http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Autoencoder-based Anomaly Detection
Khoa Anh Ngo(노안콰),Junhan Kim(김준한),Jiseob Kim(김지섭),Jaseong Koo(구자성),Seungjae Baeck(백승재),Byonghyo Shim(심병효) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
Recently, much research has been devoted to developing deep learning-based anomaly detection techniques. If there is a huge amount of data samples, then deep learning models can be trained to provide an end-to-end solution for anomaly detection. However, in many realistic scenarios, the number of anomalies that can be used for training deep learning models is very limited. In this case, deep learning models trained in the manner of supervised learning performs poor, especially when detecting anomalies in the test phase. In this paper, to overcome this limitation, we put forth an autoencoder-based anomaly detection technique. Through the simulations based on the dataset provided by Samsung display, we show that the proposed technique can detect anomalies well.
딥 러닝 기반의 API와 멀티미디어 요소를 활용한 시니어 라이프 데이터 수집 및 상태 분석
김선대(Seon Dae Kim),박은수(Eun Soo Park),정종범(Jong Beom Jeong),구자성(Jaseong Koo),류은석(Eun-Seok Ryu) 한국방송·미디어공학회 2018 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.6
본 논문에서는 시니어를 위한 라이프 데이터 수집 및 행동분석 프레임 워크를 설명하고, 이의 부분적 구현을 자세히 설명한다. 본 연구는 시니어를 위한 라이프 데이터를 바탕으로 보호자가 없는 시니어를 보살핌과 동시에, 보호자가 미처 인지하지 못하는 시니어의 비정상적인 상태를 분석하여 판단하는 시스템을 연구한다. 먼저, 시니어가 시간을 많이 소요하는 TV 앞 상황을 가정하고, 방영되는 TV 콘텐츠와 TV 카메라를 이용한 시니어의 영상/음성 정보로 이상상태와 감정상태, TV 콘텐츠에 대한 반응과 반응속도를 체크한다. 구체적으로는 딥 러닝 기반의 API 와 멀티미디어 데이터 분석에서 사용되는 오픈 패키지를 바탕으로, 영상/음성의 키 프레임을 추출하여 감정 및 분위기를 분석하고 시니어의 얼굴 표정 인식, 행동 인식, 음성 인식을 수행한다.