Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
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  • Pages.490-493
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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3D Object Extraction Mechanism via UML Sequence Models from Natural Language Requirements

자연어 요구사항으로부터 UML 시퀀스 모델을 경유한 3D 객체 추출 메커니즘

  • Hyuntae Kim (Dept. of Software and Communications Engineering, SELab, Hongik University) ;
  • Janghwan Kim (Dept. of Software and Communications Engineering, SELab, Hongik University) ;
  • R. Young Chul Kim (Dept. of Software and Communications Engineering, SELab, Hongik University)
  • 김현태 (홍익대학교 일반대학원 소프트웨어공학 연구실) ;
  • 김장환 (홍익대학교 일반대학원 소프트웨어공학 연구실) ;
  • 김영철 (홍익대학교 소프트웨어융합학과)
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

현재 다양한 분야에서 AI 가 사용되고 있다. 최근에는 소프트웨어공학 관점에서 요구 사항 분석에 Chat GPT 와 같은 LLM 모델을 적용하고 있다. 하지만 1) 대부분의 생성형 AI 는 불투명한 공정을 통해 3D 이미지가 생성하고, 3D 이미지를 생성할 때마다 다른 이미지를 생성한다. 이에 따라 동일한 인물이나 사물을 사용하고 싶은 사용자들은 동일한 객체가 들어간 그림을 일관성 있게 생성할 수 없다. 2) 또한 LLM 과 이미지 생성 AI 와의 결합이 시도 되고 있지만 문장 의미 분석 성능이 부족하다. 이를 해결하기 위해, 자연어 요구사항을 언어학적 기법을 통해 분석하고, 분석 결과를 기반으로 UML 시퀀스 다이어그램 및 3D 객체 생성 메커니즘을 제안한다. 즉 언어학적 분석 기법을 통해, 요구사항의 정확한 의미와 속성을 추출한다. 그런 다음 추출된 정보를 시퀀스 다이어그램과 매핑하여 3D 객체 이미지를 생성한다. 제안하는 방법을 통해 3D 객체 생성의 소프트웨어 개발 공정 사용으로 생산성을 높여 시간과 비용을 단축할 수 있을 것으로 기대한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2023/2024 년도 문화체육관광부의 재원으로 한국콘텐츠진흥원(과제명: 인공지능 기반 사용자 대화형 멀티모달인터랙티브스토리텔링 3D 장면 저작기술 개발, 과제번호: RS-2023- 00227917,기여율:50%) 지원과 2023/2024 년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단기초연구사업(과제명: NLP BERT Model 기반 자동 리팩토링을통한 무결점 코드화 연구, 과제번호: No.2021R1I1A3050407,기여율:50%)의 지원을 받아 수행된 연구임.

References

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