• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
• /
• pp.403-405
• /
• 2001

MPEG-4 미디어 파일은 저비트율에서 고비트율까지 다양한 응용범위에서 이용 가능하므로, 요즘들어서 MPEG-4의 미디어 파일이 많은 분야에서 사용되고 있다. 하지만 미디어를 다루는 전문가 외에는 MPEG-4 알고리즘을 이용한 미디어 파일을 생성하여 서비스하기에는 많은 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖춘 MPEG-4파일 생성 도구를 만들었다. 본 파일 생성도구는 일반 PC에 보편화된 미디어 포맷인 AVI과일을 입력으로 오디오와 비디오를 포함한 MPEG-4 파일을 생성하는 도구이다. 이 도구에는 비디오의 화면 크기 변환, 오디오의 채널변환 및 샘플링 주파수 변환 등의 전처기와 비디오/오디오 압축을 위한 각각의 MPEG-4 비디오/오디오 부호기 및 생성된 두개의 미디어 파일을 하나로 묶어 표준에 맞은 파일을 생성하는 포맷터를 포함한다. 본 파일 생성도구는 응용 비트율에 따른 파일 생성뿐 만 아니라 각각의 미디어 파일의 조건을 사용자 인터페이스의 간단한 입력으로 원하는 응용에 맞는 다양한 파일을 생성할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.580-583
• /
• 2018

본 논문에서는 SeqGAN 모델을 사용하여 한국어 시를 자동 생성해 보았다. SeqGAN 모델은 문장 생성을 위해 재귀 신경망과 강화 학습 알고리즘의 하나인 정책 그라디언트(Policy Gradient)와 몬테카를로 검색(Monte Carlo Search, MC) 기법을 생성기에 적용하였다. 시 문장을 자동 생성하기 위한 학습 데이터로는 사랑을 주제로 작성된 시를 사용하였다. SeqGAN 모델을 사용하여 자동 생성된 시는 동일한 구절이 여러번 반복되는 문제를 보였지만 한국어 텍스트 생성에 있어 SeqGAN 모델이 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.268-283
• /
• 1996

동사 어간과는 달리 명사 어간은 그 자체로도 어형(word form)이 될 수 있다. 그러나 일반적으로는 명사 어간에 조사가 하나 또는 여러 개가 결합되어 어형이 형성된다. 이 논문은 이러한 명사 어형을 효율적으로 생성할 수 있는 규칙기반의 어형 생성 시스템 골몰(KORean MORphological system)이 어떻게 운용되는가를 시연하는 것이 그 목적이다. 이 시스템 변이형 포함한 기본 조사 108개를 기초로 하여 3,000여개의 복합형 조사를 생성한다. 그러나 국어의 명사 어간에 조사가 하나뿐 아니라 6개까지도 결합될 수 있으므로 명사 어형 생성과정에서 과잉 생성의 문제 발생한다. 생성 과정을 통제하기 위하여 골몰은 기본 조사에 결합 순서치(Order)를 할당하고 좌연접 요구(Requires) 조건을 명시하여 줌으로써 조사가 이미 도입된 좌측의 명사 어간과 적절히 결합될 수 있도록 장치되었다. 이 논문은 명사 어간과 조사의 이러한 결합 통제 조건을 논하고 골몰을 통해 명사 어형들이 어떻게 분석되고 생성되는가를 간단히 예를 보여 줌으로써 시스템의 충족성을 뒷받침한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.293-296
• /
• 2018

생성적 적대 네트워크를 활용하여 텍스트, 스케치 등 다양한 자원으로부터 이미지를 생성하기 위한 연구는 활발하게 진행되고 있으며 많은 실용적인 연구가 존재한다. 하지만 기존 연구들은 텍스트나 스케치 등 각 하나의 자원을 통해 이미지를 생성하기 때문에 설명이 부족한 텍스트, 실제 이미지와 상이한 스케치와 같이 자원의 정보가 불완전한 경우에는 제대로 된 이미지를 생성하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점올 극복하기 위해 텍스트와 스케치 두 개의 자원을 동시에 활용하여 이미지를 생성하는 새로운 생성 기법 TS-GAN 을 제안한다. TS-GAN 은 두 단계로 이루어져 있으며 각 단계를 통해 더욱 사실적인 이미지를 생성한다. 본 논문에서 제안한 기법은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 활용되는 CUB 데이터세트를 사용하여 이미지 생성 결과의 우수성을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
• /
• pp.243-245
• /
• 2019

