2019 한국데이터마이닝학회 춘계학술대회 - 김동화

데이터마이닝학회
작성자
관리자
작성일
2020-03-12 13:47
조회
76
안녕하세요, 고려대학교 산업경영공학부 박사과정 김동화학생입니다. 이번 한국데이터마이닝학회 춘계학술대회 후기에서 내용과 배운점을 요약하면 아래와 같습니다.

 

Pose estimation

사람의 모션을 인식하는 방법으로 모바일에서 사용가능하면 그 활용성은 높아집니다전체적으로 관절을 뽑아낸 후 바운딩 박스를 이용하여 분류 모델에 대한 연구입니다. 0.4초 단위로 어텐션 기법을 사용하여 시간이 굉장히 줄어 들 수 있는 것을 확인할 수 있었습니다또한 FLIC 영화데이터를 사용하여 어텐션 주었을 때 1%의 성능향상을 가질 수 있고초당 4배의 프레임을 내보내는 처리속도를 가지므로 써속도가 빨라질수 있다는 것을 확인 할 수 있었습니다선행연구로 써, DensePose(3D pos): 관절인지 아닌지 분류한 후 regression 문제를 풀게 됩니다이에 대해서 제안된 방법은  관절인지 아닌지 분류하는 부분을 생략하는 아이디어 였지만 아직 실험중이어서 결과를 보지 못한 점이 아쉬었습니다.

 

Faster R-CNN 태풍 

입력데이터는 위성이미지를 이용하여 태풍의 눈의 위치(빨간점)을 예측하는 연구였습니다.  위성사진중에 태풍이미지를 선택적으로 cropping Faster RNN을 사용하게 되면 실시간으로 사용가능합니다심야시간을 제외한 다른 채널들에 대하여 이미지 특성을 추출하였습니다단일채널의 경우 한개 이미지 사용하였고다중채널의 경우 여러 이미지 사용하였습니다.  타겟은 태풍의 강도(c1, c2, c3, c4, c5) 5가지의 클래스를 가지며태풍의 이미지는 전문가와 태풍중심으로 부터 어디가 까지 태풍의 이미지라고 할지 거리를 협의하여 정의 하였습니다그리고 태풍이 없는것도 잘 예측해야 하기 때문에 태풍이 모두 있는 데이터와 태풍이 유무가 있는 데이터를 사용하여 실험을 구체화하였습니다결과적으로 멀티채널을 사용하는 것이 성능이 더 좋았고 태풍만 있는 이미지데이터가 그렇지 않은 경우보다 성능이 높다는 것을 확인할 수 있었습니다.

딥러닝 초기값 설정

딥러닝의 성능을 최대로 끌어올리기 위해선 초기값 설정이 중요합니다.  일반적으로 평균과 표준편차를 조절해가면서 그 적절한 값을 찾아가게 됩니다.  선행연구로는 1) 히든노드의 수에 반비례하는 유니폼한 값으로 설정 2) 각 레이어의 분산을 일정하게 유지시키도록 조절해주는 xavier 초기화 방법 3)  relu에 적합한 he 초기화 방법이 있습니다제안된 방법은 xavier 초기화방법론의 핵심은 유지하게 양끝값을 제거하는 코시분포와 정규분포를 사용 하였습니다.

모바일 드로잉  패턴

생체기반방식은 복제하기 어려운 편입니다. 터치를 하게  경우 down, (X,Y) 좌표점 자이로프 스코프 (x,y,z)  6개의 변수를 시간별로 수집이 되고 temporal CNN를 사용하면 시간과 성능을 둘다 잡을 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

 

진폐증 환자

진폐증 환자의 영상이미지는 CT이미지인것 같습니다.   2D image는 예상보다 큰 사이즈인 약 2000 x 2000이었습니다. 의료분아에서는 registreration이 중요한데 그러한 부분이 생략된것 같아 아쉬웠습니다.

 

저자 김동화
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