메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김나은 (경상국립대학교) 최해영 (경상국립대학교) 강창구 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.11
수록면
1,193 - 1,196 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 DCRNN과 LogSparse Attention을 활용한 Transformer 모델을 통해 수화 인식 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 제안된 모델은 그래프 구조를 활용하여 손가락 모양을 고려하고, 왼손과 오른손의 특징을 독립적으로 추출하여 이를 효과적으로 통합함으로써 인식 성능을 개선하고자 한다. 본 연구에서는 양손과 거리 노드 간의 관계를 반영하여 DCRNN을 수행한 후, 각각의 손에 대해 LogSparse Attention을 적용하여 특징을 추출한다. 계층별 k-fold 교차 검증을 통해 k를 5로 설정하고 10 epochs 동안 학습을 진행하였다. 최종적으로 테스트 데이터에서 F1 스코어 0.94를 기록하여 높은 성능을 보여주었다. 이 연구는 DCRNN과 LogSparse Attention을 결합한 Transformer 모델이 다양한 수화 동작의 복잡한 인식을 효과적으로 개선할 수 있음을 보여준다.
#Sign language #DCRNN #Log sparse transformer

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 수화 인식을 위한 트랜스포머 모델
Ⅲ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문과 함께 이용한 논문

순환신경망과 트랜스포머 모델을 활용한 POMDP 환경에서의 강화학습 성능 개선에 관한 연구
최요한 ,  지창훈 ,  석영준 외 2명 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 2024 .09
실시간 객체 탐지기법을 활용한 지화번역 프로그램
이성현 ,  홍경찬 ,  김형수 외 1명 한국재활복지공학회 학술대회 논문집 2020 .11
강화학습을 이용하여 인공신경망에 대한 adversarial attack을 방어하는 affine transformer에 관한 연구
김형진 ,  이정우 한국통신학회 학술대회논문집 2022 .02
돌연변이 탐지를 위한 트랜스포머 모델과 RNN 모델의 성능비교
이재경 ,  배준우 ,  박희진 한국정보과학회 학술발표논문집 2021 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0