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정노권,조수선 한국멀티미디어학회 2018 멀티미디어학회논문지 Vol.21 No.12
In order to improve the performance of image classifications using Convolutional Neural Networks (CNN), applying a category hierarchy to the classification can be a useful idea. However, the visual separation of object categories is very different according to the upper and lower category levels and highly uneven in image classifications. Therefore, it is doubtable whether the use of category hierarchies for classification is effective in CNN. In this paper, we have clarified whether the image classification using category hierarchies improves classification performance, and found at which level of hierarchy classification is more effective. For experiments we divided the image classification task according to the upper and lower category levels and assigned image data to each CNN model. We identified and compared the results of three classification models and analyzed them. Through the experiments, we could confirm that classification effectiveness was not improved by reduction of number of categories in a classification model. And we found that only with the re-training method in the last network layer, the performance of lower category classification was not improved although that of higher category classification was improved.
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이승빈(Seung-bin Lee),이해성(Hae-seong Lee),정노권(No-Kwon Jeong),전병규(Byeong-kyu Jeon),이상문(Sang-moon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2015 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1
최근 국내 유제품 수요는 인구의 고령화, 학교급식 소비의 감소, 대체음료 시장의 성장 그리고 출산율 저하라는 여러 가지 영향에 기인하여 줄고 있다. 반대로 수입 유제품의 수요, 특히 치즈에 있어서는 눈에 띄는 성장을 보여 국내 낙농업 시장은 안타까운 실정이다. 뿐만 아니라 공급에 있어서는 계절적인 원유 수급불안 현상, 수입증가, 농가이탈에 의한 생산기반의 위축으로 인해 안정적으로 국내 낙농업 시장의 활성화가 필요한 시점이다. 이 논문에서는 낙농가에서 가장 중요한 젖소의 건강 관리(발정기, 맥박감지)를 통합해 유량을 늘리는 방안을 제시하여 낙농업계의 활성화를 목표로 한다.
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