딥러닝 기반 영상검지 시스템의 차량 객체 인식 정확도 평가 산정식 개발 - 손현호 (The Graduate School, Ajou University, 2024)
영상검지기 관련 시스템은 딥러닝 기술의 발전과 함께 빠르게 발전하고 있다. 최근 딥러닝 기술이 교통정보 수집시스템에 사용되면서 교통량, 차종 분류, 속도 및 돌발상황 검지까지 가능한 시스템으로 발전하고 있으며 보급이 확대되고 있다. 그러나 딥러닝 영상 검지 기반 시스템의 평가척도 및 분석방법은 기준 대수와 측정 대수의 차이를 기준으로 백분율 오차 산정방법에 따라 정확도를 평가하고 있다. 그러나 이러한 평가방식은 차량 대수 기준에 의한 것으로, 딥러닝 성능지표와 특성을 고려한 정확도를 산정함에 한계점이 있다. 즉, 객체를 검지하고 예측하여 분류하는 과정에서 발생하는 데이터의 특성을 반영한 성능평가 산정식이 필요 하다. 또한, 지표별 수집데이터의 비율을 고려한 방법을 적용해야 데이터 편향 때문에 발생하는 평균의 오류를 최소화할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반 영상수집 시스템의 차량 객체 인식 정확도 평가를 위해 산정식을 개발하였으며, 정확도 산정 시 성능지표에 따른 수집데이터의 비율을 고려해 가중치를 산정하고, 지표별 구간을 구분하여 오차를 계산하는 과정을 통해 성능평가 결과를 도출하였다. 정확도를 산정하기 위한 개발 산정식의 단계는 개별가중치, 개별오차, 구간가중치 구간오차 산정 단계를 거쳐 성능지표별 평균 오차를 산정하였으며, 지표별 오차의 평균을 통해 전체 오차율을 산정하여 정확도를 산정하였다. 연구 결과, 기존 평가방법의 정확도는 97.49%와 98.61%로 분석되었으나 개발 산정식 결과는 89.06%와 98.75%로 결과의 차이가 있었다. 또한, 지표별 결과는 IoU 84.86%, 97.53%, 정밀도 85.43%, 99.74%, 민감도 90.89%, 98.98%로 산정되어 지표별 정확도 분석이 가능함을 도출하였다. 이러한 결과는 향후 딥러닝 기반 영상분석 시스템 도입 시 품질 우수성을 확인 할 수 있으며, 장기간 자료수집 시 반복 평가를 통해 성능 유지 및 개선 방향 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 주제어 : 성능평가, 영상수집 시스템, 영상검지, 객체 인식, 정확도 평가
학위논문(박사)--교통공학과,2024. 2
Keywords: 객체인식; 성능평가; 영상검지; 영상수집 시스템; 정확도 평가