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학술저널
저자정보
김도영 (한국건설기술연구원) 김태훈 (한국건설기술연구원) 윤준희 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
343 - 351 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.2.343

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본 연구의 목표는 통상적으로 AI학습 데이터셋을 구축하기 위해 활용하는 프로세스의 요구조건과 동적주제도 구축분야에 적합한 형식의 프로세스를 설계하기 위한 요구조건을 정의하는 것이다. 동적정보는 시시각각 변화하는 정보를 의미하며 데이터의 수가 많지 않고 데이터셋 구축의 과정에 많은 시간이 소요된다. 이에 따라 동적정보 기반의 AI 기술개발은 데이터기반의 학습이 요구되며 시행착오를 통해 문제를 신속하게 해결해가는 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 딥러닝 기술의 인식 정확도를 높이기 위해, 작업한 이미지와 모델 및 학습과정을 보완하는 절차를 정의하고자 한다. 본 논문의 절차를 통해 사용자가 다양한 유형의 클래스를 포함하는 데이터셋을 토대로 AI 학습 모델의 정확도를 확보할 수 있게 한다. 또한 사용자가 균열이 비균열로 인식되는 경우의 비율을 최소화하기 위해 딥러닝 변수들을 조율함으로써 정확도와 검증 정확도를 유사하게 조정할 수 있게 한다.
#합성곱신경망 #딥러닝 #데이터셋 #학습매개변수 #정확도 #Convolutional Neural Network #Deep learning #Dataset #Hyperparameter #Accuracy

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝 환경설정 및 테스트
Ⅲ. 테스트 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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