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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송진희 (신한대학교) 장승희 (타우슨주립대학교)
저널정보
융복합지식학회 융복합지식학회논문지 융복합지식학회논문지 제7권 제2호
발행연도
2019.6
수록면
43 - 51 (9page)

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인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 빅 데이터, 자율주행시스템 등은4차 산업혁명의 주요 기술군이다. 이들 기술은 대량의 비정형 데이터(이미지)나 스트리밍 데이터들을 다루게 되며, SNS 사용자들이 발생시키는 비정형 데이터들의 양도 지속적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 인공지능, 딥 러닝이나 비전 처리에서 많이 연구되는 이미지 데이터에 대한 기계학습 모델을 구축하고, 이미지 처리를 위한 인식 및 캡션 생성에 대한 실험을 수행하였다. 제안 모델은 챗봇(페이스북 앱), 모니터 서버와 모델 서버로 구성되며, 질의 종류는 이미지와 자연어 문장으로 구분하여 모델 서버의 ‘Captioning Model’과 ‘VQA Model’에서 각각 처리한다. 기계학습에 사용한 공개 훈련용 데이터 집합은 2017 MSCOCO이며, 캡션 생성의 성능 실험 결과 perplexity는 8.9의 우수한 결과를 확인할 수 있었다.
#Machine learning model #Dataset #Chatbot #Image recognition #Image captioning

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 기계 학습 모델
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
References

참고문헌 (10)

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Krizhevsky, Alex / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / NIPS :1097~1105 google schola Russakovsky, Olga / 2014 / ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge google schola A. Farhadi / 2010 / Every picture tells a story:Generating sentences from images / ECCV google schola P. Kuznetsova / 2012 / Collective generation of natural image descriptions / ACL google schola Yang, Zhilin / 2017 / Breaking the softmax bottleneck: A high-rank RNN language model / arXiv preprint arXiv:1711.03953 google schola

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