• 제목/요약/키워드: 3D image processing

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JPEG2000 이산웨이블릿변환의 컨볼루션기반 non-cascaded 아키텍처를 위한 pipelined parallel 최적화 설계 (A Pipelined Parallel Optimized Design for Convolution-based Non-Cascaded Architecture of JPEG2000 DWT)

  • 이승권;공진흥
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제46권7호
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    • pp.29-38
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    • 2009
  • 본 연구에서는 실시간 이산웨이블릿변환을 위한 컨볼루션기반 non-cascaded 구조를 구현하고자 병렬곱셈기-중간버퍼-병렬누적기의 고성능 병렬파이프라인 연산회로를 설계하였다. 이산웨이블릿변환의 컨볼루션 곱셈연산은 필터계수의 대칭성과 업/다운 샘플링이 고려된 최적화를 통해서 1/4정도로 감소시킬 수 있으며, 화상데이터와 다수 필터계수들 간의 곱셈과정을 LUT기반의 병렬계수 DA 곱셈기 구조로 구현하면 3$\sim$5배 고속연산처리가 가능하게 된다. 또한 컨볼루션의 곱셈결과를 중간버퍼에 저장하여 누적가산 과정에서 재사용하면 전체 곱셈연산량을 1/2로 감소시켜 연산전력을 절약시킬 수 있다. 중간버퍼는 화상데이터와 필터계수들의 곱셈결과값들을 컨볼루션의 누적가산 과정을 위해 정렬시켜 저장하게 되는데, 이때 병렬누적가산기의 고속 순차검색을 위해 정렬된 병렬저장이 이루어지도록 버퍼관리 구조를 설계한다. 컨볼루션의 병렬곱셈기와 병렬누적가산기는 중간버퍼를 이용한 파이프라인을 구성하게 되는데, 파이프라인 연산처리 효율을 높이기 위해 병렬곱셈기의 연산처리 성능에 맞추어 누적가산기 및 중간버퍼의 병렬화 구조가 결정된다. 설계된 고성능 이산웨이블릿변환기의 성능을 검증하기 위해서 0.18um 라이브러리를 이용한 후반부 설계를 하였으며, 90MHz에서 SVGA(800$\sim$600)영상을 30fps로 실시간 처리함을 확인하였다.

CNN 기법을 활용한 운전자 시선 사각지대 보조 시스템 설계 및 구현 연구 (A Study on Design and Implementation of Driver's Blind Spot Assist System Using CNN Technique)

  • 임승철;고재승
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.149-155
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    • 2020
  • 한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

식물세포 내 핵 함유구조 발달 양상 (Occurrence of Nuclear Inclusions in Plant Cells)

  • 김인선
    • Applied Microscopy
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    • 제41권4호
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    • pp.229-234
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    • 2011
  • 식물세포 핵 내에 형성되는 여러 형태의 함유구조 특성 및 발달양상을 다양한 식물에서 조사하여 비교 논의하였다. 이들은 원시적인 양치식물에서부터 고도로 분화한 현화식물에 이르기까지 많은 식물군에서 발달하나, 종간에는 계통적학인 유연관계 없이 각각 독립적으로 나타난다. 핵 내 함유구조는 내부 미세구조 특징에 따라 부정형(amorphous), 결정형(crystalline), 섬유상(fibrillar), 판상 (lamellar), 미세관상 (tubular)의 5~6 유형으로 구분된다. 가장 흔한 유형은 결정형으로 수 마이크론에 이르는 비교적 커다란 구조를 이루며, 내부구조 간 격자거리는 약 10 nm로 배열되어 있다. 핵 함유구조들은 막으로 둘러싸이지 않고 막과는 무관하게 발달하며, 핵 기질 내 인과의 구조적, 기능적 연계성이 강하게 추정되고 있다. 핵 결정체 및 미세구조 형성에 대한 연구는 이들의 구조와 기능에 대하여 새로운 정보를 제공하나, 핵 결정체에 대한 3차원적 입체구조 분석과 이들 구조를 핵에서 분리시켜 연구할 분자생물학적, 생화학적인 실험법들이 요구되고 있다. 특히, 핵 결정의 3-D 입체구조를 재구현할 수 있는 HVEM 고압전자현미경 및 tomography에 의한 연속절편 연구는 이들 구조에 대한 심도 있는 정보를 제공할 것이다. 본 논문에서는 다양한 식물세포 내 핵에 발달하는 함유구조에 대하여 연구된 구조 및 기능 등을 연계하여 그 중요성을 종합적으로 논의하였다.

