연구팀이 아데노바이러스 검출에 효과적인 데이터 증강 방법을 YOLO26 모델 크기별로 비교 분석했어요. NAS, GAS, GMAS, DAS 등 다양한 방법을 동일한 조건에서 테스트했어요. 아데노바이러스 데이터셋은 기존 TEM 바이러스 데이터셋에서 선정 후, 아데노바이러스 입자 위치를 활용해 YOLO 호환 바운딩 박스 어노테이션을 생성했어요.
실험 결과, YOLO26 모델을 활용한 아데노바이러스 검출에 데이터 증강 방법이 미치는 영향을 확인하고 가장 효과적인 방법을 제시했어요.
향후 연구에서는 다양한 YOLO 모델과 데이터 증강 기법을 결합하여 아데노바이러스 검출 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 예상돼요.