• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.713-714
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• 2023

본 논문에서는 사전학습모델을 활용한 수학학습 도구 자동 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사전학습모델을 활용하여 수학학습 도구를 교과과정 및 단원, 유형별로 다각화하여 자동 생성하고 사전학습모델을 자체 구축한 Dataset을 이용해 Fine-tuning하여 학생들에게 적절한 학습 도구와 적절치 않은 학습 도구를 분류하여 학습 도구의 품질을 높이었다. 본 시스템을 활용하여 학생들에게 양질의 수학학습 도구를 많은 양으로 제공해 줄 수 있는 초석을 다지었으며, 추후 AI 교과서와의 융합연구의 가능성도 열게 되었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.185-188
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• 2001

본 논문에서는 의복의 2D패턴을 구성하여, 3D모델을 자동생성하는 방법을 제안한다. 먼저, 의복의 2D CAB 패턴으로부터 여러가지 의복 2D모델을 자동생성한 후, 의복 패턴별 2D모델을 붕합(Seaming)하여 3D모델을 생성한다. 봉합과정에서 B-Spline을 이용하여 인체의 굴곡과 의복의 공극을 고려하여 의복착용 후의 3D모델을 재구성하고, Z-buffer를 개량한 저리버퍼를 사용한 선적분을 통하여 3D모델을 구성하고 있다. 이때 의복의 3D 모델의 구조에 따라 부분적으로 의복 표면의 인체가 노출되는 현상을 검색하여( Collision Detection ), 의복 3D 모델을 부분적으로 수정하고 있다. 나아가서, 의복 원단에 대한 텍스처DB를 구축하여 다양한 색상의 의복을 코디할 수 있다.

• Journal of the KSME
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• v.27 no.6
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• pp.496-503
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• 1987

지금까지 유한요소망의 자동생성 방법에 대하여 현재 보편적으로 쓰이고 있는 것을 중심으로 살펴보고자 한다. 특히 최근 유한요소해석을 포함한 설계의 완전자동화에 대한 연구 추세에 의해 형상 모델러의 기능이 중요하게 됨에 따라 유한요소망의 자동생성과 형상 모델러의 관계를 기술하였다. 유한요소망의 자동생성에 대한 현재 상황은, 3차원 고체의 경우 모든 가능한 상황에 대처할 수 있는 일반적인 자동생성방법을 위해서는 더 많은 진전이 이루어져야 할 것이다. 특히 이 경우, 2차원 문제와는 달리 해석전에 미리 사용자가 필요한 유한요소망의 밀도를 쉽게 예측할 수 없기 때문에 해석결과나 오류치 평가에 따라 유한요소망을 조절해가는 자체조절 기능이 더욱 중요하게 된다. 이 기능이 충분히 발달되면 자동생성의 문제점이나 그 원리의 복잡성등을 직접 해결할 필요성이 없어질 것이다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1 no.3_4
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• pp.1-23
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• 1999

본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.1
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• pp.13-27
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• 2017

This paper presents a tool that automatically generates mobile web applications from user interface (UI) models which are based on PELUM (Pattern and Event based Logical User Interface Modeling). PELUM is a method for the effective development of UI-centered embedded systems via UI modeling. The proposed tool consists of a model editor and a code generator. The former provides an environment for modeling a Logical UI Model (LUM) and a Programming Interface Model (PIM) on the web. On the other hand, the code generator sets the screen configuration and events' behavior, according to the LUM, synthesizing a local database schema according to the PIM, and then generates an executable mobile web app. It also can produce mashup web apps by receiving an open API address via the PIM. The generated mobile web apps follow the Model-View-Controller (MVC) architecture in order for users to easily customize them. The proposed tool enables them to generate mobile web apps that can be executed on various devices by modeling logical UIs on the web.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.336-341
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• 2023

