• Journal of the Korean Society of Costume
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• v.53 no.1
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• pp.159-170
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• 2003

핀업은 제2차 세계대전기간동안 매력적인 여성들의 성적인 사진들을 군일들이 그들의 숙소 벽에 부착함으로서 생겨난 신조어이다. 이러한 핀업들은 영화의 발달로 인하여 헐리우드 스타들과 같은 발전된 형태로서 나타나게 됐으며, 그들의 스타일은 하나의 패션 트랜드를 만들었다. 본 연구의 목적은 핀업의 스타일을 역사적 관점에서 고찰하여 특성을 분석하며 핀업 스타일이 역사적으로 어떠한 변화를 통하여 오늘날의 현대패션까지 영향을 미치게 되었는가를 연구하는 것이다. 연구방법은 관련된 문헌고찰을 통한 역사학적 이론적 배경을 토대로 하여 핀업의 범주를 설정하고 관련자료를 수집하였다. 그리고 핀업 스타일의 공시적, 통시적 고찰, 역사적 변천과 특성을 분석하여 이들에 내재된 문화적 가치가 패션에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 연구해보았다. 연구 결과 핀업 그 스스로는 역사적 고찰을 통하여 그 가치를 지니며, 핀업 스타일의 변화는 구조적으로 이루어지며, 구조는 세대와 취향에 따라 변화하며 패션에 지속적으로 영향을 미치고 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.136-138
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• 2002

관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.8
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• pp.31-38
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• 2023

Style transfer is one of deep learning-based image processing techniques that has been actively researched recently. These research efforts have led to significant improvements in the quality of result images. Style transfer is a technology that takes a content image and a style image as inputs and generates a transformed result image by applying the characteristics of the style image to the content image. It is becoming increasingly important in exploiting the diversity of digital content. To improve the usability of style transfer technology, ensuring stable performance is crucial. Recently, in the field of natural language processing, the concept of Transformers has been actively utilized. Attention maps, which forms the basis of Transformers, is also being actively applied and researched in the development of style transfer techniques. In this paper, we analyze the representative techniques SANet and AdaAttN and propose a novel attention map-based structure which can generate improved style transfer results. The results demonstrate that the proposed technique effectively preserves the structure of the content image while applying the characteristics of the style image.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.508-510
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• 2001

본 XSLT 처리기는 객체모델링 기법인 UML을 기반으로 설계하였고 핵심적인 부분은 XSL 스타일 시트를 HTML 패스/스타일로부터 구성해 내는 것이다 즉 문서 작성자는 XML문서를 작성하고 파싱하여 패스 테이블을 형성하고 이 패스 테이블에 작성자는 HTML패스/스타일을 추가한다. 이를 통해 XSL의 복잡한 스타일에 대한 고려없이 문서구조와 정보에 집중하여 견고한 문서를 만들 수 있다. 즉 구조 문서인 XML과 콘텐츠 타인의 대중적인 문서형인 HTML을 이용함으로써 적은 비용으로 다양한 문서 스타일을 구성할 수 있게 하여 XML 기술을 쉽게 보급시키며 컴포넌트 제작을 통해 다른 산업영역 문서교환에서 활용할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.391-395
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• 2021

텍스트 스타일 변환은 입력 스타일(source style)로 쓰여진 텍스트의 내용(content)을 유지하며 목적 스타일(target style)의 텍스트로 변환하는 문제이다. 텍스트 스타일 변환을 시퀀스 간 변환 문제(sequence-to-sequence)로 보고 기존 기계학습 모델을 이용해 해결할 수 있지만, 모델 학습에 필요한 각 스타일에 대응되는 병렬 말뭉치를 구하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 최근에는 비병렬 말뭉치를 이용해 텍스트 스타일 변환을 수행하는 방법들이 연구되고 있다. 이 연구들은 주로 인코더-디코더 구조의 생성 모델을 사용하기 때문에 입력 문장이 가지고 있는 내용이 누락되거나 다른 내용의 문장이 생성될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마스크 언어 모델(masked language model)을 이용해 입력 텍스트의 내용을 유지하면서 원하는 스타일로 변경할 수 있는 텍스트 스타일 변환 방법을 제안하고 한국어 긍정-부정, 채팅체-문어체 변환에 적용한다.

