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<dcvalue element="contributor" qualifier="author">최성은</dcvalue>
<dcvalue element="contributor" qualifier="author">김익재</dcvalue>
<dcvalue element="date" qualifier="accessioned">2025-06-04T01:00:16Z</dcvalue>
<dcvalue element="date" qualifier="available">2025-06-04T01:00:16Z</dcvalue>
<dcvalue element="date" qualifier="created">2025-05-29</dcvalue>
<dcvalue element="date" qualifier="issued">2025-04</dcvalue>
<dcvalue element="identifier" qualifier="issn">1598-8619</dcvalue>
<dcvalue element="identifier" qualifier="uri">https:&#x2F;&#x2F;pubs.kist.re.kr&#x2F;handle&#x2F;201004&#x2F;152541</dcvalue>
<dcvalue element="description" qualifier="abstract">딥러닝&#x20;기술의&#x20;발전에&#x20;따라&#x20;얼굴영상의&#x20;나이인식&#x20;분야에서도&#x20;딥러닝&#x20;기반의&#x20;연구가&#x20;활발히&#x20;진행되고&#x20;있다.&#x20;특히&#x20;영상인식&#x20;분야에서&#x20;우수한&#x20;성능을&#x20;보이는&#x20;CNN(Convolutional&#x20;Neural&#x20;Networks)&#x20;기반의&#x20;딥러닝&#x20;기술이&#x20;얼굴영상의&#x20;나이인식&#x20;분야에서&#x20;많이&#x20;활용되고&#x20;있다.&#x20;본&#x20;논문에서는&#x20;기존&#x20;CNN의&#x20;성능을&#x20;결정하는&#x20;주요요소인&#x20;모델의&#x20;깊이(Depth),&#x20;너비(Width)&#x20;및&#x20;해상도(Resolution)를&#x20;체계적으로&#x20;설정하여&#x20;성능을&#x20;향상시킨&#x20;EfficientNet을&#x20;기반으로&#x20;한&#x20;얼굴영상의&#x20;나이인식&#x20;방법을&#x20;제안하였고,&#x20;얼굴의&#x20;나이&#x20;정보를&#x20;보다&#x20;잘&#x20;인식하기&#x20;위해&#x20;평균-분산&#x20;손실함수를&#x20;이용하여&#x20;EfficientNet을&#x20;학습하였다.&#x20;실험&#x20;결과,&#x20;본&#x20;논문에서&#x20;제안하는&#x20;EfficientNet&#x20;기반의&#x20;얼굴&#x20;나이&#x20;인식&#x20;성능은&#x20;MAE&#x20;2.85로&#x20;기존&#x20;CNN&#x20;모델&#x20;ResNet34의&#x20;성능&#x20;MAE&#x20;3.02에&#x20;비해&#x20;우수함을&#x20;확인하였다.</dcvalue>
<dcvalue element="language" qualifier="none">Korean</dcvalue>
<dcvalue element="publisher" qualifier="none">한국정보기술학회</dcvalue>
<dcvalue element="title" qualifier="none">EfficientNet&#x20;기반&#x20;얼굴&#x20;영상&#x20;나이&#x20;인식&#x20;방법</dcvalue>
<dcvalue element="title" qualifier="alternative">Age&#x20;Estimation&#x20;Method&#x20;of&#x20;Facial&#x20;Image&#x20;based&#x20;on&#x20;EfficientNet</dcvalue>
<dcvalue element="type" qualifier="none">Article</dcvalue>
<dcvalue element="identifier" qualifier="doi">10.14801&#x2F;jkiit.2025.23.4.11</dcvalue>
<dcvalue element="description" qualifier="journalClass">2</dcvalue>
<dcvalue element="identifier" qualifier="bibliographicCitation">한국정보기술학회논문지,&#x20;v.23,&#x20;no.4,&#x20;pp.11&#x20;-&#x20;19</dcvalue>
<dcvalue element="citation" qualifier="title">한국정보기술학회논문지</dcvalue>
<dcvalue element="citation" qualifier="volume">23</dcvalue>
<dcvalue element="citation" qualifier="number">4</dcvalue>
<dcvalue element="citation" qualifier="startPage">11</dcvalue>
<dcvalue element="citation" qualifier="endPage">19</dcvalue>
<dcvalue element="description" qualifier="isOpenAccess">N</dcvalue>
<dcvalue element="description" qualifier="journalRegisteredClass">kci</dcvalue>
<dcvalue element="identifier" qualifier="kciid">ART003196092</dcvalue>
<dcvalue element="subject" qualifier="keywordAuthor">facial&#x20;age&#x20;estimation</dcvalue>
<dcvalue element="subject" qualifier="keywordAuthor">CNN</dcvalue>
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<dcvalue element="subject" qualifier="keywordAuthor">mean-variance&#x20;loss</dcvalue>
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