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음악감성 인식 정확도 향상을 위한 노이즈 제거 기술의 효과 비교 연구
미아오쉬 ( Xu Miao ),이재성 ( Lee Jae-sung ) 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2018 인공지능인문학연구 Vol.1 No.-
감성공학이란 인간의 감성을 분석하고 환경 설계에 적용하여 더욱 편리하고 쾌적한 인간의 삶을 도모하는 기술을 총칭한다. 따라서 감성공학에서 비언어적 요소를 환기시키거나 전이하는 고전문학, 음악, 미술 작품 등을 정량화하는 연구는 매우 빈번하게 있어왔다. 예를 들어, 음악감성 인식 기술은 음악이 표현하고 있거나 내재되어 있는 음악감성을 정량화된 데이터를 바탕으로 인식하여 다양한 음악 서비스에 적용하여 사용자의 편이 확대에 기여할 수 있다. 이 때, 음악감성 인식 문제에서는 계산효율성을 위해 음악의 일부분을 샘플링하여 데이터화한다. 샘플링된 음악이 전체 음악을 대표하지 못하는 경우, 음악감성 인식을 위한 학습과정에서 노이즈가 된다. 따라서 이와 같은 데이터 또는 인스턴스들은 학습 전 제거되어야 하지만, 복합 음악감성을 표현하기 위한 다중 레이블 데이터를 위한 데이터 선별 기술은 제안된 바가 없다. 본 연구에서는 다중 레이블 데이터 선별 알고리즘들을 제안하였으며, 13개의 다중 레이블 데이터를 통해 성능을 비교하였다. 실험 결과에서는 레이블 멱집합 문제변환을 통한 데이터 선별 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. Affective engineering refers to the development of technologies that can analyze human emotions and applying such technologies to environmental design for promoting convenience and comfort in human lives. Numerous studies in affective engineering have been conducted on the quantification of classical literature, music, and art works that evoke and transit nonverbal elements. Music emotion recognition involves the identification of music emotions expressed or inherently present in the music based on quantified data and incorporating them into various music services, thus enhancing the user's convenience. In conventional music emotion recognition, music data is generally created by extracting information from a music segment for mitigating efficiency issues. If the sampled music segment is unrepresentative of the entire music, it can act as noise in the learning process and hence should be eliminated before initiating the learning process. This study proposes various multi-label instance selection algorithms and compares their performances with the help of thirteen multi-label datasets. Obtained experimental results demonstrate that the instance selection method with label powerset transformation can achieve the best performance.
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미아오쉬(Xu Miao),이현순(Hyun-Soon Lee),강보영(Bo-Yeong Kang) 한국지능시스템학회 2017 한국지능시스템학회논문지 Vol.27 No.5
본 논문에서는 청소 로봇이 미지의 큰 맵에 대해 맵-분해를 적용할 수 있는 확장된 BSA(backtracking spiral algorithm) 커버리지 경로계획(coverage path planning)을 제안한다. 기존의 나선형 경로에 기반한 방법은 전체 맵을 로봇의 크기만큼 나누고 각 격자에서 맵 정보를 기록한 격자들을 통해서 청소 맵에 대한 커버리지 경로계획을 구현할 수 있지만 격자 수량이 많을수록 알고리즘의 성능이 떨어지는 단점이 존재한다. 제안한 방법은 큰 맵에서 맵 축소 및 A* 탐색 기법을 이용하여 맵을 분해하고 맵의 크기 조절을 통해서 격자의 수량을 효율적으로 제어할 수 있기 때문에 기존의 방법의 단점을 극복할 수 있을 뿐만 아니라 분해된 작은 맵에서 기존의 BSA기법을 사용하여 나선형 경로에 기반한 커버리지 경로계획의 장점도 유지할 수 있다. 일련의 실험을 통하여 제안된 방법은 미지의 큰 맵에서 커버리지 경로계획을 보다 효과적으로 적용이 가능하였고, 기존의 BSA 기법의 성능을 효율적으로 개선할 수 있었다. In this paper we propose an extended BSA (Backtracking Spiral Algorithm) which uses coverage path planning method for map-decomposition of large unknown maps. The existing spiral path planning method divides the entire map into grids by the size of the cleaning robot and stores the grid information which is then used to generate the cleaning path. The main disadvantage of this existing method is that when the size of map increases the grid information necessary to complete the cleaning path generation also increases which is less efficient. The proposed method thus overcomes the disadvantages of existing method by effectively controlling the size of map to form a contracted map and by using A* method for map-decomposition. As the proposed method can effectively control the number of grid it not only overcomes the disadvantages of the existing spiral path planning method but also maintains the advantages of using BSA in the decomposed map. Through a series of experiments it was found that the proposed method can effectively apply the coverage path planning in large unknown maps and improve the performance of the existing BSA method.
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