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저자정보
박형균 (전북대학교) 방준호 (전북대학교) 김준호 (전북대학교) 소병문 (전북대학교) 송제호 (전북대학교) 박광묵 (전기안전공사)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제7권 제4호
발행연도
2023.4
수록면
543 - 552 (10page)
DOI
10.33097/JNCTA.2023.07.04.543

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본 논문에서는 전기화재 발생 시 생성되는 1차, 2차 단락흔 및 열흔의 판별을 진행하기 위해 CNN 기반의 분류 알고리즘인 Inception v3, Googlenet, Vgg16, Resnet50, 4가지 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 1차, 2 차 단락흔 및 열흔 판별에 가장 적합한 알고리즘을 선별하였다. 학습에 사용된 데이터는 HIV 전선의 1차, 2차 단락흔과 열흔 시료를 현미경으로 촬영한 각 1차, 2차 단락흔 2,000여 장 열흔 2,000여 장의 사진을 데이터로 활용하였다. 각 알고리즘에 대한 검증정확도는 Inception v3 97.80%, Googlenet 96.11%, Vgg16 93.27%, Resnet50 96.54%로 각각 얻어 Inception v3 가장 높은 검증정확도를 보였다.
#1차 단락흔 #2차 단락흔 #열흔 #Inception v3 #Googlenet #Vgg16 #Resnet50 #Primary Arc-bead #Secondary Arc-bead #Molten mark Inception v3 #Googlenet #Vgg16 #Resnet50

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