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지도학습 기반의 부정·불량 식품 기사 자동 분류에 관한 연구
임형준(HyoungJun Lim),이재윤(JaeYoon Lee),김도희(Dohee Kim),김태훈(Taehoon Kim),정승진(Seungjin Jung),최종원(Jongwon Choi) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
최근 식품 공급망의 다양화와 생산, 유통, 소비 방식의 변화로 인해 부정·불량 식품이 증가하고 있어 이에 대한 새로운 대응책이 필요하다. 현재까지는 사람이 직접 부정·불량 식품 관련 기사를 모니터링하고 분석했으나, 처리해야 할 정보의 양이 많아지면서 기사 분석을 위한 비용이 크게 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 지도학습 기반 모델을 사용한 부정·불량 식품 자동 분류 시스템을 제안한다. 해당 시스템에는 여러 BERT[1] 모델의 앙상블(Ensemble)을 적용하여 과적합(Overfitting)과 편향성(Bias)을 방지하였으며 동시에 분류(Classification) 성능을 향상시켰다. 모델의 분류학습과 성능 평가에는 사전에 수집된 1250개의 기사 데이터를 사용하여 실험을 수행했다. 실험 결과 자연어 처리 분야에서 여러 모델의 앙상블 기법은 단일 모델 대비 적은 데이터로 더 높은 분류 성능을 보이는 것을 확인했다.
박수현(Soohyun Park),임형준(HyoungJun Lim),이주영(Jooyoung Lee),최종원(Jongwon Choi) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
비디오 데이터를 사용한 시청각 정렬은 멀티 모달표현 학습의 자체 감독을 위한 전통적인 접근 방식입니다. 그러나 배경 음악, 외부 소음 및 인간 대화 소리는 때때로 비디오의 시청각적 불일치를 야기할 수 있으며, 이러한 잘못된 비디오를 제거하면 멀티 모달 표현 학습이 크게 향상된다는 것을 발견했다. 본 논문에서는 잘못된 비디오를 탐지하고 동시에 멀티 모달 표현 모델을 훈련하는 방법을 제안한다. UCF51 및 UCF101 데이터 세트의 비디오 인식 작업에 대한 태스크를 평가하여 시청각 지식 전송을 위한 기존 표현 학습 방법으로 경쟁력 있는 성능을 달성한다.