한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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- Pages.451-452
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- 2022
딥러닝 학습을 이용한 탈모 자가 진단 앱
Hair loss self-diagnosis application using deep learning
- 김현지 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 윤영돈 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 김유성 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 이건호 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 손범수 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ;
- 박준호 (경운대학교 항공소프트웨어공학과)
- Ji, Kim Hyun (Dept. of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Yoon, Young-Don (Dept. of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Kim, Yu-Sung (Dept. of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Lee, Gun-Ho (Dept. of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Son, Bum-Su (Dept. of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University) ;
- Park, Joon-Ho (Dept. of Aeronautical Software Engineering, Kyungwoon University)
- 발행 : 2022.07.13
초록
본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.