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음성 딥페이크 탐지를 위한 1D/2D-CNN과 LLM 기반 이기종 음향-언어 특징 그래프 융합 아키텍처
1D/2D-CNN and LLM-based Heterogeneous Acoustic-Linguistic Feature Graph Fusion Architecture for Audio Deepfake Detection
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2026 경영정보관련 학회 춘계통합학술대회 (2026.06)바로가기
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- 페이지
- pp.247-252
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A487395
※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
4,000원
원문정보
목차
연구 배경 및 문제 정의
연구 목적 및 핵심 아이디어
제안 아키텍처 : 전체 프레임워크
Path A : 원시 파형 미세 진동 분석
Path B : 시공간적 왜곡 특징 분석
이기종 특징 그래프 융합 (GAT)
언어 분석 및 설명 가능한 AI (Path C)
실험 설계 및 환경
기대 효과 및 향후 과제
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2026
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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