• 제목/요약/키워드: 정확도 향상

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딥러닝 기반의 MBTI 직업 추천 알고리즘 설계 (Design of MBTI Job Recommendation Algorithm Based on Deep Learning)

  • 김준겸;조영복
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.13-15
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    • 2023
  • 본 논문에서는 성격, 성향을 근거로 사람의 성향에 따른 직업 및 전공에 대한 만족도를 분류한 데이터셋을 구축하여 사전에 사용자의 성향을 파악하여 직업을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 성격유형검사 뿐만이 아닌 최근 게시한 SNS 텍스트를 사전에 학습한 데이터셋에 적용해 성격유형 결과의 정확도를 상승시키고자 한다. 사전에 생성한 데이터셋 외에 대상자가 작성한 정보(직업, 전공, 직엄 및 전공에 대한 만족도)로 연합학습을 진행하여 데이터셋의 정확도를 향상시키고자 한다. 모델의 학습 및 분류의 정확도 향상을 위해 SVM, NB, KNN, SDG 알고리즘들을 비교하였고 각각 67%, 21%, 28%, 69%의 정확도를 도출하였다. 데이터 셋은 캐글에서 제공받았다.

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마이크 성능과 노래 만족도가 허밍질의에 미치는 영향 (How Microphone Performance and Sung Confidence Influence on Query by Humming)

  • 현경우;남현우;박능수;권순일
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.157-160
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    • 2008
  • 이 논문은 허밍질의의 정확도 향상에 마이크와 같은 장비에 특성, 허밍을 하는 사용자의 숙련도가 어느 정도 반영되는지 알아본다. 연구의 결과 검색의 정확도는 마이크 성능에 독립적임을 보였고, 사용자가 노래를 아는 정도와 노래를 부른 만족도가 검색 순위를 상승시키는데 미치는 영향이 없거나 미미함을 실험결과를 통해 보다 이와 같은 실험 결과들은 허밍질의 검색의 정확도 향상을 위한 연구에서 참고자료로 사용될 것이다.

고해상도 디지털항공사진 카메라 도입에 따른 DMC의 3차원 위치결정 정확도 평가 (3D Positioning Accuracy Estimation of DMC in Compliance with Introducing High Resolution Digital Aerial Camera)

  • 함창학;장휘정
    • 한국측량학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.743-750
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    • 2009
  • 1972년 국내에서는 아날로그카메라를 이용하여 항공사진측량을 시작한 이래로 최근에는 항공사진측량의 효율성을 향상시키기 위해서 고해상도 디지털항공사진 카메라의 도입이 적극적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 항공사진측량을 위해 개발된 고해상도 디지털항공사진카메라 중에서 DMC(Digital Mapping Camera) 카메라에 대한 3차원 위치결정의 정확도를 기존의 아날로그카메라와 비교하여 평가하였다. 이를 위해서 인천인근지역에 테스트필드를 선정하고 기준점을 설치한 후 항공사진측량을 수행하였다. 아날로그카메라 및 DMC 카메라 항공사진의 3차원 위치결정의 정확도를 비교한 결과, 정확도에는 큰 차이가 없었으며, GPS/IMU 자료에 기준점을 추가하여 항공삼각측량을 수행한 후 위치결정을 수행했을 경우 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.

비선형 최소화에 의한 F행렬 추정 및 정확도 분석 (Estimation of the Fundamental Matrix using a Non-linear Minimization Technique and Its Accuracy Analysis)

  • 엄성훈;이종수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제38권6호
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    • pp.657-664
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    • 2001
  • 최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.

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구 분할을 이용한 명사구기반 색인의 성능향상 (Improvement of phrase-based indexing performance using phrase segmentation)

  • 이충희;김현진;장명길
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.585-588
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    • 2002
  • 정보검색의 정확률을 높이는 것이 최근 정보검색 연구의 추세이며, 정확률을 높일 수 있는 방법 중 하나로 명사구단위 색인이 있다. 명사구 색인을 하는 방법에는 구문분석기를 이용하는 방법과 패턴 규칙을 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 구문분석기를 이용하여 전체 문장을 분석한 후 명사구단위 색인을 할 경우, 범용적으로 이용할 수 있지만 속도와 정확도가 떨어진다는 문제점이 있으며 패턴 규칙을 이용하는 경우는 속도는 빠르지만 정확도 및 확장성에 문제를 가지고 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 문장으로부터 명사구를 분할한 후, 분할된 명사구를 완전 구문 분석하여 색인하는 방법을 제안한다. 명사구는 속격어구와 관형형 명사구를 대상으로 하였고, 구 분할은 속격조사와 관형형어미를 중심으로 주변 형태소와 품사를 고려하는 규칙을 만들어 실행하였다. 실험대상은 짧은 문장, 중간문장, 긴 문장을 각각 25 개를 선정하여 실험하였고, 구 분할을 이용할 경우 평균 재현율은 86%, 평균 정확률은 74% 정도의 성능을 보였다. 긴 문장의 경우, 구 분할을 이용하지 않는 경우에 비해서 정확도 및 속도에서 월등한 성능향상이 있었다.

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