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푸리에 변환 기반의 특징 추출 및 차원 축소 기반의앙상블(GA, PSO, Tabu, CNN) 클러스터링과 향상된 Convolutional Neural Nets을 이용한 무형유산 텍스트 데이터 분석 모델 연구
A study for Intangible Cultural Heritage Text Data Analysis Model with on Ensemble(GA, PSO, Tabu, CNN) Clustering and improved Convolutional Neural Nets based on the Fourier Feature Extraction and Dimensional Reduction 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 전북대학교
Chonbuk National University
연구책임자 박순철
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-03
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202000004204
과제고유번호 1711083310
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2020-07-29
키워드 이산 푸리에 변환.텍스트 특징 추출.앙상블 클러스터링.무형문화.무형유산.데이터 클스터링.벡터 공간 모델.이치피디아 플랫폼.유네스코 인가 NGO 플랫폼.

초록

□ 연구개요
본 연구는 무형유산(ICH: Intangible Cultural Heritage) 텍스트 데이터를 의미적으로 분류, 분석, 활용하는 시스템을 개발하여 빅데이터 기반 무형유산 데이터 분석 모델의 기준을 제시하는 것을 목적으로 한다.
분석 데이터는 본 연구실에서 2002년부터 약 18년 동안 수집하고 있는 ICH 데이터 (현재 약 7.5만건), 본 연구실에서 개발하여 운영하고 있는 유네스코 무형유산 인가 NGO 플랫폼에서 수집하는 ICH 데이터 그리고 웹 상에서 수집된 데이터를 이용한다.
데이터 분석을 위해

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
  • 1차년도 ... 4
  • 2차년도 ... 9
  • 3차년도 ... 13
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 17
  • 4. 참고문헌 ... 18
  • 5. 연구성과 ... 20
  • 대표적 연구실적 ... 25
  • 끝페이지 ... 33

표/그림 (23)

참고문헌 (25)

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