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학술저널
저자정보
조민희 (호서대학교 과학기술융합연구소) 김성용 (호서대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제24권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
539 - 550 (12page)
DOI
10.37727/jkdas.2022.24.2.539

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4차산업혁명으로 인해 이미지 콘텐츠의 양이 급속히 증가함에 따라 다양한 이미지를 저장 및 관리하기 위한 필요성이 커지고 있다. 이를 위해서 이미지 내용 및 주제의 파악이 선행되어야 하며, 이미지의 세부 객체를 판별하기 위한 방법론들이 제안되었다. 이와 같은 방법론들은 이미지 내의 세부 객체를 주석으로 제공하게 되는데, 이를 통해 전체 이미지의 주제를 설명하기에는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이미지의 주석을 이용하여 주제를 파악하기 위해 잠재토픽모형을 이용하도록 한다. 잠재토픽모형으로는 Hofmann(2001)이 제안한 PLSA 모형을 이용하며, 이를 통해 각 이미지 및 주석을 잠재집단에 할당하도록 한다. 각 잠재집단에서 추정된 주석의 확률을 이용하여 잠재집단을 규명하고, 각 이미지 또는 주석이 잠재집단에 속할 사후확률을 추정하도록 한다. 본 논문에서는 Visual Genome에서 제공하는 300개의 이미지 및 주석을 분석하였으며, 다양한 잠재집단의 수를 설정하고 PLSA 모형을 적합한 후, 적합도 및 동질성 척도 등을 이용하여 모형을 평가하였다. 마지막으로, 수작업으로 분류한 결과와 모형을 통해 분류된 결과를 비교하여 오분류율을 구하고 적합도 및 동질성 척도의 결과와 비교하였다.
#이미지분석 #텍스트마이닝 #잠재토픽모형 #유한혼합모형. #image analysis #text-mining #latent topic model #finite mixture model.

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