DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 이동만 | ko |
dc.contributor.author | 김동민 | ko |
dc.contributor.author | 한수민 | ko |
dc.contributor.author | 손희석 | ko |
dc.date.accessioned | 2023-05-12T01:01:11Z | - |
dc.date.available | 2023-05-12T01:01:11Z | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/306746 | - |
dc.description.abstract | 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 미디어 데이터에 대한 준 지도 멀티 모달 딥 임베디드 클러스터링을 이용한 인간 활동 인식 방법은, 훈련 데이터로 제공된 이미지 및 텍스트를 포함하는 멀티 모달 소셜 미디어 데이터를 전처리하여 이미지 특징 및 텍스트 특징을 추출하는 멀티 모달 데이터 전처리 단계; 상기 이미지 특징에 대한 이미지 임베딩 네트워크 및 상기 텍스트 특징에 대한 텍스트 임베딩 네트워크의 초기화를 수행하는 임베딩 네트워크 초기화 단계; 상기 훈련 데이터 중 레이블이 있는 데이터를 사용하여 상기 이미지 임베딩 네트워크 및 텍스트 임베딩 네트워크를 학습하는 지도 학습 단계; 및 상기 훈련 데이터에 포함된 레이블이 없는 데이터 및 레이블이 있는 데이터를 모두 사용하여 상기 이미지 임베딩 네트워크 및 텍스트 임베딩 네트워크를 학습하는 비지도 학습 단계를 포함할 수 있다. | - |
dc.title | 소셜 미디어 데이터에 대한 준 지도 멀티 모달 딥 임베디드 클러스터링을 이용한 인간 활동 인식 방법 | - |
dc.title.alternative | Method for Human Activity Recognition Using Semi-supervised Multi-modal Deep Embedded Clustering for Social Media Data | - |
dc.type | Patent | - |
dc.type.rims | PAT | - |
dc.contributor.localauthor | 이동만 | - |
dc.contributor.assignee | 한국과학기술원 | - |
dc.identifier.iprsType | 특허 | - |
dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2021-0009319 | - |
dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-2514920-0000 | - |
dc.date.application | 2021-01-22 | - |
dc.date.registration | 2023-03-23 | - |
dc.publisher.country | KO | - |
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