필기체 숫자 데이터 차원 감소를 위한 선분 특징 분석 알고리즘

김창민 ( Chang-min Kim ) , 이우범 ( Woo-beom Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제4호, 125~132페이지(총8페이지)

인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검...

TAG MLP, Line-Segment Feature Analysis, Eigenvalue, Data Dimension Reduction, Handwritten-Digits Recognition, 신경망, 선분특징분석, 고유값, 데이터 차원 감소, 필기체 숫자 인식

신뢰성있는 딥러닝 기반 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어

문종혁 ( Jong Hyeok Mun ) , 김도형 ( Do Hyung Kim ) , 최종선 ( Jong Sun Choi ) , 최재영 ( Jae Young Choi )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제4호, 133~142페이지(총10페이지)

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 ...

TAG Trusted Deep Learning, Model Reference, Deep Learning Description Language, Traffic Situation Analysis Model, 신뢰성있는 딥러닝, 모델 참조, 딥러닝 기술 언어, 교통상황 분석 모델

C-COMA: 동적 다중 에이전트 환경을 위한 지속적인 강화 학습 모델

정규열 ( Kyueyeol Jung ) , 김인철 ( Incheol Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제4호, 143~152페이지(총10페이지)

다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 ...

TAG Multiagent Reinforcement Learning, Dynamic Environment, Continual Learning, Starcraft II, 다중 에어전트 강화 학습, 동적 환경, 지속 학습

영상 콘텐츠의 신뢰도 평가를 위한 언어와 비언어 통합 감성 분석 시스템

신희원 ( Hee Won Shin ) , 이소정 ( So Jeong Lee ) , 손규진 ( Gyu Jin Son ) , 김혜린 ( Hye Rin Kim ) , 김윤희 ( Yoonhee Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제4호, 153~160페이지(총8페이지)

IT 기술 발달에 따른 영상 콘텐츠 생산과 소비가 증가함에 따라 영상 콘텐츠를 통한 제품 리뷰 정보로 구매의사 결정이 빈번해졌다. 따라서, 리뷰 영상에 대한 신뢰성을 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 제품 리뷰 영상을 얼굴 표정 분석과 텍스트 마이닝을 통해 리뷰어의 표정과 음성을 분석하여 영상의 신뢰도를 분석한다. 영상 내 인물 표정의 감성 값을 추출하는 알고리즘을 활용하여 비언어 감성을 정량화하고, 유의미한 감정변화 구간을 추출한다. 유의미한 감정 변화 구간의 리뷰어 음성을 텍스트화하여 표준어 및 비표준어 감성 사전 활용을 통해 긍정과 부정으로 리뷰에 대한 언어 감성 분석 후 수치화 한다. 비언어 감성 분석과 언어 감성 분석의 결과를 통합하여 일치 여부에 따라 신뢰도를 도출한다. 본 연구를 통해 영상 콘텐츠의 신뢰성 평가 방법을 제시한다.

TAG Verbal Sentiment Analysis, Nonverbal Sentiment Analysis, Youtube, Natural Language Processing, 언어 감성 분석, 비언어 감성 분석, 유튜브, 자연어 처리

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