Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.176-180
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2016
대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.
Hyun-Kyun Jeon;Ji-Yoon Kim;Seung-Ho Choi;Bongsu Kim
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.86-90
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2023
최근 생성형 언어 모델이 주목받고 있으며, 이와 관련된 과제 또한 주목받고 있다. 언어 생성과 관련하여 많은 연구가 진행된 분야 중 하나가 '번역'이다. 번역과 관련하여, 최근 인공신경망 기반의 신경망 기계 번역(NMT)가 주로 연구되고 있으며, 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 교착어인 한국어에서 언어유형학 상의 다른 분류에 속한 언어로 번역은 매끄럽게 번역되지 않는다는 한계가 여전하다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 한-영 사전을 통한 번역 품질 향상 방법을 제안한다. 또한 출력과 관련하여 소형 언어모델(sLLM)을 통해 CoT데이터셋을 구축하고 이를 기반으로 조정 학습하여 성능을 평가할 것이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1991.10a
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pp.189-195
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1991
지금까지 생성문법에서 제시한 문법의 구조는 대체적으로 3개부 (components)가 T자 형으로 배치되어 있으며 이러한 구조는 주로 언어능력을 위한 것으로 여겨져 왔다. 본고는 언어수행도 동시에 -- 특히 화자의 환류 (feedback)와 청자의 지각의 면에서 -- 처리할 수 있고 또 각부 사이의 기능을 자연스럽게 연계하여 주는 interface 기능을 위하여, 보다 타당성 있는 새로운 모델로 Pipe 형 (또는 종합형)을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06b
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pp.281-285
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2008
본 논문에서는 임의의 두 얼굴간의 얼굴 변형을 시뮬레이션하는 방법으로서 직선형 경로를 이용한 얼굴 모핑 알고리즘을 소개한다. 이 때 두 얼굴 모델은 서로 독립적으로 3D 스캔되어 텍스처매핑을 거쳐서 생성된 별도의 3D 모델로서, 본 알고리즘은 이러한 얼굴 모델들간의 버텍스와 폴리곤의 개수와는 상관없이 자연스러운 모핑을 구현하는 특징을 갖는다. 알고리즘의 주요 기능으로는 절단면의 생성, 3 차원 메쉬의 2D 메쉬화, 대응 영역의 설정, 대응 폴리곤 탐색 및 보간 데이터 추출등이 포함된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.312-318
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2023
본 연구는 다양한 대규모 언어 모델들의 한국어/영어 공감 대화 생성에서 성능을 실험적으로 비교 분석하는 것과 개인의 성향과 공감 사이에서의 상관 관계를 실험적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 한국어 공감 대화 데이터셋인 KorEmpatheticDialogues 를 구축하였고, personality-aware prompting 방법을 제안한다. 실험을 통해, 총 18개의 언어 모델들 간의 공감 대화 생성 성능을 비교 분석하였고, 개인의 성향에 맞춤형 제공하는 공감이 더 상호작용을 이끌어낼 수 있다는 점을 보여준다. 코드와 데이터셋은 게재가 허용되면 공개할 예정이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2002.10e
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pp.215-220
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2002
질의응답시스템을 지능형 케릭터 시스템에 활용하기 위해서는 불특정한 주제에 대해 불특정 다수의 사용자와 대화할 수 있는 정교한 대화 모델이 필요하다. 이러한 대화 모델은 사용자의 질의문장을 인식하고 질의의도를 파악한 후 케릭터의 특정지식으로 접근하여 해당 지식을 사용자의 요구에 맞는 응답문의 형태로 생성해 내는 과정이 필수적으로 포함되어야 한다. 본 논문에서는 논의의 대상이 되는 질의응답시스템이 다국어 기반이라는 점을 고려하여 질의응답시스템을 지능형 케릭터에 활용하는 과정에서 케릭터의 지식구조 설계는 물론이고 질의문장 분석과 응답 문 생성의 방법론에 있어서도 한국어, 영어, 일본어, 중국어 각각의 언어적 특질을 반영함으로써 형태적, 통사적 차이로 인한 애로점을 최소화할 수 있도록 하였다.
In recent years, in the fields of smart cities and digital twins, research on model generation is increasing due to the advantage of acquiring actual 3D coordinates by using point clouds. In addition, there is an increasing demand for a solid model that can easily modify the shape and texture of the building. In this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. Accordingly, in this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. In the first step, the ground points were removed through the planarity analysis of the point cloud. In the second step, building area was extracted from the ground removed point cloud. In the third step, detailed structural area of the buildings was extracted. In the fourth step, the shape of 3D building models with 3D coordinate information added to the extracted area was created. In the last step, a 3D building solid model was created by giving texture to the building model shape. In order to verify the proposed method, we experimented using point clouds extracted from unmanned aerial vehicle images using commercial software. As a result, 3D building shapes with a position error of about 1m compared to the point cloud was created for all buildings with a certain height or higher. In addition, it was confirmed that 3D models on which texturing was performed having a resolution of less than twice the resolution of the original image was generated.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.12
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pp.6455-6460
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2013
Learner modeling forms the foundations for intelligent tutoring systems that provide adaptive and active learning guidance for learning and education quality enhancement. The aim of this study was to develop learner modeling technologies to form the foundation of intelligent tutoring systems. Specific research tasks include learner modeling building techniques, diverse learner state diagnosis methods and educational data mining.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.792-797
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1996
형상모델링(Geometric Modeling)은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 실제 3차원 물체를 정확하게 표현하려는 형태로발전하였다. 와이어프레임 모델링(Wireframe Modeling) 기술은 3차원 형상을 빠르게 모델링하고 이로 부터 치수 기입이 된 정확한 2차원 도면의 생성을 가능하게 하였다. 그러나, 면을 표현할 수 없기 때문에 모델의 표현이 모호해질 수 있다. 1960년대에 자유곡면의 가공을 위해 개발된 곡면 모델링(Surface Modeling) 기법은 NC 가공과 컴퓨터를 이용한 금형의 제작을 가능하게 했고 와이어프레임 모델링보다는 더 상세하게 모델 을 표현할 수 있게 되었다. 본 연구의 목적은 개방형 구조를 갖는 복합다양체 모델러에서의 불리안 작업을 구현하고 이의 결과를 가시화 하는데 있으며 개략적인 개방형 형상 모델링 시스템 Fig.1과 같다
시맨틱 웹 환경을 통해 수 많은 온톨로지가 생성되고 이를 효율적으로 관리하고 저장하기 위한 온톨로지 저장소에 대한 연구가 진행되고 있다. 더불어 저장된 온톨로지로부터 원하는 정보를 얻기 위해 SPARQL 에 대한 연구 또한 활발히 진행되었다. 현재까지 많은 데이터들이 관계형 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 SPARQL 을 사용하기 위해서는 해당 저장소의 모델에 맞게 SPARQL 을 변환 해야 한다. 하지만 지금까지 연구된 SPARQL-to-SQL 변환 모델은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장해야 하는 추가 비용이 발생한다. 이 논문에서는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장하지 않고 SPARQL 질의문의 변환만으로 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터에 질의 할 수 있는 SPARQL-to-Original SQL 변환 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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