• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.649-651
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• 2018

본 논문에서는 CNN에서 클래스 활성화 맵과 원샷 러닝을 결합하여 트위터 분류를 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 클래스 활성화 맵은 트윗 분류에 대한 분류 주제와 연관된 핵심 어휘를 추출하고 강조 표시하도록 사용되었다. 특히 작은 학습 데이터 셋을 사용하여 다중 클래스 분류의 성능을 향상시키기 위해 원샷 러닝 방법을 적용한다. 제안하는 방법을 검증하기위해 TREC 2018 태스크의 사건 스트림(TREC-IS) 학습데이터를 사용하여 비교실험을 했다. 실험 결과에서 CNN 기본 모델의 정확도는 58.1%이고 제안 방법의 정확도는 69.6%로 성능이 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.450-452
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 기반 얼굴 인식 알고리즘에 대해 살펴보고, 이를 청각장애인용 방송에서 화자를 식별하고 감정 표현 자막을 표출하기 위한 배우 얼굴 인식 기술에 적용하고자 한다. 우선, 배우 얼굴 인식을 위한 방안으로 원샷 학습 기반의 딥러닝 얼굴 인식 알고리즘인 ResNet-50 기반 VGGFace2 모델의 구성에 대해 이해하고, 이러한 모델을 기반으로 다양한 전처리 방식을 적용하여 정확도를 측정함으로써 실제 청각장애인용 방송에서 배우 얼굴을 인식하기 위한 방안에 대해 모색한다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.5
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• pp.73-80
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• 2023

Recently, intelligent control systems are developing rapidly in various application fields, and methods for utilizing technologies such as deep learning, IoT, and cloud computing for intelligent control systems are being studied. An important technology in an intelligent control system is recognizing and tracking objects in images. However, existing multi-object tracking technology has problems in accuracy and speed. In this paper, a real-time intelligent control system was implemented using YOLO v5 and YOLO v6 based on a one-shot architecture that increases the accuracy of object tracking and enables fast and accurate tracking even when objects overlap each other or when there are many objects belonging to the same class. The experiment was evaluated by comparing YOLO v5 and YOLO v6. As a result of the experiment, the YOLO v6 model shows performance suitable for the intelligent control system.