한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

두피 이미지 학습을 통한 두피 상태 진단

Diagnosis of scalp condition through scalp image learning

  • 이건 (순천향대학교 빅데이터공학과) ;
  • 홍윤정 (순천향대학교 빅데이터공학과) ;
  • 차민수 (순천향대학교 빅데이터공학과) ;
  • 우지영 (순천향대학교 빅데이터공학과)
  • Lee, Geon (Dept. of Big Data Engineering, SoonChunHyang University) ;
  • Hong, Yunjung (Dept. of Big Data Engineering, SoonChunHyang University) ;
  • Cha, Minsu (Dept. of Big Data Engineering, SoonChunHyang University) ;
  • Woo, Jiyoung (Dept. of Big Data Engineering, SoonChunHyang University)
  • 발행 : 2022.01.12
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 논문에서는 AI Hub의 개방 데이터인 '유형별 두피 이미지'를 사용하여 두피 상태에 대한 신경망을 학습한다. 이 두피 상태에는 6가지 상태가 있는데, 각각의 상태들에 대한 평가를 양호(0)부터 심각(3)까지 분류하여 학습한 신경망 모델로 실제 어플리케이션으로 구현하여 사람들의 두피 사진을 찍어서 두피 상태를 진단한다. 이 과정에서 기존 개방 데이터에서 사용했던 값 비싼 두피 진단기를 사용하는 것이 아닌 값싸게 구할 수 있는 스마트폰용 현미경을 사용하여 좀 더 효율적으로 두피 상태를 진단 할 수 있는 어플리케이션을 만들었다. 몇백만 원 상당의 비싼 두피 진단기로 촬영한 사진과 비교하였을 시 평균적으로 65%의 정확도를 보여주고 있으며 데이터가 많은 유형은 77%의 정확도까지도 보여주었다.

키워드

과제정보

본 연구는 교육부와 한국연구재단의 재원으로 지원을 받아 수행된 (LINC+) 4차 산업혁명 혁신선도대학 육성사업의 연구 결과임