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.12 no.1
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• pp.99-108
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• 2012

Vibration control devices are classified into passive, semi-active and active device. TMD(Tuned Mass Damper) is one of the passive control device that is mainly used to reduce vibration level of building structure and bridge structure. In this study, the application of passive tuned mass damper(TMD) to seismic response control of dome structures has been investigated. Because star dome structure has primary characteristics of dome structures, star dome structure was used as an example dome structure that is subjected to horizontal or vertical seismic loads. From this numerical analysis, it is shown that seismic response are influenced by vibration modes and it is reasonable to install TMD to the dominant points of each mode. And it is found that the passive TMD could effectively reduce the seismic responses of dome structure.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.191-193
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• 2000

인터넷 표준 문서인 XML(Extensible Markup Language)이 구조적인 내용만을 갖고 있기 때문에 문서를 보여주기 위한 표현 정보를 포함하는 스타일 시트(style sheets)가 필요하다. 이를 위해 W3C(World Wide Web Consortium)에서는 XML 문서의 구조적인 접근을 위한 XPath(XML Path Language)와 문서의 내용구조를 변환하기 위한 XSLT (Transformations), 그리고 포맷팅 정보를 위한 XSL-fo(XSL Formatting objects)로 구성되는 XSL(Extensible Stylesheet Language)를 제안하였다. 본 논문에서는 XML 문서와 XSL 스타일 시트를 이용하여 XML 문서의 데이터를 변환하고 XSL-fo 정보를 이용하여 결과 FO(Formatting Objects)를 생성한다. 또한 트리로 구성된 결과 FO에서 페이지 정보와 FOT (Formatting Objects Tree)를 추출하는 FOT 생성부를 두었고, 디스플레이 관리기와 포맷팅 모듈 객체 관리기를 두어 FOT를 포맷팅을 위한 모듈로 저장하고 디스플레이 해주는 포맷팅 처리 시스템을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.169-171
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• 2004

XML은 어떠한 정보든지 구조화할 수 있으며, 데이터와 스타일 정보를 철저히 분리함으로써 컴퓨터가 처리할 수 있는 메타데이터를 제공하여 정보검색의 정확성을 높이는 획기적인 계기를 마련하였다. XML 데이터와 스타일의 분리를 위해 XML 기반의 문서를 표현하기 위한 스타일시트인 XSLT가 제안되었지만, 이는 전문적인 지식이 없는 일반인이 사용하기에 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성하는데도 많은 시간과 비용이 필요하다. 이에 대한 대안으로 현재 XSLT 문서 편집 시스템이 상용화되어 출시되고 있지만. 사용이 너무 복잡하고 어려워 문서 편집 시스템의 요구조건을 충족하기에는 미흡하다. 이에 본 논문에서는 일반인도 쉽게 XML 기반의 문서 구조와 스타일시트를 생성할 수 있는 시각적 환경 기반의 XMㄴ 기반 문서 편집 시스템을 구현하고, 이를 실제 적용하여 기존 시스템과의 성능 평가를 통해 시스템의 성능을 검증하였다. 또한 문서 구조에 따른 데이터베이스 테이블을 동적으로 생성하여 XML 기반 문서 관리의 효용성을 다각도로 제시하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.104-123
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• 2022

Style transfer based on neural network provides very high quality results by reflecting the high level structural characteristics of images, and thereby has recently attracted great attention. This paper deals with the problem of resolution limitation due to GPU memory in performing such neural style transfer. We can expect that the gradient operation for style transfer based on partial image, with the aid of the fixed size of receptive field, can produce the same result as the gradient operation using the entire image. Based on this idea, each component of the style transfer loss function is analyzed in this paper to obtain the necessary conditions for partitioning and padding, and to identify, among the information required for gradient calculation, the one that depends on the entire input. By structuring such information for using it as auxiliary constant input for partition-based gradient calculation, this paper develops a recursive algorithm for super high-resolution image style transfer. Since the proposed method performs style transfer by partitioning input image into the size that a GPU can handle, it can perform style transfer without the limit of the input image resolution accompanied by the GPU memory size. With the aid of such super high-resolution support, the proposed method can provide a unique style characteristics of detailed area which can only be appreciated in super high-resolution style transfer.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.6
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• pp.980-993
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• 2020

Deep-learning based style transfer has recently attracted great attention, because it provides high quality transfer results by appropriately reflecting the high level structural characteristics of images. This paper deals with the problem of providing more stable and more diverse style transfer results of such deep-learning based style transfer method. Based on the investigation of the experimental results from the wide range of hyper-parameter settings, this paper defines the problem of the stability and the diversity of the style transfer, and proposes a partial loss normalization method to solve the problem. The style transfer using the proposed normalization method not only gives the stability on the control of the degree of style reflection, regardless of the input image characteristics, but also presents the diversity of style transfer results, unlike the existing method, at controlling the weight of the partial style loss, and provides the stability on the difference in resolution of the input image.