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저자정보
김효영 (호서대학교) 박대우 (호서대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2023년도 추계종합학술대회 논문집 제27권 제2호
발행연도
2023.10
수록면
196 - 200 (5page)

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맞춤형 포장용 패키지 생산 및 분배의 많은 부분을 도심형 제조 집적지인 서울 방산시장에서 담당하고 있다. 소량 다품종인 경우, 포장용 패키지의 생산 과정에 아직 수작업 비중이 높다. 이런 수요에 의해 4차산업혁명 기술인 3D 프린팅과 인공지능을 활용하는 연구가 필요하다. 본 논문은 객체 분할을 위해 Semantic Image Segmentation은 포장용 패키지 제품 이미지의 각 픽셀에 레이블링하였다. Mask R-CNN과 Faster R-CNN 알고리즘을 사용하여 이미지 인식, 객체 위치, 의미론적 분할 등의 성능을 보여주는 AI 딥러닝을 수행한다. Instance Segmentation은 Semantic Segmentation과 같은 Class의 여러 객체를 개별 엔티티로 취급하여, 포장용 패키지 제품의 디자인에서 개별 브랜드, 상품, 내용물의 식별에 활용한다. 또한 생성형 AI 기술로 기존에 학습한 포장용 패키지 자료를 이용하여 빠른 시간에 여러 디자인을 개발하며 비용 절감과 생산 및 제조과정의 효율화에 기여할 것이다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 포장용 패키지 제조 분석
Ⅲ. 포장용 패키지를 위한 AI 적용 분석
V. 포장용 패키지 디자인에 생성형 AI 도입과 분석
Ⅴ. 결론
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