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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
임경은 (금오공과대학교) 정진우 (금오공과대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
872 - 876 (5page)

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한국 도서 시장은 꾸준한 발전과 변화가 일어나는 중이며 새로운 경향을 가진 다양한 작품들이 출판되고 있다. 이렇게 증가하는 도서 시장에서 효율적인 도서장르 분류의 필요성은 더욱 증가하고 있다. 본 논문에서는 도서 장르 문제를 해결하기 위하여 국내 도서 표지를 기반으로 ImageNet 사전학습 된 VGG19 모델에 전이 학습 기법을 적용하여 도서 장르를 분류하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 9,963 장의 도서 표지 이미지를 대상으로 CNN 모델과 VGG transfer learning 모델의 도서 분류 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과, 5 클래스 분류에서는 CNN 모델에 비해 VGG transfer learning 모델이 약 20.04% 높은 성능을 나타냈으며, 10 클래스 분류 문제에서도 12.36% 높은 성능을 나타낸 것을 확인하였다.
#도서 장르 분류 #머신러닝 #딥러닝 #전이 학습

목차

요약문
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험
4. 결론
참고 문헌

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