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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서호건 (한국원자력연구원)
저널정보
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제42권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
18 - 25 (8page)
DOI
10.7779/JKSNT.2022.42.1.18

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포인트 클라우드의 형상을 분류하기 위해 심층신경망을 활용할 때, 점들의 좌푯값만을 활용하거나 연산 부담이 큰 3차원 렌더링을 통해 생성한 이미지를 활용하여 형상 분류를 수행한다. 본 연구에서는 좌푯 값과 해당 좌표를 활용해 생성한 투영 이미지를 함께 다중 모달로 심층신경망의 입력으로 활용하는 포인트 클라우드의 형상 분류 기법을 제안한다. 성능 향상 여부를 확인하고자, 좌푯값 기반으로 형상을 분류하는 PointNet과 이미지 기반 분류 모델인 ResNet-18을 조합하여 다중 모달 모델을 구성하고 ModelNet40 데이터셋에 대해서 투영 이미지의 여부 및 방향(등각면, 정면, 측면, 상면)에 따른 성능 평가를 수행하였다. 그 결과 측면 투영 이미지가 함께 고려될 때 가장 성능이 좋았으며, 정면 투영 이미지의 경우가 두 번째로 우수한 성능을 보였다. 이는 포인트 클라우드의 형상 분류에 있어서 좌푯값과 더불어 투영 이미지를 함께 입력으로 활용하는 것이 형상 분류에 효과적임을 뒷받침한다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 다중 모달 심층신경망 모델 및 데이터셋
3. 다중 모달 심층신경망 성능 평가 실험
4. 다중 모달 심층신경망 성능 평가 결과
5. 결론
References

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