
[연세대학교] 센서공학 - 프로젝트 보고서 (LSTM)
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[연세대학교] 센서공학 - 프로젝트 보고서 (LSTM)
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2024.05.27
문서 내 토픽
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1. 인공 지능인류는 오래전부터 인간처럼 생각하는 기계를 꿈꿔왔으며, 1956년 미국에서 인공 지능이라는 용어가 처음으로 등장했습니다. 최근 인공 지능이 보여준 여러 성과는 Neural network로 표현되는 Deep learning에 기인하며, 데이터로부터 유용한 정보를 자체적으로 추출할 수 있는 것이 특징입니다.
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2. 센서 기술바이올린, 기타 등 현악기의 현의 진동을 전기 신호로 바꿔주는 장치를 Pickup이라고 하며, Piezoelectric pickup과 Magnetic pickup으로 나눌 수 있습니다. 바이올린의 경우 Piezoelectric pickup이 더 적합하며, 본 프로젝트에서는 Graphene nitride를 사용하여 센서와 현 사이의 접촉을 최소화하였습니다.
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3. LSTM 네트워크Recurrent neural network(RNN)는 Sequential data를 처리하기 위한 Neural net이지만, Gradient 문제로 인해 학습이 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM network가 제안되었으며, 본 프로젝트에서는 바이올린 소리를 안정적으로 처리하기 위해 LSTM network를 사용하였습니다.
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4. 바이올린 연주 평가본 프로젝트의 목표는 바이올린 연주와 초보자/대가 여부의 관계를 모델링하는 것입니다. 18초의 Audio data를 1초 간격으로 나누고 Fourier transform을 적용하여 입력 데이터를 구성하였으며, 초보자 데이터 70개와 대가 데이터 757개로 구성된 Training dataset을 사용하였습니다.
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5. 신경망 학습 및 평가신경망은 Loss function을 기반으로 한 Gradient descent 방법을 통해 Weight와 Bias를 업데이트하며, 본 프로젝트에서는 초보자와 대가를 구분하도록 학습하였습니다. 학습 결과 및 Unseen data에 대한 Generalization 성능을 확인하여 프로젝트의 성공을 입증하였습니다.
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1. 인공 지능인공 지능은 현대 기술 발전의 핵심 분야로, 우리 삶에 많은 변화와 혁신을 가져다 주고 있습니다. 인공 지능 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 의료, 교육, 교통, 금융 등의 영역에서 큰 발전을 이루어 왔습니다. 하지만 인공 지능의 발전은 윤리적 문제, 일자리 감소, 개인정보 보호 등 다양한 우려 사항도 야기하고 있습니다. 따라서 인공 지능 기술의 발전과 활용에 있어서는 이러한 문제들을 충분히 고려하고 해결책을 모색해야 할 것입니다. 또한 인공 지능 기술이 인간의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들 수 있도록 지속적인 연구와 개발이 필요할 것으로 보입니다.
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2. 센서 기술센서 기술은 인공 지능 및 사물인터넷 등 다양한 첨단 기술의 핵심 요소로, 우리 삶에 큰 영향을 미치고 있습니다. 센서 기술은 물리적, 화학적, 생물학적 정보를 감지하고 측정하여 디지털 신호로 변환하는 기능을 수행합니다. 이를 통해 사물과 환경에 대한 정보를 실시간으로 수집할 수 있으며, 이는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어 스마트홈, 스마트시티, 스마트팩토리 등에서 센서 기술은 에너지 효율 향상, 안전 관리, 공정 최적화 등에 기여하고 있습니다. 또한 의료, 농업, 국방 등의 분야에서도 센서 기술이 중요한 역할을 하고 있습니다. 향후 센서 기술의 발전과 더불어 이를 활용한 다양한 응용 분야가 더욱 확대될 것으로 기대됩니다.
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3. LSTM 네트워크LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크는 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 시계열 데이터 처리에 탁월한 성능을 보이는 딥러닝 모델입니다. LSTM은 기존 RNN의 문제점인 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 개발되었으며, 입력 데이터의 시간적 특성을 효과적으로 학습할 수 있습니다. 이를 통해 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이고 있습니다. 특히 LSTM은 문장 생성, 기계 번역, 음성 합성 등 순차적 출력이 필요한 문제에서 뛰어난 성과를 내고 있습니다. 또한 최근에는 LSTM을 활용한 이상 탐지, 이미지 캡셔닝 등 다양한 응용 분야가 개발되고 있습니다. 향후 LSTM 네트워크의 지속적인 발전과 더불어 다양한 분야에서의 활용이 기대됩니다.
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4. 바이올린 연주 평가바이올린 연주 평가는 매우 복잡하고 주관적인 과정입니다. 바이올린 연주 실력을 평가하기 위해서는 음정, 리듬, 톤 품질, 표현력, 기술 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 합니다. 이러한 평가 기준은 연주자의 경험 수준, 연주 스타일, 연주곡 등에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 바이올린 연주 평가에는 전문가의 주관적인 판단이 중요한 역할을 합니다. 최근 인공 지능 기술을 활용하여 바이올린 연주를 자동으로 평가하려는 시도가 있지만, 아직까지는 인간 전문가의 평가를 완전히 대체하기는 어려운 상황입니다. 향후 인공 지능 기술의 발전과 더불어 바이올린 연주 평가 분야에서도 새로운 혁신이 이루어질 것으로 기대됩니다.
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5. 신경망 학습 및 평가신경망 학습 및 평가는 딥러닝 분야의 핵심 주제입니다. 신경망 모델은 방대한 양의 데이터를 활용하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 이를 통해 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 신경망 학습 과정에서는 모델 구조 설계, 하이퍼파라미터 튜닝, 최적화 알고리즘 선택 등 많은 요소를 고려해야 합니다. 또한 학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표와 방법론이 사용됩니다. 이러한 신경망 학습 및 평가 기술은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에 적용되어 괄목할 만한 성과를 거두고 있습니다. 향후 신경망 모델의 구조와 학습 알고리즘이 더욱 발전하고, 이를 활용한 응용 분야가 확대될 것으로 기대됩니다.