Paper11 Tips)논문 쉽게 작성하는 방법 (논문 구조 및 요긴하게 쓰는 팁) 대부분의 논문은 비슷한 Structure에 따라 작성이 되므로, 그 구조를 미리 이해하고 쓰면 다소 어려운 내용의 논문도 보다 쉽게 작성할 수 있다. 다소 주관적인 논문작성법이지만 이해하면 쉽다. 논문의 구성 1) TITLE (제목) : 논문의 기여/설명 요약 -팁 : 논문의 키워드를 나열하고 서로 연결해 본다. 2) ABSTRACT (요약) : 본 연구의 강점!, 다른 연구와 다른점. 연구분야에 새로운 사실과 접근법을 소개한다. -팁 : 배경(BACKGROUND), 방법(METHOD), 결과(RESULT), 결론(CONCLUSION)을 한 줄씩 적고 이어붙인다. 3) INTRODUCTION (소개) : 메인 FLOW 배경(과거 실태-현재 실태)> 분야에 가장 많이 쓰인 기법/이론> 앞 기법/이론의 한계.. 2020. 2. 19. RGB-D Human Posture Analysis for Ergonomics Studies using Deep Convolutional Neural Network 논문 요약 " " " TL;DR : Kinect 센서로부터 입력받은 정보를 토대로 데이터를 확보하여 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 3차원랜더링을 통해 각도를 예측. 리얼타임 Human Factor 자세분석이 가능. 단, Data Equisition에 관련하여 자세한 내용이 없으며, 공공데이터셋을 이용하지 않은 관계로 데이터가 어떻게 형성되었고 구체적으로 학습에 이용했는지 파악할 수 없다. " " " Introduction 논문에서는 키넥트 센서를 이용하여 도출된 입력 이미지의 RGB-Depth 정보를 전처리과정을 통해 추려내고, 심층신경망을 거쳐 관절각도를 예측한다. 키넥트는 비교적 가격이 저렴하고 별도의 보정과정이 필요하지 않으며, 마커와 같은 센서를 부착하지 않고도 자세데이터를 수집할 수 있다는 장점이 있다. 그.. 2020. 2. 18. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 논문 리뷰 " " " TL;DR : UNet은 contracting path에서는 context를 캡쳐하고, 대칭적인 구조를 이루는 expanding path에서는 정교한 localization을 가능하게 하는 구조이며, Data Augmentation 기법으로 Elastic deformation을 활용하여 성능 UP!. " " " U-Net 논문의 핵심내용 Convolution Encoder에 해당하는 Contracting Path(내려가는부분) + Convolution Decoder(올라가는부분)에 해당하는 Expanding Path의 구조로 구성. (해당 구조는 Fully Convolution + Deconvolution 구조의 조합) Expanding Path(올라가는부분)에서 Upsampling 할 때, .. 2019. 12. 5. Convolutional Pose Machines(CPM) 논문 요약 " " " TL;DR : CPM은 지역적인 정보(receptive field)를 바탕으로 점차 탐지영역을 크게하여 다른 부위와의 관계를 고려한 높은 정확도의 탐지모델을 자랑한다. 이전단계 정보(belief map)를 다음 입력값으로 넘겨 보다 개선된 탐지가 가능하다. " " " CPM은 CNN 의 연속으로 이루어져 있고, 각 신체부위에 대한 2차원 신뢰맵(belief map=heat map)을 반복적으로 생성하여 이전 단계에서 생성된 신뢰맵보다 점차 좋아지게 된다. 신뢰맵이란 쉽게 얘기하면 사람 신체부위 예를들면 팔꿈치일것 같은 부분을 확률적 포인트로 표시하는 역할을 하는 지도/플랏plot 이다. 이전 단계에서 예측된 신체부위 좌표를 토대로 다시 예측을 하면 아무래도 단계의 모호성을 줄일 수 있기 때문에.. 2019. 12. 3. Validation of an ergonomics assessment method using Kinect data in real workplace conditions Abstract 오늘 리뷰할 논문은 키넥트 v2 센서를 활용한 인간공학적 자세분석기법을 적용하고 정확성을 검증하는 논문이다. Keyword : Kinect, RULA, Real work condition [개 요] 1. Intro 2. Material and Method 2.1 Computation of joint angles using the Kinect data 2.2 Experimental procedure in laboratory condition 2.3 Experimental procedure in real work condition 2.4 Data analysis 3. Results 3.1 Results in laboratory conditions 3.2 Results in real work .. 2019. 10. 21. 이전 1 2 3 다음
