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이현병 (충북대학교) 송상호 (충북대학교) 최도진 (창원대학교) 김상혁 (충북대학교) 전종우 (충북대학교) 성우제 (충북대학교) 임종태 (충북대학교) 정성모 (한국교통대학교) 송석일 (한국교통대학교) 복경수 (원광대학교) 유재수 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제22권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
148 - 159 (12page)
DOI
10.5392/JKCA.2022.22.12.148

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

VisualGenome 장면 그래프을 위한 역파일 구조 기반 색인 기법
이현병 ,  송상호 ,  최도진 외 8명 한국콘텐츠학회논문지 2022.12 학술저널
스파크 환경에서 역파일 구조 기반의 장면 그래프 색인 기법
이현병 ,  김상혁 ,  성우제 외 5명 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2022.07 학술대회자료

초록· 키워드

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장면 그래프는 최근 컴퓨터 과학 분야에서 가장 인기 있는 주제 중 하나이다. 이는 크게 장면 그래프 생성 및 탐색으로 구분할 수 있다. 일반적인 장면 그래프 생성 방법은 데이터 집합으로부터 이미지와 이 이미지를 설명하는 문장 데이터인 캡션 데이터를 읽어 장면 그래프를 생성하는 것이다. 이 과정은 모두 기계학습 기법중 하나인 딥러닝을 이용한다. 이를 통해 생성된 모델을 이용해 탐색을 수행하는 것은 장점도 존재하지만 높은 계산 비용과 해석하기가 어렵다는 단점도 있다. 본 논문에서는 효율적인 장면 그래프 탐색을 위한 역파일 기반의 색인 기법을 제안한다. 가장 많이 사용되는 데이터 집합인 Visual Genome을 이용해 역파일 기반의 색인을 구축했으며 이를 분산 인메모리 기반 프레임워크인 아파치 스파크를 이용해 구현 및 실험을 수행했다. 또한 동일한 데이터 집합을 이용하는 기계학습 기반의 기법과의 비교를 통해 제안하는 기법의 우수성과 타당성을 입증한다.
#장면그래프 #인공지능 #딥러닝 #이미지검색 #색인기법 #Scene Graph #Spark #Artificial Intelligence #Deep Learning #Image Search #Indexing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안하는 장면 그래프를 위한 역파일 기반 색인 기법
Ⅳ. 성능평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

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