• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.580-583
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• 2018

본 논문에서는 SeqGAN 모델을 사용하여 한국어 시를 자동 생성해 보았다. SeqGAN 모델은 문장 생성을 위해 재귀 신경망과 강화 학습 알고리즘의 하나인 정책 그라디언트(Policy Gradient)와 몬테카를로 검색(Monte Carlo Search, MC) 기법을 생성기에 적용하였다. 시 문장을 자동 생성하기 위한 학습 데이터로는 사랑을 주제로 작성된 시를 사용하였다. SeqGAN 모델을 사용하여 자동 생성된 시는 동일한 구절이 여러번 반복되는 문제를 보였지만 한국어 텍스트 생성에 있어 SeqGAN 모델이 적용 가능함을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.4
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• pp.378-387
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• 2006

A programming model for ubiquitous sensor network (USN) applications based on Nano-Qplus is proposed. USN applications mean programs of nodes which are components of sensor network such as sensor, router, sink and actuator. Developers can automatically generate programs of USN applications by setting attributes values of nodes using a script after they model a sensor network. A script for setting attributes values of a node is proposed in this paper. The algorithm of automatic code generation is also described. Developers can easily implement USN applications even if they do not know details of low-level communication, data sharing, and collective operations because the applications are automatically generated from a script. They set only attributes values of nodes using the script. Efforts for USN applications development also are reduced because of automatic code generation. Furthermore, developers can correct errors of applications in the early stage of development through ear]y test based on rapid code generation.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.2 no.1
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• pp.23-30
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• 1993

본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 지식의 자동 획득(Simulation-Based Automatic Knowledge Acquistion) 가능성을 제시한다. 이을 위한 작업 단계는 다음과 같다. 첫째, 지식 제공자에 의한 대상(domain) 관련 초기 인과 관계 정보 입력 단계, 둘째 경험 베이스 탐색에 의한 확장된 정보 생성 단계, 세 번째로 생성되어진 정보를 사용하여 대상 반영 모델을 구축하는 단계, 네 번째로 구축된 모델을 시뮬레이션하고 수행 결과의 분석을 통해 새로운 지식을 획득하는 단계로 구성된다. 제안된 지식 획득 방법은 ,대상에 관계된 개념과 개념들의 인과 관계를 바탕으로 모델을 자동 생성하여 이를 지식 획득 표현틀로 이용하는 유연한 구조를 사용하였고, 또한 생성된 모델의 시뮬레이션 결과를 분석함에 의해 새로운 지식을 획득함으로써 획득된 지식이 동적 세계를 잘 반영할 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.136-139
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• 2010

실시간 시스템에서는 계산 결과의 논리적 정확성과 결과가 산출되는 시간의 정확성을 요구한다. 이러한 요구사항을 지원하기 위해 UCI Dream Lab에서 제안한 적시 서비스 능력을 보장하는 실시간 객체인 TMO 객체를 토대로 자동 코드 생성기의 설계를 제시한다. 기존의 모델 기반 개발방법론은 시스템을 추상화하고 그 모델을 상세화 과정을 거쳐 구현에 필요한 정보를 갖게 되고, 이를 바탕으로 자동으로 코드를 생성 할 수 있게 된다. 기존의 도구들은 표준 UML을 사용하고, 표준 UML은 시간 제약 조건을 기술하는 방법을 제공하지 않기 때문에 이에 따라 개발된 실시간 시스템 코드 자동 생성기는 완전한 코드를 생성하지 못한다. 본 논문에서는 실시간 시스템 개발에 모델 기반 개발방법론을 적용하기 위해 TMO객체를 이용하여 기존 UML 모델의 구조 모델과 행위 모델에 실시간 특성을 추가해 확장하고 확장된 모델을 토대로 자동 코드 생성기의 설계를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.55-61
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• 2001

본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.23 no.4
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• pp.21-29
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• 2014

In general, a simulation project requires much time and money since we should develop a model that works similarly to the system at a level consistent with the project purposes. Therefore, more active research studies are required to reduce the time needed for the modeling process. This is achievable by minimizing the possible trial and error during the model development process through the appropriate conceptual model design and the automated generation of the simulation model. This paper presents a tool automatically generating an Arena model after developing a conceptual simulation model. Because our proposed tool is based on the popular Microsoft Excel and Visio, it is expected to be practically used at many industrial sites. Finally, we showed the effectiveness of the newly suggested tool by applying it to an imaginary simulation project.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.389-393
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• 2018

딥러닝의 발달로 기계번역, 대화 시스템 등의 자연언어처리 분야가 크게 발전하였다. 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 그러나 많은 데이터를 수집하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 연구에서는 이미지 생성 모델로 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 네트워크(Generative adverasarial network)를 문장 생성에 적용해본다. 본 연구에서는 긍/부정 조건에 따른 문장을 자동 생성하기 위해 SeqGAN 모델을 수정하여 사용한다. 그리고 분류기를 포함한 SeqGAN이 긍/부정 감성인식 학습데이터를 자동 생성할 수 있는지 실험한다. 실험을 수행한 결과, 분류기를 포함한 SeqGAN 모델이 생성한 문장과 학습데이터를 혼용하여 학습할 경우 실제 학습데이터만 학습 시킨 경우보다 좋은 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.115-117
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• 2003

2001년 OMG는 그 동안의 모델링 관련 표준화 작업의 성과를 바탕으로 모델 중심의 개발 방법인 MDA를 표준으로 정하였다. MDA의 핵심은 잘 정의된 비즈니스 독립적인 모델을 플랫폼 종속적인 모델로 자동 변환하고 그 변환된 모델을 통해서 코드를 자동 생성함으로써 소프트웨어의 생산성을 높이고 플랫폼 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 코드 생성을 위해서 플랫폼 종속적 모델의 기술 방법인 UML Profile에 코드 관련 정보를 UML을 통해서 정의할 수 있도록 하는 코드 생성 정보 메타 모델을 제시한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.105-107
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• 2005

이 논문은 지식정보 자원 통합 및 상호운용성 제공을 위한 국가 수준의 지식정보자원의 자동 생성 및 유통 시스템의 주요한 특징을 기술한다. 국가 지식정보 관리시스템들은 지식 유형과 지식관리 역할을 수행하는 종합정보센터에 따라 생성 자원 유형 및 유통 메커니즘이 상이하며, 다양하게 분류된다. 이러한 상호운용의 문제점을 해결하기 위해서는 시스템간의 표준화된 지식정보 공유 기능 제공을 위한 국가 지식 정보자동 생성 및 유통 표준 모델의 설계가 요구된다. 이를 위해 설계된 모델은 분산 아키텍처 모델, 프로세스 모델 및 서비스 운영 모델로 구성되며, 국가 지식정보 공유를 위한 생성 및 유통 시스템의 개선, 신규 시스템의 설계 및 개발을 위한 참조모델로서 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.19-20
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• 2020

미디어 산업의 발전으로 스토리보드와 같은 선화 이미지의 자동채색 연구가 국내외에서 진행되고 있다. 하지만 자동채색 모델 용량에 초점을 두는 연구는 아직 진행되고 있지 않다. 기존 자동채색 연구는 모델 용량이 최소 567MB 이상으로 모델 용량이 큰 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 채색을 2단계로 나누는 이중 생성자 구조와 기존 U-Net을 개선한 생성자를 사용해 기존 U-Net에 비해 30%, VGG16/19를 사용한 기법과 비교해 최대 85% 작은 106MB 모델을 생성했고 FID(Fréchet Inception Distance)를 통한 이미지 평가결과 512x512px에서 153.69의 채색성능을 얻었다.