http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
한국어 영상 데이터 감정 분류를 위한 멀티모달 딥러닝 모델
문석호(Seokho Moon),김성범(Seoung Bum Kim) 대한산업공학회 2020 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2020 No.11
최근 인간의 감정을 분석하고 활용하려는 시도가 늘어남에 따라 다양한 데이터 분석 방법을 통해 이를 실현하고자 하고 있는 상황이다. 하지만 기존 감정 분석은 대부분 하나의 형태(unimodal)를 가진 데이터를 활용하여 인간의 감정을 분석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 논문은 한국어 영rweCV X상 데이터를 이용하여 멀티모달(multimodal) 데이터 기반의 감정 분류 딥러닝 모델을 제안한다. 각각의 데이터 형태(modality)에 특화된 딥러닝 구조를 사용하여 사람을 표현하는 데이터가 가진 특징을 잘 추출할 수 있도록 모델을 구성하였다. 멀티모달 영상 데이터는 동영상, 음성 2가지로 분리하여 실험을 진행하였다. 첫째로 동영상 데이터는 3차원 데이터에 적합한 모델인 3D 합성곱 신경망(3D convolutional neural network)를 사용하여 특징을 뽑았다. 여기서 감정 분류에 중요한 역할을 하는 얼굴 부분만을 이용하여 효과적으로 특징을 추출할 수 있었다. 두번째로 음성 데이터는 관련 분야에서 가장 우수한 성능을 보이는 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficient) 기법을 통해 음성 데이터를 스펙트로그램(spectrogram) 이미지로 만들었다. 최근 스펙트로그램 이미지 분석연구에서 좋은 성능을 보이는 VGG-M network를 본 제안방법론에 맞게 변형하여 특징을 추출하였다. 얻어진 특징벡터들을 합친 후 최종적으로 분류기를 통해 감정 분류를 예측하는 구조를 사용하였다. 제안 방법의 우수성을 입증하기 위해 단일 형태의 데이터와의 감정 분류 성능을 비교하였고 성능 향상을 확인하였다. 본 연구는 한국어 감성 분석 데이터에 멀티모달 구조를 적용하여 효과적으로 감정 분류를 해냈다는 점에서도 기여점을 가진다.
고도조건이 포함된 경로에서 Eco/Sports mode 적용에 따른 실제도로 주행 배출가스 특성 분석
심인한(Inhan Sim),문석호(Seokho Moon),이홍진(Hongjin Lee),전문수(Mun Soo Chon) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
현재 화석연료의 고갈 문제와 더불어 배출가스로 인한 환경 문제가 대두되고 있다. 이에 기업 및 차량 제작사에서는 배출가스 감소 및 연비 향상을 위한 다양한 기술 개발이 진행되고 있다. 그 중 현재 차량에 적용되고 있는 Eco/Sports mode는 운전자의 의도에 따라 선택적으로 연비 혹은 출력을 조절할 수 있는 기술이다. 이러한 Eco/Sports mode는 엔진의 운전영역을 조절함으로써 이루어진다. 차량의 주행조건의 변화에 따라 엔진의 요구 동작범위가 달라지면, Eco/Sports mode는 기존과 다른 양상을 보일 수 있다. 이는 실제도로 주행 시험에서 차량의 배출가스에 영향을 주는 요인이 된다. 따라서 실제도로 주행 시 다양한 주행조건이 Eco/Sports mode 적용 시 배출가스 변화에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 실제도로 주행 시험에 고도조건을 부여하여 Eco/Sports mode 적용이 차량의 배출가스에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 고도조건을 부여하기 위하여, 높은 고도 값의 경로와 낮은 고도 값을 가지는 경로로 2개의 경로를 설정하여 시험하였다. 각 경로에서 Eco mode 와 Sports mode를 적용하여 3회 반복시험 하였으며, 반복 시험 시 차량의 평균속력을 일정하게 하여 시험을 진행하였다. 시험차량은 EURO-6d-Temp 규제를 만족하는 소형 경유차량 1대를 대상으로 하였다. RDE(Real Driving Emissions) 시험 중 차량에 PEMS(Portable Emissions Measurement System)를 탑재하여 주행 중 발생하는 배출가스의 질소산화물과 이산화탄소를 측정하였다. 동시에 차량에 CAN(Controller Area Network)인터페이스를 사용하여 출력, 토크, 차량 속도, 엔진 회전 수 데이터를 취득하였다. 이후 고도조건을 부여한 경로에서 Eco-Sports mode적용에 따른 NOx 및 CO2 배출 특성에 관하여 분석하였다.