2021-1-capstone-design1 / LSK_Project1

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박장선
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8 ## 2.목표 8 ## 2.목표
9 최우선적 목표는 직접 설계한 deep learning network model에 NIH (chestX-ray 14) dataset을 학습시키고 14개의 병증에 대한 multi-classification 을 성공시키는 것이다. 만약 multi-classification에 한계가 발견될 시, 특정 병증에 대해서 positive labelling을 하고, 이외의 모든 상태에 대해 negative labelling을 적용함으로써 필터링 할 수 있는것을 목표로 한다. 이 과정에서 NIH dataset을 학습시키기 적절한 모델을 연구해야 하며, 상대적으로 적은 특정 병증의 데이터 양을 극복하기 위해 효과적인 data augmentation 기법의 제안이 필요하다. 9 최우선적 목표는 직접 설계한 deep learning network model에 NIH (chestX-ray 14) dataset을 학습시키고 14개의 병증에 대한 multi-classification 을 성공시키는 것이다. 만약 multi-classification에 한계가 발견될 시, 특정 병증에 대해서 positive labelling을 하고, 이외의 모든 상태에 대해 negative labelling을 적용함으로써 필터링 할 수 있는것을 목표로 한다. 이 과정에서 NIH dataset을 학습시키기 적절한 모델을 연구해야 하며, 상대적으로 적은 특정 병증의 데이터 양을 극복하기 위해 효과적인 data augmentation 기법의 제안이 필요하다.
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11 -## 3. 역할분담 11 +---
12 -Data augmentation : 강태구, 박장선 12 +## 프로젝트 활동 내용 및 역할 분담
13 -Making deep learning network model : 박기범, 손주혜 13 +### 1. Data augmentation
14 +####       강태구
15 +####       박장선
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15 -## 4. 향후일정
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17 +### 2. Making deep learning network model
18 +####       박기범
19 +####       손주혜
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22 +## 문서 및 보고서
23 +#### - [팀원별 프로젝트활동 주간보고서](http://khuhub.khu.ac.kr/2021-1-capstone-design1/LSK_Project1/tree/master/%EC%A3%BC%EA%B0%84%EB%B3%B4%EA%B3%A0%EC%84%9C)
24 +#### - [면담 및 멘토보고서](http://khuhub.khu.ac.kr/2021-1-capstone-design1/LSK_Project1/tree/master/%EB%A9%B4%EB%8B%B4%EB%B3%B4%EA%B3%A0%EC%84%9C)
25 +#### - [보고서모음 (기초조사서, 중간보고서, 최종보고서)](http://khuhub.khu.ac.kr/2021-1-capstone-design1/LSK_Project1/tree/master/%EB%B3%B4%EA%B3%A0%EC%84%9C)
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