영상 주석 생성 기술은 주어진 영상에 대하여 최대한 자세히 묘사하는 문장을 생성하는 것을 목표로 한다. 따라서, 이 분야에서는 생성된 주석과 입력 영상 간의 연관성이 가장 중요하다. 영상 주석 생성과 관련된 최근 연구들은 영상 내에서 집중해야 될 후보 영역들을 먼저 추출한 뒤, 이들을 LSTM 디코더 등에 입력하여 주석을 생성한다. 비록, 최근에 제안된 방법들이 입력 영상과 매우 연관성 높은 주석들을 생성하지만, 아직 영상 안에 존재하지 않는 물체가 종종 생성된 주석에 포함되는 환각(Hallucination) 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Beam search를 이용하여 기존 방법들보다 더 정확한 여러 주석 후보 군을 생성한 뒤, 각각의 주석을 객체 검출기에서 나온 객체 후보군과 비교하는 방법을 제안한다. 우리는 제안한 방법을 최근에 제안된 주석 생성 기술에 접목한 결과, 환각 문제가 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, MS COCO 온라인 서버 제출을 통하여 주석 생성기술의 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국미생물생명공학회:학술대회논문집
• /
• 한국미생물생명공학회 1979년도 추계학술대회 심포지움
• /
• pp.243.2-243
• /
• 1979

현재 우리나라의 탁약주 용 Rice-Koji 제조 용종국균으로 널리 분양되고 있는 분양되고 있는 fawachi, S-27 균주가 생성하는 Amylase의 효소학적 특성과 Rice-Koji i제조 시 유기산 및 당화 효소의 생성 조건을 검토했다. 1. 본 균은 유기산 생성력이 강하고 또 생성하는 당화효소 및 액화효소는 내산성이 극히 강하며 pH3~5의 범위내에서 최고 활성을 나타내었으므로 탁약주 제조 용 종국균으로 아주 적합하였다. 2. 본 균의 발아 최적온도는 36$^{\circ}C$이었으며 Rice -Koji제조시 제국시간을 40시간으로 볼 때 유기산 생성의 최적온도는 32$^{\circ}C$이었고 당화효소 생성의 최적온도는 36$^{\circ}C$이었으며 고온인 4$0^{\circ}C$에서는 유기산 생성이 극히 불량하였다. 3. Rice-Kojiw제조시 당화효소의 생성은 배지의 수분함량 35%일 때 최고치를 보였으며 유기산 생성은 이 보다 높은 조건인 수분함량 40%일 때 이었고 비교적 건조한 조건인 수분함량 30%일 때는 유기산 생성이 특히 불량하였다. 4. 배지의 두께가 3cm이상이 되면 유기산 및 당화효소 생성에 않은 지장을 주었다. 5. 종국균의 점종량은 유기산 및 당화효소의 생성에 별로 영향을 미치지 못했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
• /
• pp.275-278
• /
• 2012

본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.359-362
• /
• 2001

본 논문은 순환공학 환경에서의 실시간 시스템 개발 및 검증을 위한 코드 생성기 구현과정에서 실시간 시스템에 대한 ATM(Abstract Timed Machine) 명세로부터 생성된 SRL(Software Representation Language) 중간코드로부터 Ada 실행코드 생성방법을 제시한다. 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법인 ATM은 기존의 정형기법과는 달리 순환공학 환경에서의 실시간 시스템이 갖는 정적 및 동적 속성은 물론 특정 환경에서의 동적행위도 표현이 가능하므로, DoME/ATM 그래픽 명세 표기와 중간코드로부터 실행코드를 자동 생성함으로써 순환공학 환경에서의 실시간 시스템 개발 및 검증을 가능하게 한다. 따라서, 실행코드 자동 생성기를 구현하기 위하여 본 논문에서는 선행연구에 의한 DoME/ATM으로부터 변환된 SRL/ATM 코드로부터 Ada 실행코드를 생성하기 위하여 SRL/ATM과 Ada의 관계를 분석하고 실행코드 생성을 위한 기본 규칙들을 정의하여, Ada 실행코드 생성기를 설계한다. 실행코드 생성기는 SRL 파스트리 생성기를 이용하여 구문분석을 통해 구문노드와 수식노드, 단말노드 둥과 같은 구문적 요소들을 추출하여 어휘분석을 통해 얻어진 정보들과 추출된 구문 정보들을 기반으로 실제 Ada 실행코드를 생성한다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제37권11호
• /
• pp.1148-1156
• /
• 2009

본 논문에서는 위성항법분야에서 다양한 응용서비스와 항법알고리즘을 개발 또는 검증하기 위하 기능을 제공하기 위한 소프트웨어 기반의 GNSS 신호시뮬레이터 개발에 관한 것이다. GNSS 신호생성 시뮬레이터를 개발하기 위하여 위성궤도생성, 항법메시지생성, 오차생성, IF 신호생성부로 나누어 구현하였으며 각 기능은 서로의 인터페이스를 통하여 데이터를 전송하게 된다. 여기서 실질적인 위성신호와 유사한 IF 신호를 생성하기 위하여 본 논문에서 제안한 신호생성 알고리즘을 이용하여 신호를 생성한 후 수신기를 통하여 생성된 신호를 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.71-76
• /
• 2022

목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.