• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.597-601
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• 2021

주어진 정보를 자연어로 변환하는 작업은 대화 시스템의 핵심 모듈임에도 불구하고 학습 데이터의 제작 비용이 높아 공개된 데이터가 언어에 따라 부족하거나 없다. 이에 본 연구에서는 텍스트-투-그래프(text-to-graph) 작업인 관계 추출에 쓰이는 데이터의 입출력을 반대로 지정하여 그래프-투-텍스트(graph-to-text) 생성 작업에 이용하는 역 관계 추출(reverse relation extraction, RevRE) 기법을 소개한다. 이 기법은 학습 데이터의 양을 늘려 영어 그래프-투-텍스트 작업의 성능을 높이고 지식 묘사 데이터가 부재한 한국어에선 데이터를 재생성한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.14 no.3
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• pp.81-90
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• 2013

Mobile device can get useful user information, because users have always this device. In this paper, we propose automatically story generation method and user topic extraction using user information in mobile environment. Proposed method is follows: (1) We collect user action information in mobile device. Then, (2) we extract topics from collected information. (3) For the results of (2), we determine episodes for one day. Then, (4) we generate sentences using sentence templates and we compose stories which have theme-based or time-based. Because proposed method is simpler than previous method, proposed method can work only in mobile device. There's no room to leak user information. And proposed method is expressed more informative than previous method, because proposed method is provided sentence-based result. Extracted user-topic, a result of our method, can use to analyze user action and user preference.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2081-2082
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• 2006

본 논문에서는 지능형 로봇 시스템에서 신경 회로망을 이용한 인간 몸의 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 지능형 로봇 시스템에서 사용된 컴퓨터 시각 기반에서는 시간상의 변화에 따른 특징 벡터 추출을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 신경 회로망을 이용한 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 신경 회로망을 이용한 제스처 추출은 오류 역 전파 학습방법을 사용하여 시간상에서 변화하는 영상 시퀀스에 정보를 생성하고 움직임 모델을 통해 두 정보간의 따른 제스처 추출에 가중치를 준다. 마지막으로 본 연구에서 제안한 기법은 실험을 통해 그 우수성을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.6
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• pp.817-828
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• 2004

In this paper, we propose vector-based face generation system that uses montage and shading method and preserves designer(artist)'s style. Proposed system generates character's face similar to human face automatically using facial features that extracted from a photograph. In addition, unlike previous face generation system that uses contours, we propose the system is based on color and composes face from facial features and shade extracted from a photograph. Thus, it has advantages that can make more realistic face similar to human face. Since this system is vector-based, the generated character's face has no size limit and constraint. Therefore it is available to transform the shape freely and to apply various facial expressions to 2D face. Moreover, it has distinctiveness with another approaches in point that can keep artist's impression just as it is in result.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.1
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• pp.15-25
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• 2014

In this paper, we propose a loitering detection using trajectory probability distribution and local direction descriptor for intelligent surveillance system. We use a background modeling method for detecting moving object and extract the motion features from each moving object for making feature vectors. After that, we detect the loitering behavior person using K-Nearest Neighbor classifier. We test the proposed method in real world environment and it can achieve real time and robust detection results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.553-555
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• 2001

기업형 정보 시스템을 개발하는 데 클라이언트 계층, 어플리케이션 서버 계층, 데이터베이스 계층으로 구성된 3계층 아키텍쳐가 널리 사용되고 있다. 따라서 기업형 컴포넌트의 올바른 행위를 시험하기 위해서는 3계층 아키텍처를 고려한 시험 기법이 요구된다. 하지만 기존의 대부분의 컴포넌트 시험 기법들은 클라이언트 계층과 어플리케이션 서버 계층 사이의 관계만을 대상으로 하고 있어서 기업형 컴포넌트 시험에 부족하다. 논문에서는 기업형 컴포넌트의 시험을 위해 클라이언트 계층과 어플리케이션 서버계층 간의 관계만이 아니라 어플리케이션 서버계층과 데이터베이스 서버계층과의 관계를 포함한 시험 기법을 제안한다. 이를 위해 3계층 아키텍쳐를 반영하는 시험모델을 제안했으며 UML/OCL를 컴포넌트의 명세로 사용하여 시험모델을 추출한 뒤 자동으로 시험을 수행하는 시험 환경을 개안했다. 제안된 시험 환경은 일반적인 시험 단계의 뒷부분으로 테스트 케이스를 분석하여 생성하는 것보다는 생성된 시험 사료를 수행시켜 자동으로 시험 과정을 수행하는데 관심을 두고 있다. 제안된 시험환경은 기존의 연구와 달리 3계층 아키텍처를 반영하고 산업체 표준인 UML/OCL을 이용하므로 기업형 응용프로그램의 생산성을 증가시켜 줄 것으로 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.269-274
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• 2023

질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.522-524
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• 1999

절차지향 소프트웨어를 객체지향 소프트웨어로 변환하는 여러 가지 방법이 존재한다. 프로그램을 변환하기 위하여 일반적으로 함수, 변수와 자료형들 간의 관계를 이용한다. 이들간의 관계성을 이용하면 결과로서 객체 후보가 생성된다. 생성된 객체 후보와 영역 전문가에 의하여 생성된 영역 모델을 비교하여 두 모델간의 유사성을 측정하여야 한다. 본 논문에서는 클래스의 시그너처(클래스 이름, 속성의 이름, 속성의 자료형, 메소드 이름, 메소드의 리턴형, 메소드 파라미터의 자료형)을 이용하여 클래스와 객체 후보의 유사도를 측정하고, 측정된 유사도의 평균값을 이용하여 객체 후보군의 유사도를 측정한다. 기존의 연구 방법과는 다르게 n개의 클래스와 m개의 객체 후보사이의 구문적 측면의 유사도 측정뿐만이 아니라 의미적 측면의 유사도를 측정하는 방법을 제시하여 최적합 객체 후보군을 추출하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.101-104
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• 2000

XML이 인터넷을 기반으로 하는 정보교환의 매개체로써 다양한 응용분야로 확산됨에 따라 XML 데이터로부터 구조정보를 추출하고 효율적으로 저장하며 관계형 데이터베이스로부터 추출된 데이터를 XML 문서로 생성하는 시스템이 요구되어진다. 기존의 관계형 데이터베이스 벤더들이 XML을 처리하기 위해 시스템을 확장하기는 하지만 이러한 시스템들은 시스템과 플랫폼에 종속적이라는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결함과 동시에 DTD와 관계형 스키마가 존재하지 않는 환경에서 XML문서를 효율적으로 저장하고 XML_QL을 지원하는 Amoeba 시스템을 소개한다.