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저자정보
이한수 (부산대학교) 김종근 (부산대학교) 유정원 (부산대학교) 정영상 (부산대학교) 김성신 (부산대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제6호
발행연도
2018.12
수록면
531 - 537 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.6.531

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영상처리, 음성인식 등의 분야에서 우수성을 입증한 이후, 딥러닝을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있으며 성공적인 결과를 도출하고 있다. 딥러닝을 이용하여 원하는 수준의 결과를 도출하기 위해서는 양질의 학습 데이터를 충분히 확보해야 하지만, 실제 환경에서 고성능의 딥러닝 모델을 구현할 수 있을 만큼의 학습 데이터를 확보하지 못하는 경우가 많다. 따라서 이를 극복하기 위해 학습 데이터의 수를 늘리거나 전이학습을 이용하여 모델을 구현하는 방법을 많이 사용한다. 특히 전이학습기반의 모델 구현기법은 우수한 성능의 모델을 효율적으로 구현할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 레이더를 이용한 기상관측 과정에서 발생하는 비기상에코 중 이상전파에코를 식별 및 분류하기 위해서 전이학습 기반의 합성곱 신경망 모델을 구현하였다. 실제 이상전파에코가 발생한 사례를 통해서 레이더 영상 기반의 분류기를 구현한 결과, 전이학습을 이용해서 우수한 성능의 다중클래스 분류 모델을 구현할 수 있음을 확인할 수 있었다.
#딥러닝 #분류 #합성곱 신경망 #전이학습 #레이더 데이터 분석 #Deep learning #Classification #Convolutional neural network #Transfer learning #Radar data analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 전이학습 기반 합성곱 신경망
3. 이상전파에코
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
C. Robert, Machine learning, a probabilistic perspective, Taylor & Francis, 2014. Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, Deep Learning, Nature, vol 521, pp. 436-444, May. 2015. A . Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton, Imagenet classification with deep convolutional neural networks, Advances in neural information processing systems, pp. 1097-1105, 2012. A . Graves, A. R. Mohamed, and G. Hinton, Speech recognition with deep recurrent neural networks, Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 6645-6649, May. 2013. P. Vincent, H. Larochelle, I. Lajole, Y. Bengio, and P. A. Manzagol, Stacked denoising autoencoders: Learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion, Journal of Machine Learning Research, vol. 11, pp. 3371-3408, Dec. 2010.

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