GAN을 활용한 데이터 생성 연구 동향

Q: 이 논문에서 정의한 GAN이란 무엇인가?

GAN은 생성된 데이터를 각각 판별하고 생성하는 분류 모델과 생성 모델이 서로 대립하여 반복적으로 학습하는 구조를 가진다. 이는 라벨 없이 학습이 가능한 비지도 학습으로 데이터를 직접 생성할 수 있는 특징이 있다.

Q: GAN을 활용한 데이터 증강이 모델 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, GAN을 활용한 데이터 증강은 의료, 항공, 군사 등 다양한 분야에서 모델의 분류 및 인식 성능을 향상시키는 것으로 나타났다. 특히, 데이터 수집이 어려운 분야에서 GAN이 생성한 데이터를 활용하여 유의미한 성능 개선을 이룬다.

이윤선; 김연욱; 박지수; 오승진; 박준형; 최진

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저자정보: 이윤선 (인피닉) 김연욱 (인피닉) 박지수 (인피닉) 오승진 (인피닉) 박준형 (인피닉) 최진 (인피닉)

저널정보: 한국항공우주학회 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 한국항공우주학회 2023 제1회 우주학술대회

발행연도: 2023.6

수록면: 312 - 313 (2page)

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최근 다양한 분야에 AI가 적용됨에 따라 대량의 데이터셋에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 고품질의 대용량 데이터셋 구축을 위해서는 막대한 시간 및 비용이 요구된다. 이러한 문제 해결을 위해 GAN을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. GAN은 생성된 데이터를 각각 판별, 생성하는 분류 모델과 생성 모델이 서로 대립하여 반복적으로 학습하는 구조 ... 전체 초록 보기

#Deep Learning #Generative Model #GAN(Generative Adversarial Network)

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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088256717

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AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

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AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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