• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.193-206
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• 2008

스테레오 영상으로부터 수치표고모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 두 영상 간의 정합을 수행한다. 정합은 초기 정합 후보점으로부터 시작되며, 두 영상 간의 접합점(Tie-points)이 이러한 초기 후보점 역할을 하게 된다. 이 초기 정합 후보점의 개수와 영상 내에서의 분포는 정합결과에 영향을 준다. 정합결과를 바탕으로 생성되는 수치표고모델에는 에러가 포함된다. 이러한 에러를 제거하는 가장 보편적인 방법은 주변값으로 보간하는 것이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 수치표고모델을 자동으로 생성하기 위해서 기존 수치표고모델을 이용하여 자동으로 추출한 접합점(Tie-points)과 영상 피라미드 그리고 정합 결과에서 발생한 이상값(Outlier)을 기존 수치표고모델로 보정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 IKONOS, QuickBird, SPOTS 스테레오 영상과 DTED level 2 데이터를 이용하여 실험을 수행했으며, 실험결과를 통해서 제안된 방법으로 생성한 수치표고모델에서는 에러가 모두 제거되었음을 보여준다. 또한 기존 DTED level 2를 참값으로 하여 산출된 높이값에 대한 RMSE는 15m 미만으로, 비교적 정확한 수치표고모델을 생성하였음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권4호
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• pp.35-35
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• 2001

디지털 통신시스템의 오류정정을 위한 길쌈부호의 대표적인 복호방식인 비터비 복호기는 사용되는 시스템의 사양에 따라서 그리고 복호기의 복호 아키텍처에 따라서 다양한 방식으로 설계할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 다양한 설계방법들 중에서 가장 효율적인 복호기의 설계구조를 결정해서 자동으로 원하는 사양에 맞는 비터비 복호기의 VHDL 모델을 생성해내는 자동생성기를 제시한다. 자동생성된 VHDL 모델을 이용하면 설계 초기단계에서 필요한 시간을 단축시킬 수 있다. 자동생성기는 설계영역 내에서 복호기의 설계크기와 복호속도를 비교해서 여러 가지 설계 아키텍처들 중에서 가장 최적인 것으로 판단되는 설계사양을 결정할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.56-59
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• 2010

오늘날 임베디드 환경에서의 하드웨어의 발전에 더불어, 소프트웨어의 복잡도가 점점 증가하고, 유지보수에 대한 비용이 증가함에 따라 UML모델을 이용한 자동코드 생성에 대한 관심이 더욱 커지고 있다. UML을 이용한 코드 생성의 효과적으로 이루어지기 위해서는 설계된 모델의 무결성이 요구되고 이를 위해서는 모델의 논리적 검증이 선행되어야 한다. 아울러 설계자로 하여금 정의하는 모델이 명확하게 이해되고 구현될 있어야 한다. 하지만 코드 생성의 행위적 관점의 기본이 되는 상태머신 다이어그램에서 잘 드러나는 흐름과는 다르게 데이터의 사용은 다이어그램 내부에 숨겨져 있어 설계자로 하여금 모델에 대한 이해를 어렵게 하고 잠재적인 에러의 내포 가능성이 제기되어 왔다. 본 논문은 이러한 문제의 해결을 위해 코드 내포 상태머신 다이어그램의 데이터 시각화기법을 이용하고, 이러한 시각화 기법을 이용하여 데이터 사용관점에서의 모델의 이해를 도움과 동시에 이를 통하여 더욱 정확한 모델링을 수행하고 더불어 이를 통해 최종적으로는 더욱 효율적인 형태의 코드를 생성하는 코드 자동 생성기의 설계를 제안 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.197-206
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• 2016

빈칸 채우기 문제는 학생들이 학습 내용을 제대로 이해했는지 확인하기 위해 널리 사용되어 왔다. 이런 유형의 문제를 컴퓨터 알고리즘에 의해 자동으로 생성하는 많은 방법들이 제안되어 왔지만, 대부분 어떤 부분을 빈칸으로 만들면 좋을지에 대해 집중했기 때문에 적절한 보기를 자동으로 생성하는 연구는 미흡했다. 본 논문에서는 빈칸이 주어졌다고 가정하고, 이에 어울리는 보기를 자동 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 통계 언어 모델에 기반하여 보기를 생성하기 때문에, 사람이 생성하는 경우보다 출제자에 편향되지 않은 보기를 제공할 수 있다. 또, 확률값에 기반하여 난이도를 자동으로 조절하는 것이 가능하기 때문에, 직접 사람이 문제를 만드는 것에 비해 상당한 비용 절감 효과가 있다. TEPS 문법, 어휘 시험에 대해 적용하여 실험한 결과, 사람과 유사한 결과를 생성함을 확인하였다. 향후 스마트 교육 분야에서 높은 활용도를 보일 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.431-436
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• 2022

