Journal of Advanced Information Technology and Convergence
/
v.8
no.2
/
pp.119-127
/
2018
Training a very large deep neural network can be painfully slow and prone to overfitting. Many researches have done for overcoming the problem. In this paper, a combination of early stopping and ADAM based deep neural network was presented. This form of deep network is useful for handling the big data because it automatically stop the training before overfitting occurs. Also generalization ability is better than pure deep neural network model.
Journal of Information Technology Applications and Management
/
v.26
no.6
/
pp.89-101
/
2019
Many researchers have been focused on designing beauty product recommendation system for a long time because of increased need of customers for personalized and customized recommendation in beauty product domain. In addition, as the application of the deep neural network technique becomes active recently, various collaborative filtering techniques based on the deep neural network have been introduced. In this context, this study proposes a deep neural network model suitable for beauty product recommendation by applying Neural Collaborative Filtering and Generalized Matrix Factorization (NCF + GMF) to beauty product recommendation. This study also provides an implementation of web API system to commercialize the proposed recommendation model. The overall performance of the NCF + GMF model was the best when the beauty product recommendation problem was defined as the estimation rating score problem and the binary classification problem. The NCF + GMF model showed also high performance in the top N recommendation.
In this paper, a method for improving the defect classification performance in low contrast, ununiformity and featureless steel plate surfaces has been studied based on deep convolution neural network and transfer-learning neural network. The steel plate surface images have low contrast, ununiformity, and featureless, so that the contrast between defect and defect-free regions are not discriminated. These characteristics make it difficult to extract the feature of the surface defect image. A classifier based on a deep convolution neural network is constructed to extract features automatically for effective classification of images with these characteristics. As results of the experiment, AlexNet-based transfer-learning classifier showed excellent classification performance of 99.43% with less than 160 seconds of training time. The proposed classification system showed excellent classification performance for low contrast, ununiformity, and featureless surface images.
Journal of information and communication convergence engineering
/
v.19
no.4
/
pp.241-247
/
2021
Particulate matter has emerged as a serious global problem, necessitating highly reliable information on the matter. Therefore, various algorithms have been used in studies to predict particulate matter. In this study, we compared the prediction performance of neural network models that have been actively studied for particulate matter prediction. Among the neural network algorithms, a deep neural network (DNN), a recurrent neural network, and long short-term memory were used to design the optimal prediction model using a hyper-parameter search. In the comparative analysis of the prediction performance of each model, the DNN model showed a lower root mean square error (RMSE) than the other algorithms in the performance comparison using the RMSE and the level of accuracy as metrics for evaluation. The stability of the recurrent neural network was slightly lower than that of the other algorithms, although the accuracy was higher.
International Journal of Advanced Culture Technology
/
v.6
no.4
/
pp.262-265
/
2018
Deep learning, a sub-field of machine learning changing the prospects of artificial intelligence (AI) because of its recent advancements and application in various field. Deep learning deals with algorithms inspired by the structure and function of the brain called artificial neural networks. This works reviews basic architecture and recent advancement of deep structured learning. It also describes contemporary applications of deep structured learning and its advantages over the treditional learning in artificial interlligence. This study is useful for the general readers and students who are in the early stage of deep learning studies.
International Journal of Advanced Culture Technology
/
v.7
no.4
/
pp.327-333
/
2019
Wind speed data constitute important weather information for aircrafts flying at low altitudes, such as drones. Currently, the accuracy of low altitude wind predictions is much lower than that of high-altitude wind predictions. Deep neural networks are proposed in this study as a method to improve wind speed forecast information. Deep neural networks mimic the learning process of the interactions among neurons in the brain, and it is used in various fields, such as recognition of image, sound, and texts, image and natural language processing, and pattern recognition in time-series. In this study, the deep neural network model is constructed using the wind prediction values generated by the numerical model as an input to improve the wind speed forecasts. Using the ground wind speed forecast data collected at the Boseong Meteorological Observation Tower, wind speed forecast values obtained by the numerical model are compared with those obtained by the model proposed in this study for the verification of the validity and compatibility of the proposed model.
The growing concerns on the emission of particulate matter has prompted a demand for highly reliable particulate matter forecasting. Currently, several studies on particulate matter prediction use various deep learning algorithms. In this study, we compared the predictive performances of typical neural networks used for particulate matter prediction. We used deep neural network(DNN), recurrent neural network, and long short-term memory algorithms to design an optimal predictive model on the basis of a hyperparameter search. The results of a comparative analysis of the predictive performances of the models indicate that the variation trend of the actual and predicted values generally showed a good performance. In the analysis based on the root mean square error and accuracy, the DNN-based prediction model showed a higher reliability for prediction errors compared with the other prediction models.
Journal of information and communication convergence engineering
/
v.21
no.1
/
pp.9-16
/
2023
The natural language on social network platforms has a certain front-to-back dependency in structure, and the direct conversion of Chinese text into a vector makes the dimensionality very high, thereby resulting in the low accuracy of existing text classification methods. To this end, this study establishes a deep learning model that combines a big data ultra-deep convolutional neural network (UDCNN) and long short-term memory network (LSTM). The deep structure of UDCNN is used to extract the features of text vector classification. The LSTM stores historical information to extract the context dependency of long texts, and word embedding is introduced to convert the text into low-dimensional vectors. Experiments are conducted on the social network platforms Sogou corpus and the University HowNet Chinese corpus. The research results show that compared with CNN + rand, LSTM, and other models, the neural network deep learning hybrid model can effectively improve the accuracy of text classification.
Deep neural network that effectively capture the characteristics of data has been widely used in various applications. However, the amount of sound database is often insufficient for learning the deep neural network properly, so resulting in overfitting problems. In this paper, we propose a transfer learning framework that can effectively train the deep neural network even with insufficient sound event data by employing rich speech or music data. A series of experimental results verify that proposed method performs significantly better than the baseline deep neural network that was trained only with small sound event data.
In this paper, we propose a deep neural network-based sound interpolation method for realizing virtual reality sound. Through this method, sound between two points is generated by using acoustic signals obtained from two points. Sound interpolation can be performed by statistical methods such as arithmetic mean or geometric mean, but this is insufficient to reflect actual nonlinear acoustic characteristics. In order to solve this problem, in this study, the sound interpolation is performed by training the deep neural network based on the acoustic signals of the two points and the target point, and the experimental results show that the deep neural network-based sound interpolation method is superior to the statistical methods.
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.