전자상거래에서 상품 정보에 따른 신속하고 정확한 자동 상품 분류는 중요하다. 최근의 딥러닝 기술 발전은 자동 상품 분류에도 적용이 시도되고 있다. 성능이 우수한 딥러닝 모델개발에 있어, 학습 데이터의 품질과 모델에 적합한 데이터 전처리는 중요하다. 본 연구에서는, 텍스트 상품 데이터를 기반으로 카테고리를 자동 유추할 때, 데이터의 전처리 정도에 따른 영향력과 학습 데이터 선택 범위 영향력을 CNN모델을 사례 모델로 이용하여 비교 분석한다. 실험 분석에 사용한 데이터는 실제 데이터를 사용하여 연구 결과의 실증을 담보하였다. 본 연구가 도출한 실증 분석 및 결과는 딥러닝 상품 분류 모델 개발 시 성능 향상을 위한 레퍼런스로서 의의가 있다.
최근 다양한 응용 분야에서 딥러닝을 적용한 사례가 나오고 있으며, 딥러닝 네트워크 경량화 또는 압축 기법을 적용해 정확도는 최대한 유지하면서 에너지 효율을 개선하려는 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 추론 과정에서 중간 데이터로 도출되는 활성화 데이터의 압축을 위해 연속 길이 부호화 방법을 적용해보고 압축률과 개선점에 대해 분석 한다.
본 연구에서는 다양한 시계열 예측에서 우수한 성과를 보이고 있는 딥러닝 알고리즘 LSTM(Long & Short Term Memory) 모형의 수문시계열 분석에 있어서의 적용성을 검토하고, 모형의 활용가능성과 한계점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 물리적 강우-유출 모형과의 비교 검토, 일반하천 및 감조하천에서의 수위 예측, 월강수량 및 댐방류량을 활용한 갈수량 예측 등에 LSTM 모형을 적용하고, 결과분석을 통해 모형의 장 단점을 요약하였다. 상기 목적을 위한 모형적용 결과, LSTM 모형은 수문시계열 예측에 있어 우수한 예측능력을 보이고 있으며, 이는 양적/질적 수문자료가 충분히 확보되었지만, 수문해석 모형구축에 제약이 있는 유역에 대해서 보완적 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 Tensorflow나 Pytorch, Keras 같은 여러가지의 딥러닝 프레임워크 모델들이 나왔다. 또한 이미지 인식에 Tensorflow, Pytorch, Keras 같은 프레임 워크를 이용하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용시켜 이미지 분류에서의 최적화 모델을 주로 이용한다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 인식분야에서 가장 많이 사용하고 있는 파이토치와 텐서플로우의 프레임 워크를 CNN모델에 학습을 시킨 결과를 토대로 두 프레임 워크를 비교 분석하여 이미지 분석할 때 최적화 된 프레임워크를 도출하였다.
음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.
전 세계적으로 코로나바이러스가 유행함에 따라 비대면 활동을 비롯하여 전자 필기 이용 및 상품 소비가 증가하였다. 전자 필기에 대한 수요가 늘어남에 따라 전자 필기 글씨체 교정에 대한 관심 또한 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 전자 필기 이미지에서 음절과 음소 영역을 추출하여 글씨를 분석하고, 이를 사용하여 사용자의 손글씨에서 개선점을 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해 사용자가 원하는 전자 필기 글씨체를 효과적으로 습득할 수 있도록 사용자 글씨에 대해 구체적인 피드백을 제공하는 딥러닝 기반 태블릿 PC 용 한글 전자 필기 연습 및 분석 앱에 대한 연구를 소개하였다.
본 논문에서는 특정지역의 보행자들의 검출을 통한 분석으로, 특정시간 동안의 보행자 수를 분석해 원하는 지역의 상권을 과학적이고 체계적으로 분석하여 사업을 하고자 하는 수요자에 대한 서비스 제공을 목적으로 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문을 통해 특정지역에 분포해 있는 다양한 영상획득 장치를 통해 우선 영상에서의 보행자 수를 딥러닝 기법중 하나인 YOLO를 통해 검출하여 알고리즘을 이용하여 분석하고, 관심지역에서 획득된 영상을 활용하여, 분당 한 장의 영상정보를 활용하여 딥러닝 네트워크를 활용하여 보행자수를 파악한 후 특정지역 및 시간대별로 보행자수를 분석하여 상권분석을 체계적이고 객관적으로 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 보다 객관적인 상권을 분석하여 다양한 방법을 통해 사용자가 원하는 지역의 상권 분석을 위한 모델을 제안하였다.
