소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

□ 세탁 라벨은 중요한 정보 제공 수단이나 마모 및 복잡한 기호로 인해 일반 사용자에게 해석이 어려움.

□ 스마트폰과 AI를 활용한 자동 기호 인식 기술의 수요와 실용 가능성이 증가함.

□ 직관적인 해석 제공을 위한 비전문가 친화적 시스템의 필요성이 제기됨.

목표 및 내용

□ YOLOv8 객체 검출 모델로 세탁 라벨 속 기호를 이미지에서 자동 감지함.

□ React 기반 웹 UI에서 이미지 업로드 → 기호 감지 및 해석 → 시각화 → 감지 이력 관리 기능 구현함.

□ 흐릿하거나 일부만 보이는 기호에도 대응하기 위한 데이터 증강 및 정밀 감지 설계함.

• 수행결과

□ 20종 세탁 기호 감지 가능, 실제 사진 기반 테스트에서 mAP50 약 0.7 달성함.

□ 감지 결과를 텍스트로 해석하여 사용자에게 제공하며 이전 감지 내역도 조회 가능함.

□ 웹 인터페이스에서 감지된 기호 시각화 및 결과 리스트 제공으로 직관적 사용성 확보함.