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  • 고두현 (금오공과대학교)
  • 최세운 (금오공과대학교)
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코로나19는 전 세계적으로 사회 전반에 걸쳐 다양한 영향을 미치고 있으며, 이러한 팬데믹의 확산으로 인한 피해를 최소화하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히, 인공지능기반 전이학습은 방사선 흉부영상의 신속한 진단 및 최적의 치료법 개발을 위해 다양하게 활용되고 있다. 하지만, 모델들이 가지는 연산량과 학습시간에 대한 최적화를 근거로 하여 적절한 모델을 선택하고 임상에서 적극적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이미지 분류에서 우수한 성능을 보이는 5가지 모델의 연산량과 이에 따른 정확도, 그리고 학습 시간과 이에 따른 정확도를 비교하여, 인공지능의 활용 시 적합한 환경에 따른 최적의 모델 선택을 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.

The global impact of COVID-19 is manifesting in various ways across society, prompting numerous studies to mitigate the pandemic’s effects. Notably, artificial intelligence-driven transfer learning is being harnessed to expedite the diagnosis of radiological chest images and to explore diverse treatment strategies. However, there are challenges in choosing the right model that balances computational resources and learning time, and in actively applying them in clinical settings. Thus, this study aims to compare the computational load, associated accuracy, and learning time of five high-performing models in classification. This comparison seeks to guide the choice of the optimal model in different contexts when employing artificial intelligence.
#인공지능 #코로나19 #전이학습 #합성곱신경망 #딥러닝 #Artificial intelligence #Covid-19 #Transfer learning #CNN #Deep learning

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 학습방법
Ⅳ. 모델 성능 비교
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

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F. Wu, S. Zhao, B. Yu, Y.-M. Chen, W. Wang, Z.-G. Song, Y. Hu, Z. Tao, J. Tian, Y. Pei, M.. Yuan, Y. Zhang, F. Dai, Y. Liu, Q. Wang, J. Zheng, L. Xu, E. C. Holmes, and Y. Zhang, “A new coronavirus associated with human respiratory disease in China,” Natur google schola M. Loey, F. Smarandache, and N. E. M. Khalifa, “Within the Lack of Chest COVID-19 X-ray Dataset: A Novel Detection Model Based on GAN and Deep Transfer Learning,” Symmetry, vol. 12, no. 4, pp. 651, Apr. 2020, DOI: 10.3390/sym12040651. google schola H. Panwar, P. K. Gupta, M. K. Siddiqui, R. Morales-Menendez, and V. Singh, “Application of deep learning for fast detection of COVID-19 in X-Rays using nCOVnet,” Chaos, Solitons & Fractals, vol. 138, pp. 109944, Sep. 2020. DOI: 10.1016/j.chaos.2020.109944 google schola V. Mudeng and S. Choe, “Deep neural network incorporating domain and resolution transformations model for histopathological image classification,” Computers & Electrical Engineering, vol. 104, no. B, pp. 108468, Dec. 2022. DOI: 10.1016/j.compeleceng.2022. google schola A. G. Howard, M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko, W. Wang, T. Weyand, M. Andreetto, and H. Adam, “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,” arXiv, 2017 [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1704.04861. google schola

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