딥러닝 기반 하이브리드 족압 분석 알고리즘 - 박환일 (The Graduate School, Ajou University, 2021)
본 연구에서는 딥러닝 기반 하이브리드 족압 분석 알고리즘을 제시한다. 제시한 딥러닝 기반 하이브리드 족압 분석 알고리즘은 수치와 이미지로 이루어진 이종의 족압 데이터를 이용해 족압을 자동 인식 및 분석한다. 수치 데이터를 이용한 발의 Heel/Ball을 자동으로 구별하는 족압 분석 알고리즘과 이미지 데이터를 이용한 합성곱신경망(CNN)을 기반으로 족압을 하이브리드 분석한다. 기존 특정 위치에서만 측정하는 한계를 개선해 측정자가 압력센서 위 자유롭게 위치해도 하이브리드 족압 분석 알고리즘을 통해 족압 유형을 검출한다. 족압을 측정하기 위해 압력센서(한 셀의 크기가 1 cm × 1 cm인 매트릭스 구조 42 × 24 형태)를 이용한다. 딥러닝 기반 하이브리드 족압 분석 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 각 족압 유형 분류 검출에 대한 신뢰도 확인 실험을 진행한다. 실험결과를 통해 수치 데이터 이용 알고리즘, 이미지 데이터 이용 합성곱신경망(CNN), 하이브리드 족압 분석 알고리즘의 각 정확도를 비교 분석하여 개선사항을 확인하고 본 알고리즘의 타당성을 검증한다.
학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :지능형소프트웨어,2021. 2
Keywords: CNN; Footpressure; Hybrid Algorithm; 딥러닝; 족압분석