Abstract:

본 연구에서는 기존 사람의 수작업으로 진행되었던 철판 연마율 인식을 대용량 데이터 기반 머신 러닝 접근을 통해 해결이 가능한 것의 여부를 확인하였다. 철판 연마율 인식 문제를 풀기 위해 데이터셋을 구축하였고, ResNet[1] 기반의 인식 네트워크를 설계하였다. 연마율 인식을 딥러닝 네트워크로 해결 가능한지 확인 후 여러 기법들을 통해 인식 정확도를 높이는 방향으로 연구를 진행하였으며, 이중 네트워크에 대한 개선, 데이터셋 전처리의 필요성, 그리고 연마율을 판단하는 Voting Scheme에 대한 탐색을 통해 인식 정확도를 높였다. 마지막으로 연마율 인식의 문제를 Regression방법 대신 기존 선박 철판 연마율 확인과정에서 사용되는 이진분류 방법으로도 문제를 정의해보았다.