딥러닝 기술의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 특정한 분야의 문제를 해결하기 위해서는 그 문제에 적합한 딥러닝 모델을 작성해야 한다. 근래에는 COVID-19 사태로 인하여 다양한 문제들을 딥러닝으로 해결하고자 하는 사례들이 늘고 있다. 이러한 일환으로 본 논문에서는 갑자기 급증할 수 있는 병원의 외래환자들을 미리 예측을 위한 시계열의 딥러닝 모델을 제시하고자 한다. 제시하는 딥러닝 모델은 주피터 노트북에서 케라스로 작성하였다. 예측결과는 실제 데이터와 그래프로 비교하며 유효성 데이터를 활용하여 과소적합과 과대적합의 여부를 손실률로 분석할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 딥러닝 및 강화학습 연구에 대해 KeyBERT(Keyword extraction with Bidirectional Encoder Representations of Transformers) 알고리즘 기반의 토픽 추출 및 토픽 출현 빈도 분석으로 급변하는 딥러닝 관련 연구 동향 분석을 파악하고자 한다. 딥러닝 알고리즘과 강화학습에 대한 논문초록을 크롤링하여 전반기와 후반기로 나누고, 전처리를 진행한 후 KeyBERT를 사용해 토픽을 추출한다. 그 후 토픽 출현 빈도로 동향 변화에 대해 분석한다. 분석된 알고리즘 모두 전반기와 후반기에 대한 뚜렷한 동향 변화가 나타났으며, 전반기에 비해 후반기에 들어 어느 주제에 대한 연구가 활발한지 확인할 수 있었다. 이는 KeyBERT를 활용한 토픽 추출 후 출현 빈도 분석으로 연구 동향변화 분석이 가능함을 보였으며, 타 분야의 연구 동향 분석에도 활용 가능할 것으로 예상한다. 또한 딥러닝의 동향을 제공함으로써 향후 딥러닝의 발전 방향에 대한 통찰력을 제공하며, 최근 주목 받는 연구 주제를 알 수 있게 하여 연구 주제 및 방법 선정에 직접적인 도움을 준다.
빅데이터 분석을 위해 많이 사용하고 있는 기계학습 알고리즘들 중 딥러닝 알고리즘이 많이 활용되고 있으며 분류와 예측에 높은 정확도를 나타내고 있다. 딥러닝 알고리즘의 적용에 따른 많은 장단점들이 있지만, 단점은 분석에 사용되는 특징들이 너무 많다는 것과 분석 모델을 만드는데 사용되는 알고리즘도 여러 가지를 적용하다 보니 분석 시간이 오래 걸린다는 것이다. 이런 단점들은 업무를 파악하면 특징을 최소화할 수 있고 필요로 하는 정보만 선별해서 대표적인 딥러닝 알고리즘 하나에 분석을 하게 되면 분석 시간을 단축시킬 수 있다. 이 실험은 [1], [2]에서 연구한 영화 관객수 예측 모델을 4개의 특징으로 최소화하고 선별된 데이터를 인공신경망 알고리즘 하나로 예측 모델을 생성하였을 때 유의미한 정보를 도출해 낼 수 있는지를 알아보기 위한 것이다. 실험결과는 최종 관객수를 1명 단위까지 정확하게 예측하지는 못했지만 비슷한 수준의 관객수 정보를 예측하였다. 학문적인 접근으로 보았을 때 예측 정확도가 높지 않으면 사용이 불가능한 모델이라고 판단할 수 있지만, 기업 입장으로 접근해 보았을 때 예측 정보가 [1]. [2] 연구 결과에 비해 부족한 수준은 아니다. 총 소요된 시간은 기획 3일, 데이터 수집 및 모델 개발 5일, 분석 시간 10분으로 개발 시간 단축, 업무 효율성 향상, 비용 절감을 기대할 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.