수화 데이터를 활용한 GAN 기반 데이터 증강
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 한양대(서울) 데이터사이언스학부
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 인공지능기초, 프로그래밍
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2026-04-09
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내용 요약
소량의 데이터로는 이미지 분류 성능이 제한된다는 문제의식에서 출발해, GAN 기반 데이터 증강 기법을 활용한 해결 가능성을 탐구함
GAN과 CNN의 작동 원리를 이론적으로 정리하고, 수화 이미지 데이터를 활용해 실제 프로그래밍으로 구현함
GAN을 통해 증강 데이터를 생성한 뒤, 원본 데이터만 사용한 경우와 증강 데이터를 포함한 경우의 CNN 성능을 비교함
데이터 증강 전 정확도가 크게 향상되는 결과를 통해 데이터 증강의 효과를 수치로 검증함
탐구 보고서 전문
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