• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1098-1100
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• 2019

영상 처리를 기반으로 하는 발굴 유물(고배) 도면 자동 생성 모델의 성능향상을 위한 투창 영역 자동 검출과 투창 영역의 영상 정보의 특성을 반영한 윤곽선 검출을 통한 고배 유물 도면화 성능 향상 모델을 제안하고 실험결과를 통해 투창 영역의 윤곽선 정확도가 향상되었음을 보인다. 투창 영역은 형태적 특성상 고배 유물의 도면 자동 생성 과정에서 왜곡된 윤곽선 검출의 가능성이 높은 부분이어서 투창 영역 윤곽선의 정확도를 높이는 것이 중요한 요소이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.869-872
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• 2017

정보검색(Information retrieval) 및 텍스트 분석을 위해 수집하는 비정형 데이터 즉, 자연어를 전처리하는 과정 중 하나인 불용어(Stopword) 제거는 모델의 품질을 높일 수 있는 쉽고, 효과적인 방법 중에 하나이다. 특히 다양한 텍스트 문서에 잠재된 주제를 추출하는 기법인 토픽모델링의 경우, 너무 오래되거나, 수집된 문서의 도메인이나 성격과 무관한 불용어의 제거로 인해, 해당 토픽 모델에서 학습되어 생성된 주제 관련 단어들의 일관성이 떨어지게 된다. 따라서 분석가가 분류된 주제를 올바르게 해석하는데 있어 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 사용되는 표준 불용어 대신 관련 도메인 문서로부터 추출되는 점별 상호정보량(PMI: Pointwise Mutual Information)을 이용하여 불용어를 자동으로 생성해주는 기법을 제안한다. 생성된 불용어와 표준 불용어를 통해 토픽 모델의 품질을 혼잡도(Perplexity)로써 측정한 결과, 본 논문에서 제안한 기법으로 생성한 30개의 불용어가 421개의 표준 불용어보다 더 높은 모델 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.215-219
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• 2020

현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.541-546
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• 2006

3차원 관상동맥을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계를 함축적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는3차원 CT 혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT혈관 조영술에 의해 획득된 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀 모델로부터 표면복셀을 결정하고 표면 복셀로부터 객체 복셀까지의 유클리드 거리값를 계산하여 유클리드 거리맵(EDM)을 계산한다. 계산된 EDM 으로부터 객체 복셀이 가지게 되는 최대 내접 구를 계산하여 Discrete Medial Surface을 생성하게 되는데 이것은 골격의 후보가 된다. 골격의 후보집합 복셀에 대하여 Dijkstra 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 골격을 자동으로 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등의 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.24 no.6
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• pp.685-690
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• 2011

This paper describes a seismic analysis of chemical pump using automated mesh generation system. The use of an automated analysis system, involving FE codes together with CAD systems and FE pre- and post-processors, has provided an important step towards shortening the design process and structural optimization. The FE model, which is a FE mesh accompanied with the analysis condition, is automatically converted from the analysis model. The FE models are then automatically analyzed using the FE analysis code. This integrated FE simulation system is applied to an analysis of three-dimensional complex solid structures such as a chemical pump.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.17 no.4
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• pp.275-287
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• 2024

Research on the integration of Knowledge Graphs (KGs) and Language Models (LMs) has been consistently explored over the years. However, studies focusing on the automatic generation of text using the structured knowledge from KGs have not been as widely developed. In this study, we propose a methodology for automatically generating specific domain-related research items (Related Work) at a level comparable to existing papers. This methodology involves: 1) selecting optimal prompts, 2) extracting triples through a four-step refinement process, 3) constructing a knowledge graph, and 4) automatically generating related research. The proposed approach utilizes GPT-4, one of the large language models (LLMs), and is desigend to automatically generate related research by applying the four-step refinement process. The model demonstrated performance metrics of 17.3, 14.1, and 4.2 in Triple extraction across #Supp, #Cont, and Fluency, respectively. According to the GPT-4 automatic evaluation criteria, the model's performamce improved from 88.5 points vefore refinement to 96.5 points agter refinement out of 100, indicating a significant capability to automatically generate related research at a level similar to that of existing papers.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.51 no.4
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• pp.99-120
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• 2017