이 연구는 MBTI의 심리 기능지표 조합인 ST, SF, NT, NF의 유형별 특징을 반영한 마케팅 문체 프레임워크를 정의하고 모델 학습을 통해 성격유형별 맞춤화 된 광고 메시지로 생성하는 것을 목적으로 한다. 활용되는 광고 메시지 자동 생성 기술은 BART 모델에 성격유형을 Prefix로 포함한 광고문을 학습시켜 성격유형에 따라 맞춤형 광고 메시지를 생성하는 방식이다. 학습된 모델은 Prefix 조작만으로 MBTI 성격유형별 문체 특징을 갖춘 광고 메시지로 변환되는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 본 연구는 성격유형의 특징을 문체 프레임워크로써 정의하고 이에 기반한 모델 학습을 통해 성격유형별 특징을 반영한 광고 메시지를 재현해 낼 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 성격유형과 연관 feature를 함께 학습하여 유형별 문체 특징과 소구점을 포함한 광고 메시지를 생성했다는 기술적 가치가 있다. 이 연구 결과를 기반으로 차후 타겟 고객층의 성격유형과 광고 도메인을 고려한 효과적인 광고 콘텐츠를 생성해 내는 모델을 개발하여 타겟 마케팅 분야는 물론이고 지역별 또는 언어별 문체 간 차이를 구조화하거나 재현해야 하는 문제에서 기반이 되는 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.33-40
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• 2012

최근에 임베디드 환경은 하드웨어의 비약적인 발전과 다양한 전자 제품에서의 소프트웨어 제어로 인하여 소프트웨어 분야에서 많은 변화를 겪고 있다. 이러한 환경적 변화로 인한 요구사항의 증가는 임베디드 소프트웨어의 복잡도를 높여왔고 이는 기존 개발방법의 한계를 보여주었다. 모델 기반의 개발방법은 이미 오래전 제기되었던 범용 소프트웨어 개발에서 발생했던 한계의 해결을 위하여 제시되고 지금까지 사용되어온 방법으로서 임베디드 환경에 닥친 한계의 극복을 위한 대안 중 하나로 꼽히고 있다. 이 논문에서는 이 모델 기반 개발 방법론을 임베디드 소프트웨어 적용하기 위한 모델 기반의 다이어그램 편집기와 이로부터 작성된 모델을 이용하여 자동적으로 코드를 생성하는 코드 자동생성기를 제안한다. 모델 정의에 사용된 다이어그램 편집기는 GMF를 이용하여 구현하며, 코드 자동생성기에는 임베디드 환경의 특징인 제한된 메모리와 동시적 병행성 문제를 해결하기 위한 코드 생성 기법을 추가한다. 아울러 생성된 코드의 검증을 위하여 기존의 코드를 대체하여 수행하는 방법을 사용한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권9호
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• pp.41-48
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• 2004

본 논문에서는 빠른 요소망 자료 처리를 위해 영역기반 해쉬구조를 개발하고 이에 기반한 효율적 삼각형 자동 요소망 생성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬에서는 신속하게 최적의 절점을 생성하고 삼각형 생성시 예외처리를 줄일 수 있도록 Advancing layer method 와 Delaunay 삼각화 방법이 함께 이용되었다. 본 알고리듬의 성능을 검증하기 위하여 개발된 2차원 자동 요소망 생성 프로그램을 이용하여 볼록한 모델, 오목한 모델 및 복잡한 형태의 모델에 대한 요소망 생성 테스트를 수행하고, 그 성능을 상용 소프트웨어와 비교하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.344-347
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• 2009

건축, 토목 분야의 정보 교환을 위한 표준으로 주목받고 있는 BIM 모델의 국제 표준인 IFC 표준을 위해, 소프트웨어가 IFC 표준에 맞게 유효한 정보를 입출력 하도록 도와주고, IFC 파일이 표준에 맞는지 검증할 수 있는 모듈을 개발했다. 특히, 지역별 및 국가별 상황에 맞게 BIM 모델을 수정하거나 확장해 사용하도록 권고하고 있는 상황에서 다양한 확장 IFC 표준을 효과적으로 지원할 수 있도록 IFC 표준을 정의하는 EXPRESS 언어로부터, 객체 지향 언어를 위한 소프트웨어 개발 라이브러리를 자동으로 생성하고, 해당 SDK를 활용해 IFC 모델을 검증하는 라이브러리를 자동으로 생성하며, IFC 파일을 검증할 수 있는 독립적인 실행 파일도 자동으로 생성할 수 있도록 했다. 또한 객체 지향 라이브러리를 사용함으로써 주어진 IFC 모델을 효과적으로 문서화 할 수 있도록 HTML 생성 도구를 개발하거나 3차원 형상 확인이 가능하도록 VRML 생성 도구를 개발하는 등의 작업이 쉽게 이뤄짐을 확인했다. 이렇게 자동화된 BIM 소프트웨어 개발 도구는 IFC 모델의 수정이나 확장을 고려하는 BIM 소프트웨어 개발 프로젝트의 생산성을 향상시키고, 해당 시스템의 운영에 신뢰도를 높이는 것은 물론이며, 향후 국내 실정에 맞게 운영될 BIM 인증 제도에도 활용하면 기존의 수작업 방식 인증제도에 비해 인증에 걸리는 시간과 비용을 줄이는 것은 물론 인증 자체의 객관성과 정확성, 투명성과 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.