes deep-learning based image recognition technologies to train recognition model and demonstration. This paper describes following steps. 1) Classification of representative interior design style from precedence researches 2) Collecting training interior design style image 3) Training image recognition model 4) Demonstrating trained image recognition model by new test image. Through this research, the possibility of utilizing deep-learning based technologies in the field of interior design was confirmed.

목차

Abstract
1. 서론
2. 실내이미지 디자인스타일 인식 방법
3. 딥러닝을 활용한 실내이미지 디자인 스타일 자동분류 접근 방법
4. 결론
참고문헌

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