Acknowledgement
"본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 지역지능화혁신인재양성(Grand ICT연구센터) 사업의 연구결과로 수행되었음" (IITP- 2022-2020-0-01791). 또한, 본 논문은 부산광역시 및 (재)부산인재평생교육진흥원의 BB21플러스 사업으로 지원된 연구임.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2022.10a
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- Pages.77-79
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- 2022
Evaluation of Suitability of Fire Images augmented using GAN Algorithm
GAN 알고리즘을 이용하여 증식된 화재 영상의 적합성 평가
- Son, SeongHyeok (Dong-Eui University) ;
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Choi, Donggyu
(Dong-Eui University)
;
- Jang, Si-woong (Dong-Eui University)
- Published : 2022.10.03
Abstract
A large amount of related images are required to detect images with variable shapes. Therefore, in this paper, fire images among images with variable shapes are multiplied through GAN algorithms, and detection rates when AI learning is performed using this image are compared to analyze whether the multiplied images are suitable for learning data.
형태가 가변적인 영상을 감지하기 위해서는 많은 양의 관련 영상이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 형태가 가변적인 영상 중 화재 영상을 GAN 알고리즘을 통해 증식시키고 이 영상을 이용해 AI 학습을 수행할 때의 검출률을 비교하여 GAN 알고리즘을 사용하여 증식된 이미지가 학습 데이터에 적합한지 분석하였다.