건표고 자동 등급선별 시스템 개발 -시작 2호기- (Development of Automatic Grading and Sorting System for Dry Oak Mushrooms -2nd Prototype-)

  • 황헌;김시찬;임동혁;송기수;최태현
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제26권2호
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    • pp.147-154
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    • 2001
  • In Korea and Japan, dried oak mushrooms are classified into 12 to 16 different categories based on its external visual quality. And grading used to be done manually by the human expert and is limited to the randomly sampled oak mushrooms. Visual features of dried oak mushrooms dominate its quality and are distributed over both sides of the gill and the cap. The 2nd prototype computer vision based automatic grading and sorting system for dried oak mushrooms was developed based on the 1st prototype. Sorting function was improved and overall system for grading was simplified to one stage grading instead of two stage grading by inspecting both front and back sides of mushrooms. Neuro-net based side(gill or cap) recognition algorithm of the fed mushroom was adopted. Grading was performed with both images of gill and cap using neural network. A real time simultaneous discharge algorithm, which is good for objects randomly fed individually and for multi-objects located along a series of discharge buckets, was developed and implemented to the controller and the performance was verified. Two hundreds samples chosen from 10 samples per 20 grade categories were used to verify the performance of each unit such as feeding, reversing, grading, and discharging unites. Test results showed that success rates of one-line feeding, reversing, grading, and discharging functions were 93%, 95%, 94%, and 99% respectively. The developed prototype revealed successful performance such as the approximate sorting capability of 3,600 mushrooms/hr per each line i.e. average 1sec/mushroom. Considering processing time of approximate 0.2 sec for grading, it was desired to reduce time to reverse a mushroom to acquire the reversed surface image.

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청수현상 추정을 위한 댐 붕괴 흐름의 유체동역학적 특성에 관한 실험적 연구 (Experimental Study on Hydrodynamic Characteristics of Dam Break Flow for Estimation of Green Water Loading)

  • 김형준;김종무;김재홍;정광효;이강남
    • 대한조선학회논문집
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    • 제60권2호
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    • pp.120-134
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    • 2023
  • In this study, hydrodynamic characteristics of dam break flow were investigated by a series of experiments. The experiments were performed in a 2-D rectangular flume with obtaining instantaneous images of dam break flow to capture the free surface elevation, and pressure distributions on vertical wall and bottom of the flume. The initial water depth of the dam break flow was changed into 3 different heights, and the gate opening speed was changed during the experiments to study the effect of the gate speed in the dam break flow. Generation of dam break phenomena could be classified into three stages, i.e., very initial, relatively stable, and wall impact stages. The wall impact stage could be separated into 4 generation phases of wall impinge, run-up, overturning, and touchdown phases based on the deformation of the free surface. The free surface elevation were investigated with various initial water depth and compared with the analytic solutions by Ritter (1892). The pressures acting on the vertical wall and bottom were provided for the whole period of dam break flow varying the initial water depth and gate open speed. The measurement results of the dam break flow was compared with the hydrodynamic characteristics of green water phenomena, and it showed that the dam break flow could overestimate the green water loading based on the estimation suggested by Buchner (2002).

Ideal Nasal Preferences: A Quantitative Investigation with 3D Imaging in the Iranian Population

  • Kiarash Tavakoli;Amir K. Sazgar;Arman Hasanzade;Amir A. Sazgar
    • Archives of Plastic Surgery
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    • 제50권4호
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    • pp.340-347
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    • 2023
  • Background Though in facial plastic surgery, the ideal nasal characteristics are defined by average European-American facial features known as neoclassical cannons, many ethnicities do not perceive these characteristics as suitable. Methods To investigate the preferences for nasofrontal angle, nasolabial angle, dorsal height, alar width, and nasal tip projection, manipulated pictures of one male and one female model were shown to 203 volunteer patients from a tertiary university hospital's facial plastic clinic. Results The most aesthetically preferred nasofrontal angles were 137.64 ± 4.20 degrees for males and 133.55 ± 4.53 degrees for females. Acute nasofrontal angles were more desirable in participants aged 25 to 44. The most preferred nasolabial angles were 107.56 ± 5.20 degrees and 98.92 ± 4.88 degrees, respectively. Volunteers aged 19 to 24 preferred more acute male nasolabial angles. A straight dorsum was the most desirable in both genders (0.03 ± 0.78 and 0.26 ± 0.75 mm, respectively). The ideal male and female alar widths were -0.51 ± 2.26 and -1.09 ± 2.18 mm, respectively. More 45- to 64-year-old volunteers preferred alar widths equal to intercanthal distance. The ideal female and male tip projections were 0.57 ± 0.01 and 0.56 ± 0.01, respectively. Conclusion Results indicate that the general Iranian patients prefer thinner female noses with wider nasofrontal angles for both genders. However, the ideal nasolabial angles, dorsal heights, and tip projections were consistent with the neoclassical cannons. Besides ethnic differences, the trend of nasal beauty is also affected by gender, age, and prior history of aesthetic surgery.

