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목차 1

Style Mixing에 의한 대장용종 이미지 생성 및 이를 통한 용종 분류 성능 향상 연구 ＝ A study on the improvement of a polyp classification performance via colon polyp image generation by style mixing / 송훈 ; 채종욱 ; 신영학 1

요약 1

Abstract 1

1. 서론 1

2. 제안하는 방법 2

2.1. 생성 모델 2

2.2. Style Mixing 2

2.3. 딥러닝 모델 3

2.4. 실험 데이터 3

3. 실험 결과 3

3.1. 생성 결과 3

3.2. 분류 성능 4

4. 결론 및 향후 연구 5

References 6

저자소개 7

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
퍼지화 카노분석을 이용한 메타버스 서비스품질평가에 관한 연구 = A study on the service quality assessment of metaverse using a fuzzified kano analysis 이지원, 김성준 p. 1-7

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접촉력 향상을 위한 링크타입 로봇 핸드 = Link-type robot hand to improve contact force 임지호, 이다인, 김장섭, 신동원 p. 8-15

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비전기반 작업자 추종 모바일 로봇시스템 = Vision-based worker following mobile robot system 김원준, 안수용 p. 16-22

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Deep SHAP을 통한 Shapley value의 노이즈 강건성 분석 = Noise robustness analysis of shapley value for Deep SHAP 한혜주, 김연수, 심재원, 정혜영 p. 23-28

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머신러닝을 활용한 낙동강 유해남조류 발생 예측 = A study on the predicting harmful cyanobacteria algal blooms using machine learning technology : the Nakdong river case 송찬영, 김주연, 김예진, 주해종, 서재현 p. 29-36

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분할 연산 기반 순환 신경망의 추론 성능 분석 = Analysis on inference latency of recurrent neural networks with split computing 최병준, 윤상석, 이세훈, 강재모 p. 37-44

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CNN-LAN과 저속어를 활용한 한국어 혐오 표현 탐지 = Korean hate speech detection with CNN-LAN and vulgar words 박경수, 이제승, 김재훈 p. 45-52

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Style Mixing에 의한 대장용종 이미지 생성 및 이를 통한 용종 분류 성능 향상 연구 = A study on the improvement of a polyp classification performance via colon polyp image generation by style mixing 송훈, 채종욱, 신영학 p. 53-59

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An efficient scheme on face recognitions by Eigenface analysis = 아이겐페이스 해석 기반의 효율적인 안면 얼굴 인식 기법 Jeong-in Kim, Otto Frederike, Wansu Lim, Byeong Man Kim, Yeon-Mo Yang p. 60-65

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노인 맞춤형 여가 활동 지원 메타버스 개발 = Development of the metaverse of customized leisure activity support system for the elderly 김정숙, 조정환 p. 66-71

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지능형 로봇 개발을 위한 로봇 시뮬레이터 기술 동향 = Trend of robot simulators for the development of intelligent robots : a review : 리뷰 우성웅, 김민지, 신승태 p. 72-83

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행렬 인수분해와 베이지안 모델링을 이용한 텍스트 데이터 분석 = Text data analysis using matrix factorization and bayesian modelling 전성해 p. 84-89

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참고문헌 (12건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Korea National Statistical Office (KOSTAT), “Cancer incidence and mortality,” Available: http://www.index.go.kr/unity/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2770, 2022, [Accessed: November 24, 2022]. 미소장
2 National Cancer Center, “National Cancer Registration Project Annual Report,” Available: https://ncc.re.kr/cancerStatsView.ncc?bbsnum=598&searchKey=total&searchValue=&pageNum=1, 2019, [Accessed November 24, 2022]. 미소장
3 National Cancer Information Center, “7 Major Cancer Screening Recommendations,” Available: https://www.cancer.go.kr/lay1/bbs/S1T261C263/B/35/view.do ?article_seq=19680&cpage=&rows=&condition=&keyword=&rn=3, 2016, [Accessed November 24, 2022]. 미소장
4 HaSungHwa, Younghak Shin, “Small Polyp Detection Performance Analysis and Performance Improvement Study in Deep Learning-based Colonoscopy Polyp Detection,” Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 32, no. 1, pp. 68-75, 2022. 미소장
5 Cho Hyunjong, Lee Jungnam, “Automated Polyp Detection System in Colonoscopy using Object Detection Algorithm based on Deep Learning,”The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 70, no. 1 pp. 152-157, 2021. 미소장
6 Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen, Timo Aila, “Training Generative Adversarial Networks with Limited Data,” arXiv: 2006.06676, 2020. 미소장
7 Mingxing Tan and Quoc Le, “Efficientnet:Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks,” Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, pp. 6105-6114, 2019. 미소장
8 Jong-Wook Chae, and Younghak Shin, “A Study for Classification and Visualization of Tomato Leaf Insect Pests based on Deep Learning,” Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 32, no.2, pp. 145-150, 2022. 미소장
9 Tero Karras, Samuli Laine, and Timo Aila, “A style-based generator architecture for generative adversarial networks,” Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, pp. 4401-4410, 2019. 미소장
10 Tero Karras, ..., and Timo Aila, “Analyzing and improving the image quality of styleganstyleGAN,”Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, pp. 8110-8119, 2020. 미소장
11 Jorge Bernal and Aymeric Histace, “Endoscopic Vision Challenge,” Available: https://grand-challenge.org, 2015, [Accessed November 30, 2022]. 미소장
12 NVlabs, “Flickr-Faces-HQ Dataset,” Available: https://github.com/NVlabs/ffhq-dataset, 2018, [Accessed December 5, 2022]. 미소장

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