- WIPO 기술분류 전기 > 컴퓨터기술
- 표준산업분류 컴퓨터 및 주변장치 제조업
- 국가과학기술표준분류 기계 > 생산기반기술
- 지식재산권 상태 등록
- 출원일/등록일 2020-01-31 / 2020-05-15
- 거래유형 양도/실시권설정 모두가능
- 기술료 조건 협의 후 결정
공간 정보 딥러닝 기술을 활용한 관광 목적 SNS 이미지 데이터 분류의 정확도 향상 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
- 이화여자대학교 산학협력단
- 요약
- 공간 정보 딥러닝 기술을 활용한 관광 목적 SNS 이미지 데이터 분류의 정확도 향상 방법은, 지오태깅되어 SNS에 게시된 이미지 데이터를 획득하여, 관광객의 활동 정보(What)를 기초로 합성곱 신경망(CNN)을 통해 관광 목적의 이미지 전용 분류 체계에 따라 이미지 데이터를 분류하는 단계; 분류된 이미지 데이터에 라벨링된 카테고리 정보를 이용하여, 밀도 기반 클러스터링(Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)을 통해 각 카테고리 세부 항목별 클러스터를 추출하는 단계; 상기 클러스터로부터 추출된 위치(Where) 정보와 상기 활동 정보(What)의 라벨링된 값을 비교하여 일치하지 않는 경우, 상기 위치(Where) 정보를 기초로 상기 활동 정보(What)를 갱신하는 단계; 갱신된 활동 정보(What)를 기초로 합성곱 신경망(CNN)을 통해 관광 목적의 이미지 전용 분류 체계에 따라 이미지 데이터를 재분류하는 단계; 및 상기 갱신된 활동 정보(What) 및 실제 위치의 중첩 분석을 통해 이미지 데이터 분류의 정확도를 측정하는 단계;를 포함한다. 이에 따라, 카테고리가 라벨링된 사진 데이터의 DBSCAN을 통해 위치 정보를 확인하고, 오류가 있는 경우 위치 정보를 갱신하여 관광 목적 이미지의 분류 정확도를 향상시킬 수 있다.
- 대표청구항
- 이미지 분류부에서 지오태깅(Geo tagging)되어 SNS에 게시된 이미지 데이터를 획득하여, 관광객의 활동 정보(What)를 기초로 합성곱 신경망(CNN)을 통해 관광 목적의 이미지 전용 분류 체계에 따라 이미지 데이터를 분류하는 단계; 클러스터링부에서 분류된 이미지 데이터에 라벨링된 카테고리 정보를 이용하여, 밀도 기반 클러스터링(Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)을 통해 각 카테고리 세부 항목별 클러스터를 추출하는 단계; 갱신부에서 상기 클러스터로부터 추출된 위치(Where) 정보와 상기 활동 정보(What)의 라벨링된 값을 비교하여 일치하지 않는 경우, 상기 위치(Where) 정보를 기초로 상기 활동 정보(What)를 갱신하는 단계; 및 정확도 평가부에서 상기 갱신된 활동 정보(What) 및 실제 위치의 중첩 분석을 통해 이미지 데이터 분류의 정확도를 측정하는 단계;를 포함하는, 공간 정보 딥러닝 기술을 활용한 관광 목적 SNS 이미지 데이터 분류의 정확도 향상 방법.
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