geometric algorithm을 통한 CNN의 이해
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 한양대(서울) 컴퓨터소프트웨어학부
- 활동 유형
- 진로활동
- 교과 과목
- 프로그래밍, 기하, 수학Ⅰ
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2026-04-09
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내용 요약
첫 번째 탐구 후 CNN의 각 레이어는 어떤 역할을 하고 있을까 궁금증이 생겨 각 층을 통과한 feature map을 추출해봄.
그 결과 각 층이 특정 역할을 담당하고 있다는 생각이 들었고 특히 첫 번째 레이어가 테두리를 인식하는 것 같다는 생각이 들어 관련된 내용을 탐구해보게 됨.
탐구 중 CNN 이전부터 Geometric algorithm이라는 이름으로 컴퓨터에게 이미지를 인식시키기 위한 방법이 연구되고 있다는 사실을 알게 되었고, 그 중 엣지 추출을 위한 Sobel 필터와 Canny Edge 기술에 대해 탐구함.
탐구 결과 컴퓨터가 어떻게 이미지를 인식하는지 알 수 있었음.
CNN의 개념에서 그치는 것이 아니라 어떤 원리로 동작하는지 궁금증을 갖고 탐구함, 그리고 그와 유사한 기술과 개념을 찾아 탐구해본 것에 의미가 있음.
탐구 보고서 전문
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