Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2018.10a
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- Pages.660-663
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- 2018
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Poisonous Plants Classification System Using Data Augmentation And Transfer Learning
데이터 확장과 전이학습을 이용한 독초 분류 시스템
- Kim, Min-Je (Dept. of Cyber Hacking Security, Seoul Hoseo Vocational College) ;
- Lee, Su-Min (Dept. of Cyber Hacking Security, Seoul Hoseo Vocational College) ;
- Park, Ju-Chan (Dept. of Cyber Hacking Security, Seoul Hoseo Vocational College) ;
- Lee, Hye-Won (Dept. of Cyber Hacking Security, Seoul Hoseo Vocational College) ;
- Kwon, Chan-Min (Dept. of Cyber Hacking Security, Seoul Hoseo Vocational College) ;
- Won, Il-Young (Dept. of Cyber Hacking Security, Seoul Hoseo Vocational College)
- 김민제 (서울호서직업전문학교 사이버해킹보안과) ;
- 이수민 (서울호서직업전문학교 사이버해킹보안과) ;
- 박주찬 (서울호서직업전문학교 사이버해킹보안과) ;
- 이혜원 (서울호서직업전문학교 사이버해킹보안과) ;
- 권찬민 (서울호서직업전문학교 사이버해킹보안과) ;
- 원일용 (서울호서직업전문학교 사이버해킹보안과)
- Published : 2018.10.31
Abstract
최근 5년간 식용 나물과 독초를 구별하지 못한 채 섭취하여 다수의 환자가 발생하였다. 본 논문에서는 인체에 치명적인 결과를 일으킬 수 있는 독초를 CNN을 통해 분류하는 시스템을 제안한다. 부족한 양의 샘플 데이터는 데이터 확장 기법을 통해 확보하였고, 연구에 사용된 하드웨어의 한계를 극복하기 위해 전이학습을 적용하였다. 실험은 데이터 확장과 전이 학습 적용 여부에 따라 4가지 유형별로 진행되었으며, 각 유형은 20회씩 반복한 테스트의 결과를 종합하여 평균을 내었다. 이와 같은 실험에서 의미 있는 결과를 얻었다. 본 논문의 시스템을 이용한 독초 섭취 사고의 예방이 기대된다.
Keywords