표제지
목차
제1장 서론 6
제1절 연구의 목적 6
1. 영·유아 아동 학대에 관한 연구 7
2. 폭력 행위 등의 데이터 학습을 위한 연계 공공 데이터 분석 8
3. P3D Resnet 기반 폭력 행위 검출 알고리즘 연구 방법 9
4. 구축 된 폭력 검출 알고리즘 기반 영유아 학대 감지 정확도 분석 11
5. 논문의 구성 11
제2장 연구에 관한 이론적 배경 12
제1절 폭력 행동 검출 알고리즘 설계 12
1. 기계학습 13
2. ResNet 의미와 알고리즘 14
3. Optical flow 의미와 알고리즘 16
4. PCA(Principal Component Analysis) 의미 18
5. 알고리즘 설계를 위한 데이터 구성 19
6. P3D Resnet 기반 폭력 행위 검출 알고리즘 연구 20
7. 제안 모델 20
제3장 모델 실험 결과 및 분석 22
제1절 모델 실험 결과 22
1. Data set 22
제2절 모델에 대한 성능 평가 및 분석 24
1. Resnet50/Resnet101 기반 Pseudo 3D Conv network 모델에 대한 실험 결과 24
2. Resnet101 기반 Pseudo 3D Conv network 모델에 대한 전이 학습 실험 결과 28
3. Resnet101 기반 Pseudo 3D Conv network 모델에 대한 PCA 변환 후 학습 실험 결과 29
제4장 결론 및 고찰 32
제1절 결론 32
1. 시험결과에 따른 결론 32
제2절 고찰 34
1. Resnet101 기반 P3D 모델에 전이학습 결과를 통한 고찰 34
2. 전이학습을 통한 사회적 약자 안전 모니터링 시스템 구축 필요성 35
참고문헌 37
ABSTRACT 38
〈표 1-1〉 아동학대 신고 접수 현황 7
〈표 3-1〉 Data set 구성 22
〈표 3-2〉 전이학습을 위한 추가 Data set 구성 23
〈표 3-3〉 모델별 Accuracy 24
〈표 3-4〉 전이학습 결과 28
〈표 3-5〉 PCA 변환 데이터 학습 결과 29
[그림1-1] 공공데이터 영상 중 '폭력'에 관한 영상 데이터 셋 9
[그림2-1] CNN과 ResNet 알고리즘 구조 15
[그림2-2] Optical flow 의미 16
[그림2-3] 연구를 위한 제안 모델 알고리즘 20
[그림3-1] 폭력 영상 검출 화면(1) 26
[그림3-2] 폭력 영상 검출 화면(2) 26
[그림3-3] 폭력 영상 검출 화면(3) 27
[그림3-4] 전이학습실험 결과 GUI 화면(1) 30
[그림3-5] 전이학습실험 결과 GUI 화면(2) 31
[그림3-6] 전이학습실험 결과 GUI 화면(3) 31