국민인! 국민인!!

한국통신학회 2022 하계종합학술대회 우수논문상 수상 / 하영인(전자공학부 18) 학생

  

 

 

우리 대학 전자공학부 18학번 하영인 학생이 한국통신학회 하계종합학술대회에서 우수논문상을 수상하는 쾌거를 거뒀다. 


지난 11월 17일 제주도 노형동 그랜드 하얏트 호텔에서 개최된 <한국통신학회 2022 하계종합학술발표회>에서 하영인 학생은 정경훈 교수(국민대 창의공과대학 전자공학부)의 지도 아래 ‘컨포멀 코팅의 두께 변동에 강인한 데이터 증분 방법’ 연구로 학술대회 학부 우수논문을 수상했다.


정경훈 교수와 하영인 학부 연구생은 코팅의 두께가 일정하지 않아 발생하는 object detection을 해결하기 위해 데이터 특성을 이용하여 적은 데이터 증분시켜 Mask_R-CNN모델의 정확도를 높이는 방안을 제안했다. Mask_RCNN은 image segmentation을 하기 위해 고안된 딥러닝 모델로 기존의 CNN을 이용한 object detection보다 정밀하게 object를 검출해 낼 수 있다.
 

한국통신학회 2022 하계종합학술대회 우수논문상 수상 / 하영인(전자공학부 18) 학생

  

 

 

우리 대학 전자공학부 18학번 하영인 학생이 한국통신학회 하계종합학술대회에서 우수논문상을 수상하는 쾌거를 거뒀다. 


지난 11월 17일 제주도 노형동 그랜드 하얏트 호텔에서 개최된 <한국통신학회 2022 하계종합학술발표회>에서 하영인 학생은 정경훈 교수(국민대 창의공과대학 전자공학부)의 지도 아래 ‘컨포멀 코팅의 두께 변동에 강인한 데이터 증분 방법’ 연구로 학술대회 학부 우수논문을 수상했다.


정경훈 교수와 하영인 학부 연구생은 코팅의 두께가 일정하지 않아 발생하는 object detection을 해결하기 위해 데이터 특성을 이용하여 적은 데이터 증분시켜 Mask_R-CNN모델의 정확도를 높이는 방안을 제안했다. Mask_RCNN은 image segmentation을 하기 위해 고안된 딥러닝 모델로 기존의 CNN을 이용한 object detection보다 정밀하게 object를 검출해 낼 수 있다.
 

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