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류위제;최원호
- 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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- 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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- pp.97-98
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- 2019
최근 몇 년 동안, 레트로를 소재로 한 드라마가 다수 제작되고 있다. 레트로의 소재는 시청자의 과거의 기억을 상기시키면서, 감정에 호소한다. 바로 레트로 소재가 가지는 특징이자, 장점이기도 하다. 이에 연구자는 레트로를 소재로 한 텔레비전 드라마를 중심으로 분석하여 그 특성을 객관화하여 향후의 드라마 제작에 기여하고자 한다.
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이민규;최준호;송병철
- 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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- 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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- pp.35-37
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- 2019
최근 딥 러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정인식 기술이 상당한 진보를 이루었다. 그러나 기존 얼굴표정인식 기법들은 제한된 환경에서 취득한 인위적인 동영상에 대해 주로 개발되었기 때문에 실제 wild 한 환경에서 취득한 동영상에 대해 강인하게 동작하지 않을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 3D CNN, 2D CNN 그리고 RNN 의 새로운 결합으로 이루어진 Deep neural network 구조를 제안한다. 제안 네트워크는 주어진 동영상으로부터 두 가지 서로 다른 CNN 을 통해서 영상 내 공간적 정보뿐만 아니라 시간적 정보를 담고 있는 특징 벡터를 추출할 수 있다. 그 다음, RNN 이 시간 도메인 학습을 수행할 뿐만 아니라 상기 네트워크들에서 추출된 특징 벡터들을 융합한다. 상기 기술들이 유기적으로 연동하는 제안된 네트워크는 대표적인 wild 한 공인 데이터세트인 AFEW 로 실험한 결과 49.6%의 정확도로 종래 기법 대비 향상된 성능을 보인다.
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