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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,011 - 1,017 (7page)
- DOI
- https://doi.org/10.33097/JNCTA.2021.05.06.1011
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본 논문에서는, 단락흔과 열흔 판별을 위한 CNN기법과 ResNet의 성능 분석을 비교 분석하는 알고리즘 을 제안하고 검증하였다. 학습을 위한 데이터는 실험을 통해 제작하여 원본 데이터로 생성한 후, 알고리즘에 적용 시켜 학습데이터와 검증데이터로 확보하였다. Resnet 기법을 활용하여 CNN의 오차를 줄이는 방법으로 신경망의 파라미터를 학습하는 것과는 다르게 입력과 출력의 차이를 이용하는 잔차 학습(Residual learning)을 도입함으로 써, 더욱 깊은 네트워크층을 사용하여 효율적으로 학습 가능한 구조를 나타내고 있다. 분석결과 CNN과 Resnet 판별 정확도는 각각 93,54%, 96.81%로 얻었다.
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National Fire Agency / Fire statistical yearbook
Y. H. Kim / 2016 / Visual inspection methods of Short-circuit traces of the electrical wiring / The 31st Proceedings of the Korean Institute of Fire Investigation :212~222
S. W. Nam / 2014 / An experimental study on the discrimination criteria of the fire cause by analysis of melting marks on electric wire
K. M. Park / 2018 / The comparison of grain orientation characteristics of primary and secondary beads using EBSD and statistical analysis by T test and F test
E. P. Lee / 1999 / Discrimination between primary and secondary molten marks on electric wires by DAS / Journal of Japan Association for Fire Science and Engineering 49(6):32~37
Y. H. Kim / 2016 / Visual inspection methods of Short-circuit traces of the electrical wiring / The 31st Proceedings of the Korean Institute of Fire Investigation :212~222
S. W. Nam / 2014 / An experimental study on the discrimination criteria of the fire cause by analysis of melting marks on electric wire
K. M. Park / 2018 / The comparison of grain orientation characteristics of primary and secondary beads using EBSD and statistical analysis by T test and F test
E. P. Lee / 1999 / Discrimination between primary and secondary molten marks on electric wires by DAS / Journal of Japan Association for Fire Science and Engineering 49(6):32~37
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