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자료유형
학술저널
저자정보
서동호 (한양대학교) 차양훈 (예원대학교)
저널정보
한국애니메이션학회 애니메이션연구 애니메이션연구 제16권 제4호(통권 제56호)
발행연도
2020.12
수록면
141 - 156 (16page)
DOI
10.51467/ASKO.2020.12.16.4.141

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최근 이미지, 영상 및 자연어 처리, 그리고 음성 인식 분야에서는 그 어느 때보다 딥러닝(deep learning)을 기반으로 한 급속한 기술 발전과 더불어 인간의 영역을 뛰어넘은 우수한 성능까지 보이는 수준에 이르렀다. 더불어 딥러닝 기반의 기술 개발은 특정 분야에만 국한되지 않고 현재 모바일 어플리케이션부터 차세대 무선통신, 자율주행 자동차 분야까지 폭넓은 분야에서 다양한 형태의 기술 연구 및 개발이 이루어지고 있다. 특히, 인간만이 가능한 영역이라 불리던 예술의 창조 영역에서도 딥러닝을 이용한 기술을 바탕으로 예술 활동 및 연구가 진행되고 있다. 하지만 딥러닝 기반 기술들은 대부분 많은 데이터와 많은 컴퓨팅 자원을 요구하므로 이로 인한 실제 상용화에 많은 어려움이 존재하며, 특히 실제 환경에서 고성능의 딥러닝 모델을 구현하기 위해 필수적인 충분한 양질의 학습 데이터를 확보하지 못하는 경우가 많다. 따라서 이러한 문제점들을 극복하고 적은 데이터와 컴퓨팅 자원으로도 인공지능을 효율적으로 사용할 수 있는 기술들이 개발되고 있다. 전이학습(transfer learning)은 이런 문제점들을 해결할 수 있는 대표 기술로 최근 큰 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 애니메이션 캐릭터의 성별을 분류하기 위해 전이학습 기반의 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 통한 방식을 제안한다. 사람 얼굴로 학습된 합성곱 신경망 모델의 전이학습을 통해 애니메이션 캐릭터 이미지로 학습하여 분류기를 구현한 결과, 전이학습을 이용할 경우 적은 학습 데이터양으로도 우수한 성능의 분류 모델을 구현할 수 있음을 확인하였다.
#딥러닝 #합성곱 신경망 #전이학습 #deep learning #convolutional neural network #transfer learning

목차

1. 서론
2. 제안하는 CNN 모델 및 구조
3. 전이학습
4. 시뮬레이션 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
Abstract

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
강수철 / 2020 / 인공지능 전이학습과 응용 분야 동향 google schola 비슈누 수브라마니안 / 2019 / PyTorch로 시작하는 딥러닝 / 에이콘 google schola 이한수 / 2018 / 전이학습 기반의 합성곱 신경망을 이용한 다중클래스 분류에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 28(6):531~537 dbpia Fawaz, H. I. / 2018 / Transfer learnig for time series classification / Proc. IEEE Int. Conf. on Big Data :1367~1376 google schola Gawade, A. / 2020 / GANTOON: Creative cartoons using generative adversarial network / Int. Conf. on Info. Commun. and Comput. Tech. :222~230 google schola

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