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생성적 적대 신경망 기반 치주염 데이터 생성 및 소스 데이터 구성에 따른 데이터 생성 성능 비교 연구
주재한(Jaehan Joo),김석찬(Suk Chan Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 식별자의 목적함수를 최적화한 생성적 적대 신경망 중 하나인 WGAP-GP 모델을 활용하여 직접 촬영한 중증 치주염 영상을 생성하고, 식별자 학습에 사용되는 소스 데이터 구성에 따른 영상 생성 성능을 비교 하였다. 사용한 데이터 셋은 양산부산대학교 치과병원으로부터 제공받은 313장의 데이터를 촬영 방향에 따라 분류하여 2개의 소스 데이터 셋을 구성하였다. 첫 번째 데이터 셋은 촬영 방향을 고려하지 않고 제공받은 모든 영상을 사용하였고, 두 번째 데이터 셋은 정면에서 촬영한 영상만으로 구성하였다. 데이터 수, 데이터 구성을 제외한 모든 학습 파라미터를 동일하게 하여 각 소스 데이터 셋에 대한 치주염 영상을 생성하였고, 정면 방향에서 촬영한 데이터로 식별자를 학습할 때 더 정교한 영상이 생성되는 것을 확인하였다.