SNS에서 텍스트-칼라영상의 교차양식 검색을 위한 데이터셋 구축과 딥러닝 모델

김강섭; 이준환

doi:10.7840/kics.2019.44.9.1742

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김강섭 (전북대학교) 이준환 (전북대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제44권 제9호

발행연도: 2019.9

수록면: 1,742 - 1,753 (12page)

DOI: 10.7840/kics.2019.44.9.1742

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ImageNet 등과 같은 대규모 영상 데이터셋 구축이 컴퓨터 비전기술 발전에 많은 기여를 하듯이, 최근 여러 종류의 대규모 데이터셋의 구축은 해당 양식을 이용하는 인공지능 분야 발전에 큰 도움이 되고 있다. 그러나, 한국어 텍스트와 칼라영상의 교차양식 검색을 위한 대규모의 한국어 데이터셋은 존재하지 않는다. 논문에서는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 중 하나인 인스타그램 게시물인 텍스트와 칼라영상을 수집, 정리하여 텍스트와 칼라영상의 교차양식 검색을 위한 대규모 데이터셋 구성방법을 제안하였다. 또한 데이터셋의 활용 가능성을 보이기 위해 주위기반의 딥러닝 모델 등 서로 다른 두 양식사이의 상호간의 교차양식 검색 방법들을 적용하고, 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 구성된 데이터셋은 SNS 등의 짧은 길이 한국어 문장 분석을 필요로 하는 다양식 기계학습에 활용할 수 있으며, 교차양식 검색 성능평가에서 가장 우수한 성능을 보인 주위기반의 딥러닝 모델은 기계가 SNS의 문장 또는 영상을 다른 양식으로부터 스스로 생성할 수 있는데 활용될 수 있다.

#Cross Modal Retrieval #Social Network Service(SNS) #Text-Image Dataset #Deep Learning #Computer Vision

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