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학술저널
저자정보
박동현 (고려대학교) 박용규 (고려대학교) 장부루 (고려대학교) 백진헌 (고려대학교) 강재우 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
76 - 81 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2019.25.1.76

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

음식의 재료들을 고밀도 벡터 공간상 화학적 조합으로 임베딩하기 위한 방법론
박동현 ,  박용규 ,  장부루 외 2명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2019.01 학술저널

2018

음식의 재료들을 고밀도 벡터 공간상 화학적 조합으로 임베딩 하기위한 방법론
박동현 ,  박용규 ,  장부루 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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약 본 논문은 음식의 재료들을 컴퓨터가 이해할 수 있는 벡터로 표현하는 것을 목표로 한다. 식품공학자들이 재료를 화학 분자의 조합으로 규명해 놓은 데이터에 기반을 두어, 최신 기술인 임베딩 방식을 이용해 음식의 재료들을 고밀도 벡터 공간에 화학적인 조합으로 표현하는 시도를 처음으로 도입하는 것이 본 논문의 주 내용이다. 음식 재료의 화학적 조합의 임베딩은 단순히 텍스트들의 동시 출현 빈도를 이용한 연관성이 아닌 재료를 실제 구성하는 화학 분자들의 조합으로 표현되기 때문에, 사람이 인지하지 못하는 재료의 특징을 파악하고, 조화에 맞는 재료를 추천하는 등의 태스크에 활용가능하다. 본 연구에서는 음식 재료를 Doc2vec 방식으로 벡터화한 결과를 카테고리별로 시각화하여 벡터의 성능을 정성적으로 평가한다.
#임베딩 #고밀도 벡터 공간 표현 #음식 재료 #화학 분자 #embedding #vector representation #food ingredient #chemical compound

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 스팸 리뷰 연구를 위한 데이터셋
4. 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
J. Altossar, food2vec-augmented-cooking-machineintelligence, Jaan Altossar’s blog, last modified Dec 17. 2015, last accessed May 04. 2018. https://jaan.io/ food2vec-augmented-cooking-machine-intelligence/. M. Heintz, Lettuce Evaluate Some Recipe Word Embeddings, BuzzFeed, last modified Dec 17, last accessed May 04. 2018. https://tech.buzzfeed.com/ lettuce-evaluate-some-recipe-word-embeddings-64 f76e61ac0c. L Maaten, and G, Hinton, Visualizing data using t-SNE, Journal of machine learning research, pp. 2578-2605, Nov. 2008. google schola A. Salvador, N. Hynes, Y. Aytar, J. Marin, F. Ofli, I. Weber and A. Torralba, Learning cross-modal embeddings for cooking recipes and food images, Training, pp. 619-508, 2017. google schola S. Hochreiter, J. Schmidhuber, Long short-term memory, Neural computation 9.8, pp. 1735-1780, 1997. google schola

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