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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 15 - 26 (12page)
- DOI
- 10.7319/kogsis.2021.29.4.015
이용수
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관광 사진은 관광 장면을 촬영한 사진으로 여러 객체와 배경 등 복합적으로 구성되어 있다. 그러나 현재 관광 분야에 사용되는 CNN 이미지 분류모델의 경우 사진으로부터 대부분 1개의 레이블만을 추출하기 때문에 이를 그대로 적용할 경우 관광 사진에서 다양한 컨텐츠를 추출하기 어렵다는 한계가 있다. 효과적인 관광 사진 분석을 위해 CNN 모델이 다중레이블을 출력할 수 있도록 모델을 미세조정하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 관광 사진에서 다중레이블을 추출하는 CNN 모델을 구축하였다. 이를 위해 높은 성능의 딥러닝 모델의 일부 레이어를 교체하고 한국 관광 사진 데이터셋에 대해 모델을 전이학습 하였으며, 관광객이 국내에서 촬영한 사진에 해당 모델을 적용하여 관광지 특성을 분석하였다. 결과적으로, 다중레이블을 활용할 경우 해당 사진을 통해 보다 풍부한 관광컨텐츠 정보를 추출할 수 있으며, 함께 촬영되는 레이블을 활용하여 특정 주제와 연관성이 높은 맥락정보를 분석할 수 있음을 확인할 수 있었다.
목차
要旨
Abstract
1. 서론
2. 선행연구 고찰
3. 관광 사진 분류 모델 개발
4. SNS 관광 사진 분석
5. 결론
References
참고문헌 (0)
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