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Hailin Jin,Zhegao Piao,구영현(Yeong Hyeon Gu),유성준(Seong Joon Yoo) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.7
패션산업은 매년 1 조원씩 성장(연평균 2.1%)하며 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 전통적인 패션산업은 점차 디지털화되어 선진적인 컴퓨터 비전 기술을 적용해 소비자들에게 더 좋은 쇼핑 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 2014 년부터 2019 년 사이에 구축된 대표적인 패션 데이터셋을 연도별로 정리하고 각 데이터셋에 포함된 주석(annotation)의 특징을 정리했다. 또한 데이터셋이 패션 상품 검출(Fashion detection), 패션 이미지 생성(Fashion image generation), 가상 피팅(Virtual try-on) 그리고 패션 의류 분할(Fashion Clothing segmentation) 등 연구에서의 활용될 수 있는 여부에 대해 분석했다.
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WideResNet 및 이미지 보간 기법을 적용한 UTRAD 모델 연구
권민정(Min Jung Kwon),PIAO XIANGHUA,PIAO ZHEGAO,구영현(Yeong Hyeon Gu) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.11
Deep learning models have shown remarkable performance in the field of anomaly detection, but model training is often influenced by the issue of data imbalance. In this paper, we conducted performance enhancement experiments using the UTRAD model, which addresses the aforementioned problem. The experimental results demonstrated a 1.61% improvement in Image-AUROC by applying the WideResNet backbone and image interpolation techniques to UTRAD.
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SVM-based Classification of Promotional News for Economic Forecasting
Yeong Hyeon Gu,Seong Joon Yoo,Yun Hwan Kim,Zhegao Piao 한국정보통신학회 2015 2016 INTERNATIONAL CONFERENCE Vol.7 No.1
Economic forecasting has been made usually based on quantitative data such as economic indexes. News contents are also one of significant factors influencing the market, but they have been excluded from the process of forecasting. In order to solve this problem, research is being conducted actively on collecting, analyzing, and utilizing news for economic forecasting using the latest text mining techniques. However, economic news contain not only economy-related contents but also those irrelevant to economic forecasting such as product/service promotions, introductions to new products, and appointment orders. Such irrelevant contents may cause noise and lower the performance of text-based economic forecasting. As an effort to solve this problem, this study attempted to sort out promotional news from economic news. For this purpose, news were collected using a Web crawler, and collected documents were manually divided into and labeled as economic news and promotional news. Then, term vectors were built using the frequency of words, and then raw data were classified through SVM using the terms as features. Performance was tested through 10-cross validation, and according to the results of the experiment, when the TF-IDF technique was applied to vector representation with feature extraction as Bigram, F-measure was highest as 0.95. The promotional news classifier developed in this study is expected to be applicable as a core technology for text mining-based economic forecasting.
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윤학림(Helin Yin),유성준(Seong Joon Yoo),강지연(Zhiyan Jiang),정원희(Won Hee Chung),박철호(Zhegao Piao),구영현(Yeong Hyeon Gu) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6
지속적인 기후 변화 및 외래 병해충으로 인해 농작물의 손실이 날로 증가하고 있다. 그러나 이런 농작물 재배 현장형 병해충 진단 및 처방 정보를 제공하는 시스템이 많이 부족한 상황이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 재배 현장에서 바로 사용될 수 있는 병해충 진단 및 처방 시스템을 설계하였다. 설계한 시스템에서는 병해충 이미지를 자동으로 인터넷을 통해 수집하고 전문가가 참여하는 이미지 검수 시스템을 거쳐 해당 병해충 이미지들의 신뢰도를 향상시킨다. 그리고 이미지 유사도 기반 검색 시스템과 영상인식 기술 및 머신러닝 기법을 사용하여 해당 병해충 이미지의 인식 속도와 인식 정확도를 향상시킨다. 또한 이 모든 동작들은 앱(App)에서 실행할 수 있으며 이는 재배 현장에서 진단 및 처방 정보를 바로 가져올수 있다는 장점이 있다. 그리고 더 많은 농민들에게 보다 신속하고 정확한 병해충 정보를 제공해줌으로서 병해충에 의한 경제 손실을 최소화하는 효과를 기대할 수 있다.
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