초대규모 언어모델의 뛰어난 생성 기술이 실질적인 부분에서 많은 도움을 주고 있음에도 불구하고 사람들의 마음을 움직일 수 있는 매력적인 광고 카피를 생성하기에는 아쉬운 점이 많다. 이 연구는 효과적인 광고 카피 자동생성을 위한 데이터 구축 방법론 연구로, 데이터에 일관적으로 학습시킬 수 있는 감성적 카피의 문체적 특징을 프레임워크로 정의하고 이를 모델에 적용한 결과를 보여 데이터 설계 방법론의 유효성을 검증하고자 하였다. 실험 결과 문체 적합성 측면에서 성공적인 결과를 확인한 것에 비해, 한국어 보조사와 같이 미세한 어감 차이를 발생시키는 요소나 의미적 중의성 해석 등의 고차원적인 한국어 구사능력을 필요로 하는 부분에서 생성모델의 개선 여지를 발견할 수 있었다. 본 연구에서 보인 감성형 카피 생성을 위한 프레임워크는 마케팅 실무에서도 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 고객 세그멘테이션 분석이 이루어진다면 타깃 고객의 취향을 고려한 효과적이고 맞춤화된 광고 카피를 생성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.667-669
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• 2003

특징 형상의 조합으로 표현될 수 없는 자유 형상을 가진 제품이 늘어남에 따라 자유형상을 효율적으로 변형시키는 기법이 필요하다. 여러 가지 자유형상 변형기법(FFD) 가운데에서 자유 형상을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해서는 조정 다각형 기반의 형상 변형 기법이 적합하다. 이에 따라 본 연구에서는 FFD 기법을 적용하여 자유형상 모델을 파라메트릭하게 컨트롤하기 위해 입력 모델에 대한 조정 다각형을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 기본 조정 다각형 생성과 조정 다각형 최적화 단계로 나누어진다. 기본 다각형 생성에서는 1)입력모델을 직교 3방향에 투영, 2)투영된 결과에 대해 2차원 조정 다각형을 생성, 3)2차원 조정 다각형을 조합하여 3차원 기본 조정 다각형 생성의 단계를 거친다. 조정 다각형 최적화 단계에서는 기본 조정 다각형에 에지 및 면 연산자를 적용하여 입력 모델에 더욱 근사하는 최종 조정 다각형을 생성한다. 예제에서는 제안된 알고리즘을 통해 자동으로 생성된 조정다각형을 자동차 모델에 적용하여 모델의 형상을 변화시킨 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.103-106
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• 2000

본 논문에서는 문서 영상으로부터 전자 문서를 자동 생성하기 위한 논리적인 구조 분석을 효율적으로 지원하기 위하여 문서 모델의 자동 생성과 점증적인 학습 기법을 제안한다. 이를 위하여 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 특히 제안된 방법은 문서 모델의 생성 결과로부터 SGML DTD와 DSSSL 스타일 시트를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 지원한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.357-361
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• 2019

기계학습을 이용하여 개체명 인식을 수행하기 위해서는 많은 양의 개체명 말뭉치가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문장 자동 생성을 통해 개체명 표지가 부착된 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 문장 생성 연구들은 언어모델을 이용하여 문장을 생성하였다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 주어진 표지열에 기반 하여 문장을 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 활용하여 자동으로 개체명 표지가 부착된 3,286개의 새로운 문장을 생성할 수 있었다. 학습말뭉치 문장과 약 70%의 차이를 보이는 새로운 문장을 생성하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.277-280
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• 2008

MDA는 UML과 XMI 표준을 사용해 플랫폼에 무관한 설계모델에서 플랫폼에 의존적인 실행 가능한 모델을 생산하는 것이다. 본 연구에서는 UML의 Statechart를 대상으로 XMI 정보를 추출하고 이로부터 Java 소스코드를 자동 생성하는 알고리듬을 구현하였다. 에어컨 시스템을 사례로 비즈니스 로직이 포함된 소스코드를 자동 생성하는 알고리듬을 구현하였으며 XMI의 사용으로 두 개의 다른 CASE 도구 각각에서 설계된 모델이 동일한 소스코드를 생성함을 확인 했다.