LSTM을 이용해서 보드게임 판에 너무 밝은 빛이 들어왔는지 예측

보드게임을 하다보면, 너무 밝은 빛이 들어올 경우, 카메라로 보드게임판을 인식하는데 문제가 발생한다. 

즉, 갑자기 커텐 사이로 해가 비친다던지, 너무 조명이 밝은 공간이든지, 평소와는 다른 이상상태에서는 카메라로 보드게임판을 읽어들여 판세를 분석하는데 문제가 발생하며, 이런 상황에서는 경고를 표시하여, 정상적으로 보드게임 진행을 파악할 수 있는 환경으로 유도해야 한다.

 

그래서, 기존 LSTM 알고리즘을 이용하여, 이상상태를 학습하고, 이를 예측해 보았다.

 

현재 예측 정확율은 93%로써, 어느 정도 유의미한 결과를 도출하였으며 시스템에 적용하였다.

이때, dim은 학습 및 예측을 하기위한 데이터 갯수를 말하며, Treshold는 빛이 들어오는 경우와 들어오지 않는 경우를 나누는 기준점으로 19로 책정했다. 학습 데이터 총 갯수는 890개, 테스트 데이터 총 갯수는 153개이며, 학습 횟수는 256회이다.

 

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