Acknowledgement
본 연구는 2023년 과학기술정통통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음(No. 2019-0-01834).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
- /
- Pages.667-669
- /
- 2023
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Design of a Waste Generation Model based on the Chat-GPT and Diffusion Model for data balance
데이터 균형을 위한 Chat-GPT와 Diffusion Model 기반 폐기물 생성모델 설계
- Siung Kim (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Junhyeok Go (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Jeonghyeon Park (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Nammee Moon (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
데이터의 균형은 객체 인식 분야에서 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 본 논문에서는 폐기물 데이터 균형을 위해 Chat-GPT와 Diffusion model 기반 데이터 생성 모델을 제안한다. Chat-GPT를 사용하여 폐기물의 속성에 해당하는 단어를 생성하도록 질문하고, 생성된 단어는 인코더를 통해 벡터화시킨다. 이 중 폐기물과 관련 없는 단어를 삭제 후, 남은 단어들을 결합하는 전처리 과정을 거친다. 결합한 벡터는 디코더를 통해 텍스트 데이터로 변환 후, Stable Diffusion model에 입력되어 텍스트와 상응하는 폐기물 데이터를 생성한다. 이 데이터는 AI Hub의 공공 데이터를 활용하며, 객체 인식 모델인 YOLOv5로 학습해 F1-score와 mAP로 평가한다.
Keywords