In order to develop a semiautomatic support system that allows researchers concerned to efficiently analyze the technical trends for the ever-growing industry and market. This paper introduces a couple of Korean sentence generation models that can automatically generate definitional statements as well as descriptions of technical terms and concepts. The proposed models are based on a deep learning model called LSTM (Long Sort-Term Memory) capable of effectively labeling textual sequences by taking into account the contextual relations of each item in the sequences. Our models take technical terms as inputs and can generate a broad range of heterogeneous textual descriptions that explain the concept of the terms. In the experiments using large-scale training collections, we confirmed that more accurate and reasonable sentences can be generated by CHAR-CNN-LSTM model that is a word-based LSTM exploiting character embeddings based on convolutional neural networks (CNN). The results of this study can be a force for developing an extension model that can generate a set of sentences covering the same subjects, and furthermore, we can implement an artificial intelligence model that automatically creates technical literature.

• Journal of Information Technology Application
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• v.3 no.4
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• pp.63-92
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• 2001

This paper makes an attempt to look at the process of automatically generating an application software system based on the Entity-Relationship (E-R) model. Basically, the process consists of five steps as follows: First, the designer develops an E-R model of an real-world system. Second, the software generator automatically generates a stereo-type application system. Third, the generator produces database schema and link information between application programs. Fourth, the designer designs the user interface including menu, screen design and so on. Finally, the generator completes the process integrating all the elements of an application system. Five basic program generation rules, three extended rules and a database generation rule have been suggested. By following each rule with the generator, the designer can build an application with an extremely efficient manner compared with traditional approaches. A case study has been included in order to show the applicability of the automated software generation process suggested in this paper. It has been demonstrated from the case study that the idea of applying an automated generator in systems development based upon the E-R model worked well.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.433-436
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• 2002

본 논문은 인터넷상에서 전자우편물을 자동으로 생성하기 위한 에이전트에 관한 연구로서, 사례기반추론(Case-Based Reasoning:CBR) 모델을 통하여 우편물 발송자의 특성에 적응하는 에이전트의 설계 방안을 제안한다. 먼저, 지능형 에이전트와 사례기반 추론에 관하여 간략하게 조사한 후, 전자우편분석 에이전트, 색인 에이전트, 검색엔진 등으로 구성되는 다중 에이전트 시스템을 보여준다. 특히, 인공지능 기법 중의 하나인 사례기반추론의 유사도 계산 방식과 새로운 CBR 처리주기를 이용하여 전자우편물을 자동으로 생성하는 에이전트 시스템을 제안한다. 그리고 Databases와 Case-Bases를 설명하고 전자우편 자동생성 에이전트를 위한 CBR 처리주기를 제안한다. 그 다음, 에이전트와 사례 연구를 위한 프로토타입을 제공한다. 향후, Data-Mining 기법의 연구는 이 시스템이 사용자의 다양한 취향에 적응할 수 있는 유용한 시스템으로 발전하는데 도움이 될 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.352-357
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• 2023

자연어 추론은 두 문장(전제, 가설)간의 관계를 이해하고 추론하여 함의, 모순, 중립 세 가지 범주로 분류하며, 전제-가설-라벨(PHL) 데이터셋을 활용하여 자연어 추론 모델을 학습한다. 그러나, 새로운 도메인에 자연어 추론을 적용할 경우 학습 데이터가 존재하지 않거나 이를 구축하는 데 많은 시간과 자원이 필요하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 자연어 추론을 위한 학습 데이터인 전제-가설-라벨 삼중항을 자동 생성하기 위해 [1]에서 제안한 문장 변환 규칙 대신에 거대 언어 모델과 Chain-of-Thought(CoT), Program-aided Language Models(PaL) 등의 프롬프팅(Prompting) 방법을 이용하여 전제-가설-라벨 삼중항을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과, CoT와 PaL 프롬프팅 방법으로 자동 생성된 데이터의 품질이 기존 규칙이나 기본 프롬프팅 방법보다 더 우수하였다.