자동차 대기오염물질 산정 방법론 설정에 관한 비교 연구 (강남구의 실시간 교통량 자료를 이용하여) (Comparative Study on the Methodology of Motor Vehicle Emission Calculation by Using Real-Time Traffic Volume in the Kangnam-Gu)

  • 박성규;김신도;이영인
    • 대한교통학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.35-47
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    • 2001
  • 대도시에서 자동차는 1차 대기오염물질의 가장 큰 발생원 중의 하나이기 때문에 자동차 오염물질을 감소시키기 위한 수많은 저감 대책이 추진되고 있다. 이러한 저감 대책 연구의 대표적인 특징은 대기오염물질의 배출목록 자료의 구축 시 오염물질의 정량성과 공간적인 분포성에 대한 것이다. 자동차 오염물질을 산정 할 때 배출목록은 활동도 통계와 차종별 배출계수 자료 등이 수집되어야 한다. 대부분의 배출목록은 개별조사나 교통모델에 의한 수동적인 자료로서 자료가 수집되는 순간부터 과거 자료가 되는 특성을 지닌다. 따라서, 최근의 추세는 도시 교통제어시스템과 자동차가 주변 환경에 미치는 영향 평가의 결합에 대한 연구가 추진되고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 자료를 이용한 이동오염원의 배출량을 평가하기 위한 산출 기법을 비교하여 배출량 자료구축의 방향을 설정하고자 하였다. 대상지역에서 대표적인 자동차 오염물질 중 CO의 배출량을 산정 하였다. 교통자료는 서울시 강남구 지역(강남대로-영동대로와 역삼로-양재대로 축)에 설치되어 있는 교차로 검지기에서 수집되는 첨단교통신호시스템의 실시간 교통정보를 이용하였다. 실시간 교통정보 중 시간대별 통과 교통량과 통과속도 자료를 이용하여 시간대별 평균주행속도에 따른 배출계수와 각 도로의 길이를 고려하여 각 도로별·시간대별로 자동차에서 배출되는 CO 배출량을 산정 하였다. 또한, 기존의 차종별 일일평균주행거리에 의한 방법으로 산정한 결과와 비교하여 각각의 방법에 따른 장·단점을 파악하여 자동차 대기오염물질 배출량 산정방법론을 제시하고자 하였다.5 nm 부근과 410nm 부근의 두 부분에서 최대 파장을 나타내는 것으로 보아 410 nm 부근이 파장은 180일 이후에 형성되는 것으로 보인다. 또한 오늘날 주거형태 변화에 따라 담금용기를 항아리에 유리병으로 달리하여 보았을 때 맛과 향미, 색의 면에서 유리병에 담근 간장이 바람직하지 못한 결과를 나타내었다.), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)

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다중 문턱치를 이용한 입술 윤곽 검출 방법 (Lip Contour Detection by Multi-Threshold)

  • 김정엽
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권12호
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    • pp.431-438
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    • 2020
  • 본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.

주성분분석을 이용한 C[11]-PIB imaging 영상분석 (Principal component analysis in C[11]-PIB imaging)

  • 김남범;신귀순;안성민
    • 핵의학기술
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    • 제19권1호
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    • pp.12-16
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    • 2015
  • 주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.

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상처와 주름이 있는 지문 판별에 효율적인 심층 학습 비교연구 (A Comparative Study on the Effective Deep Learning for Fingerprint Recognition with Scar and Wrinkle)

  • 김준섭;림빈 보니카;성낙준;홍민
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.17-23
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    • 2020
  • 인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.