음성채팅시스템에서 사용자의 음성 질의는 자동음성인식기를 통하여 텍스트 질의로 변환된다. 만약 자동음성인식기의 1순위 결과가 틀린다면 이 오류는 그대로 음성채팅시스템에 전파된다. 자동음성인식기의 1순위 정밀도를 향상시키기 위하여 본 논문에서는 RankSVM을 이용하여 자동음성인식기의 n개 결과를 재순위화하는 후처리 모델을 제안한다. 채팅시스템을 학습하기 위해서는 대용량의 채팅 문장들이 필요하다. 만약 새로운 채팅 문장들이 학습데이터에 자주 추가되지 않는다면 채팅시스템의 응답은 금방 진부해질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 SVM을 이용하여 TV와 영화 시나리오로부터 채팅 문장들을 자동으로 선택하는 데이터 수집 모델을 제안한다. 실험에서 제안된 후처리 모델은 후처리를 하지 않은 모델보다 정확률에서 4.4%, 재현율에서 6.4% 더 좋은 결과를 보였다. 그리고 제안된 데이터 수집 모델은 98.95%의 높은 정확률과 57.14%의 재현율을 보였다.
본 논문에서는 RTOS 기반 임베디드 소프트웨어 개발에 적합한 모델기반 방법론을 제안하고 이와 함께 개발된 자동코드생성 도구를 기술한다. 현재까지 알려진 대표적인 모델기반 방법론으로는 OMG (Object Management Group)의 MDA (Model-Driven Architecture)가 있으며, MDA 에서는 EJB, 웹서비스,.NET, 그리고 CORBA 와 같은 미들웨어 플랫폼을 대상으로 하는 응용 소프트웨어의 개발을 지원한다. 하지만, 통상적인 임베디드 시스템은 실시간성에 대한 요구조건은 물론 성능과 자원활용에 있어 많은 제약을 가짐에 따라 상당수의 임베디드 시스템은 미들웨어를 사용하지 않고 RTOS 상에서 직접 수행되도록 개발되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 MDA 방법론을 확장하여 플랫폼 의존적인 모델 (PSM, Platform Specific Model) 단계에서 추상화된 RTOS 행위를 표현할 수 있도록 추상 RTOS API (Generic RTOS API)를 정의하고, 아울러 추상화된 RTOS 행위를 자동으로 변환하여 C 코드를 생성해주는 도구인 TransPI 를 함께 제시한다.
본 논문은 동영상 내의 얼굴을 특정인 얼굴로 자동 변환 및 정합하는 기술을 제안한다. 얼굴에 나타난 동작이나 표정은 높은 자유도로 인하여 기존에 사용되어온 2차원적이고 고정된 물체 위주의 동영상 정합 기술로는 자연스러운 결과물을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 입력 받은 정면 유사방향의 사진으로부터 3차원 얼굴 모델을 복원한다. 각 프레임에 등장한 얼굴의 3차원 방향을 추출하여 복원한 3차원 얼굴 모델에 적용한 후 대체할 얼굴 영역에 저합시킨다. 정합 과정 시 비디오 프레임 내의 조명효과와 얼굴색 등을 분석하고 3차원 얼굴 모델에 블렌딩하여 비디오 프레임과 자연스럽게 정합할 수 있도록 한다.
최근 딥러닝을 이용한 한글 생성 모델이 연구되고 있으나, 한글 폰트의 구조가 복잡하고 많은 폰트 데이터가 필요하여 상당한 시간과 자원을 필요로 할 뿐 아니라 스타일이 제대로 변환되지 않는 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 한글의 초성, 중성, 종성의 구성요소를 기반으로 최소 글자를 사용하는 한글 폰트 생성 모델인 CKFont 모델을 제안한다. CKFont 모델은 GAN을 사용하는 한글 자동 생성 모델로, 28개의 글자와 초/중/종성 구성요소를 이용하여 다양한 스타일의 모든 한글을 생성할 수 있다. 구성요소로부터 로컬 스타일 정보를 획득함으로써, 글로벌 정보 획득보다 정확하고 정보 손실을 줄일 수 있다. 실험 결과 스타일을 자연스럽게 변환되지 못하는 경우를 감소시키고 폰트의 품질이 향상되었다. 한글 폰트를 생성하는 다른 모델들과 비교하여, 본 연구에서 제안하는 CKFont는 최소 글자를 사용하는 모델로, 모델의 구조가 간결하여 폰트를 생성하는 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델이다. 구성요소를 이용하는 방법은 다른 언어 폰트의 변환은 물론 다양한 이미지 변환과 합성에도 사용될 수 있다.
본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.
기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.
