로봇 비전의 영상 인식 AI를 위한 전이학습 정량 평가

• Published in: Journal of the convergence on culture technology : JCCT Vol. 10; no. 3; pp. 909 - 914
• Main Author: 정재학
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 국제문화기술진흥원 30.06.2024
• Subjects: 과학기술학; 영상 인식; Transfer Learning; 합성곱신경망; 전이 학습; MNIST; Image Recognition; Robot Vision; Convolution Neural Network; 로봇 비전
• ISSN: 2384-0358; 2384-0366

본 연구에서는 로봇 비전용 영상 인식을 비롯한 다양한 AI 분야에서 널리 활용되는 전이학습에 대한 정량적 평가를 제시하였다. 전이학습을 적용한 연구 결과에 대한 정량적, 정성적 분석은 제시되나, 전이학습 자체에 대해서는 논의되지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전이학습 자체에 대한 정량적 평가를 숫자 손글씨 데이터베이스인 MNIST 를 기반으로 제안한다. 기준 네트워크를 대상으로 전이학습 동결층의 깊이 및 전이학습 데이터와 사전 학습 데이터의 비율에 따른 정확도 변화를 추적하였다. 이를 통해 첫번째 레이어까지 동결할 때 전이학습 데이터의 비율이 3% 이상 일 경우, 90% 이상의 정확도를 안정적으로 유지할 수 있음이 확인되었다. 본 연구의 전이학습 정량 평가 방법은 향 후 네트워크 구조와 데이터의 종류에 따라 최적화된 전이학습을 구현하는데 활용 가능하며, 다양한 환경에서 로봇 비 전 및 이미지 분석 AI의 활용 범위를 확대할 것이다.