Word2vec과 CNN을 응용한 이미지 태깅 연구

• 영문명: A Study on Image Tagging applying Word2vec and CNN
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 신경은(Gyeong Eun Shin) 김윤덕(Yoon deok Kim) 김재범(Kim jae beom) 최용락(Yong Lak Choi)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2017춘계학술대회, 465~468쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.05.30

국문 초록

데이터의 크기가 큰 이미지나 동영상 같은 멀티미디어 데이터들이 SNS를 통해 빠른 속도로 증가하고 있는 추세이지만, 이미지 데이터를 분리하는 방법은 소셜 태깅에 한정되어 있는 경우가 많다. 하지만 이런 소셜 태깅은 사용자가 키워드를 직접 입력하기 때문에 주관적이고 이미지와는 직접적인 관계가 없는 경우도 있어 활용하는 데에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2vec 알고리즘과 CNN 네트워크를 적용한 인공신경망 학습을 통해 효율적인 이미지 태깅 방법을 제시한다. 이미지 태깅을 위한 네트워크 구축 과정을 나타내고, 네트워크 학습 과정과 학습 결과를 보인다. 마지막으로 완성된 네트워크에 이미지 데이터를 적용하여 해당 이미지가 완련된 단어에 대해 학습할 수 있음을 보이고 효과적인 이미지 태깅이 가능함을 증명한다.

목차

요약

1. 서론

2. 이미지 태깅을 위한 네트워크 구축

3. 네트워크의 학습 과정과 평가

참고문헌