본 논문에서는 다중물체를 추적하기 위해서 적합한 것으로 알려진 condensation 알고리즘의 자동 코드 발생기를 연구한 결과를 보인 것이다. 일반적으로 condensation 알고리즘은 일반인이 구현하기 매우 어려워 실제 유비쿼터스 상황인지를 위하여 필요한 기술임에도 불구하고 널리 이용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 개선하기 위하여 시스템 다이나믹스 모델과 측정 모델이 주어지면 요구하는 성능을 만족하는 condensation algorithm이 내장된 필터를 자동으로 만들어주는 MATLAB 코드를 발생하도록 설계하였다. 일단 발생된 MATLAB 코드는 C, C++ 언어 등으로 변환되므로 원하는 소스를 얻을 수 있다.
B2B 전자상거래와 같이 XML을 이용한 정보교환이 확산되고 있으며 이에 따라 상호 교환되는 정보에 대하여 체계적이며 안정적인 정장관리가 요구되고 있다. 이를 위해 XML 응용과 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 관계형 데이터베이스를 중심으로 수행되었다. 본 논문에서는 EER 스키마로부터 XML 문서로 자동생성 되는 것을 단순화하기 위하여 알고리즘을 기술하고 관계형 데이터베이스 스키마로 변환을 시도했다. 특히 개념적 데이터 모델에 의해서 기술된 데이터 구조를 DTD로(Document Type Definition) 변환하는 방법을 나타낸다. 이 변환의 중요한 목적은 개념 스키마로부터 구조적인 정보를 가능한 한 많이 보존하는 것이다. 이것은 XML 파서가 가능한 한 일부분의 상태를 확인하고 서로 다른 데이터베이스사이의 데이터교환을 단순화한다. 특히 데이터베이스 스키마에서 XML 문서로 데이터를 가져오는 것이다. 개념 스키마의 알고리즘을 기준으로 하는 것은 매우 일반적이고 개념적 데이터 베이스의 데이터뿐만 아니라 객체-관계 데이터베이스의 데이터에 대해서도 알고리즘이 모델링될 것이다.
컴포넌트 기술은 재사용 가능한 컴포넌트를 조합하여 효율적으로 소프트웨어 시스템을 개발하기 위한 기술로 정착되어 왔으며, 마이크로소프트의 닷넷은 최근의 대표적 컴포넌트 기술 중의 하나이다. 모델기반 아키텍처(Model Driven Architecture, MDA)는 설계 모델을 점진적으로 변환하여 소프트웨어를 자동으로 생성하는 새로운 개발 방식이다. MDA에서 구조적 모델 변환은 성공적으로 적용되었으나, 동적모델과 퍼베이시브 서비스(Pervasive Services) 특히, 트랜잭션 서비스, 보안 서비스, 동기화 서비스, 객체 풀링 둥과 같은 기능에 대한 모델 변환은 부족하다 엔터프라이즈 애플리케이션 시스템은 다 계층 분산 아키텍처를 가지며 이러한 아키텍처에서 퍼베이시브 서비스는 필수적이다 닷넷 플랫폼은 코드상에서 애트리뷰트(Attribute) 코드를 명시함으로써 이러한 퍼베이시브 서비스를 지원하는 Component Object Model+ (COM+) 컴포넌트를 구현한 수 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 시스템 개발에서 필수적인 퍼베이시브 서비스의 기능과 닷넷 컴포넌트 생성을 위한 요소를 명세화하여, 이를 UML 프로파일로 정의한다. 또한, 정의된 프로파일을 이용하여 .NET/C#용 플랫폼 종속적 모델(PSM)을 명세한 후 도구를 이용하여 코드를 자동 생성하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 정의된 UML 프로파일은 Meta Object Facility(MOF)를 준수한 UML 도구 및 MDA 도구에서 사용이 가능하다. 또한, 제안한 방법을 사용할 경우 퍼베이시브 서비스 기능을 지원하는 .NET 컴포넌트를 쉽게 자동 생성할 수 있으며 높은 개발 생산성, 확장성, 이식성 및 유지보수성을 증가시킬 수 있다.
1984년 폰노이만이 최초로 메로리에 저장된 프로그램을 이용하는 현대식 컴퓨터인 IBM SSEC를 발명한 이후, 거의 50여 년 동안 소프트웨어를 만드는 기술은 끊임없이 변화해 왔다. 최근 대두되고 있는 MDD/MDA 기술은 모델 및 코드 간의 자동변환을 통한 소프트웨어 개발생산성을 향상 시키기 위한 기술이다. 본 논문에서는 CBD 방법론으로 수행된 SI 프로젝트에서 MDD/MDA 기술 적용으로 인한 생산성 향상 효과를 기능점수 (Function Point) 관점에서 분석하여 제시한다. 또한 본 사례의 프로젝트에서 적용한 MDD/MDA적용 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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