실습 기반 수업 제공을 위해 회로도를 구현할 때 사용하는 브레드보드와 각종 소자들을 메타버스 환경에서 구성하여, 프로그램 자체적으로 회로의 적합성을 판단한다.
ResNet-18 모델을 기반으로 한글 폰트 분류 성능 강화 방법을 제안한다. 자체 데이터 셋을 토대로 데이터 기반의 지표를 위한 실험을 진행하고 성능을 비교해본다. 제안하는 방식을 실제 테스트 문서에 적용하여 적용 가능 여부에 대해 제시한다.
사람의 눈으로 쉽게 발견할 수 없도록 숨겨진 카메라를 효과적으로 검출하기 위한 기술을 제시한다. 안드로이드 스마트폰 환경을 기반으로 하여 적외선 카메라로부터 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용한다.
NLP(자연어 처리)와 연관된 텍스트에 대해서도 공부해야 할 필요성을 느껴 Tensorflow 튜토리얼을 기반으로 공부해보았다.
가구에서의 추락과 같이 복잡한 환경에서 매우 정확한 추락 감지를 달성하는 것을 목표로 Faster R-CNN 기반 모델을 구성하여 실험을 설계하였다.
지금까지 공부한 다양한 영상처리 기술들을 활용하여 구현했다. 바코드는 수평 또는 수직선으로 구성되어 있어 경계 강도에 대한 정보를 사용해 검출할 수 있도록 했다. 이 외에도 영상 평활화, 영상 분할, 모폴로지 변환, 연결 요소 생성 등의 영상처리 기술을 사용했다.