http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 송진주 ( Jinjoo Song ) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
송진주 ( Jinjoo Song ),강승식 ( Seung-shik Kang ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
지식과 정보의 중요성이 강조되는 지식기반사회에서는 지식재산권의 대표적인 유형인 특허의 중요성이 날로 높아지고 있고, ュ 수 또한 급증하고 있다. 특허 문서의 효과적 검색과 이용을 위해 서는 새롭게 출원되는 특허 문서의 체계적인 분류 작업이 선행되어야 하고, 따라서 방대한 양의 특허 문서를 자동으로 분류해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 Doc2Vec 모델을 이용하여 국내 특허 문서의 특징 (feature)을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 한 특허 문서의 자동 분류 모형을 제안한다. 먼저 국내에 등록된 31,495 건의 특허 문서의 IPC(International Patent Classfication)와 요약 정보를 바탕으로 Doc2Vec 모델을 구축하였다. 구축된 Doc2Vec 모델을 통하여 훈련데이터의 특징을 추출한 후, 이 특징 벡터를 이용하여 분류기를 학습하였다. 마지막으로 Doc2Vec 모델을 이용하여 실험데이터의 특징 벡터를 추출하고 분류기의 성능을 실험한 결과, 43%의 분류 정확도를 얻었다. 이를 통해, 특허 문서 분류 문제에 Doc2Vec 모델의 사용 가능성을 확인할 수 있었다.
-
Vision Transformer기반 특징 가지치기 및 강화를 통한 추적 모델 성능 강화 기술
박민호(Minho Park),송진주(JinJoo Song),윤상민(Sang Min Yoon) 한국방송·미디어공학회 2023 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.6
최근 단일 객체 추적 분야에서는 CNN 기반의 딥러닝 모델을 이용하여 객체 추적 성능을 향상시킬 수 있었지만, 시간적 정보를 강조하는 것에 한계가 있어왔다. 최근에는 트랜스포머 기반의 모델을 통하여 공간적 및 시간적 정보를 함께 강조함으로써 다양한 환경에서 state-of-the-art (SOTA)의 성능을 보여주고 있다. 하지만, 대부분의 트랜스포머 기반 객체 추적 연구는 영상에 대해서 모델이 추출한 특징을 기반으로 추적하고자 하는 target 객체에 대해 유사도 측정하는 부분을 강화하는 방식으로 성능을 향상시키고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 단일 객체 추적은 모델에서 추출된 특징에 의존적이라는 한계점이 존재한다. 본 논문은 모델에서 추출된 특징에 의존적이라는 한계점을 극복하기 위해 모델에서 나오는 특징을 개선하여 추적에 필요한 유사도 계산을 통하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다. Target 객체를 더 정확하게 추적하기 위하여, target 객체가 다른 물체 혹은 백그라운드에 의해 일부분이 가려지는 폐색 현상이 발생하였을 때 장애물에 대하여 attention 된 특징을 제거하고 target에 대한 attention을 강조하기 위해 트랜스포머 모델의 Attention map에 adaptive threshold를 적용하여 불필요한 특징을 제거하고 target에 대한 특징을 강조하는 Pruning 방법을 제안한다. 본 논문은 baseline으로 채택한 ‘SwinTrack’ 아키텍쳐에 Vision Transformer 네트워크를 백본으로 사용하여 추적 모델의 Average Overlap (AO) 성능이 63.4%에서 Pruning을 적용하여 64.0%로, Success Rate_0.5 (SR) 성능이 73.9%에서 74.5%로 개선하여 부분 가림 등의 환경적 제약이 있는 상황에서도 target의 특징을 정확하게 검출하여 추적 성능을 향상할 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 CCTV, 로봇, 드론과 같은 다양한 기기에서의 사물 추적 분야에 활용 가능할 것으로 기대된다.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
