• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권2호
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• pp.75-86
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• 2008

기존의 만화 제작 시스템은 대부분의 작업을 수작업으로 하기 때문에 많은 시간과 인력이 필요하였고, 만화 내용을 창작하는 데에도 한계가 있었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 이전 연구를 통하여 영화나 드라마와 같은 기존의 영상 스트림을 입력으로 하여 흑백 만화를 제작 할 수 있는 시스템(CORVIS)을 개발하게 되었다. 비디오 영상을 흑백 만화로 표현하기 위해서는 한 컷의 이미지에 개체의 시각적인 요소와 청각적인 요소, 그리고 극의 분위기를 표현해야 하는데, 이를 위해 필요한 표현법을 만화적 효과라고 하며, 스타일 폰트는 의성어와 의태어를 표현하기 위해 사용되는 만화적 효과이다. 하지만 지금까지 흑백 만화에 관한 연구에서 스타일 폰트는 큰 관심을 받지 못하였다. 본 논문에서는 CORVIS에 스타일 폰트 기능을 구현하기 위해 흑백 만화에서 사용되는 다양한 종류의 스타일 폰트를 살펴보고 이를 바탕으로 스타일 폰트의 기본적인 구조와 다양한 효과들을 분석한 후, 새로운 모델을 제시하였다. 또한, 정의된 모델을 기반으로 전처리된 정보만을 가지고 다양한 효과를 표현할 수 있는 방법론과 구현법에 대해 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2021

본 논문은 사전 학습된 심층생성모델을 기반으로 가수 별 가사의 특성을 반영하여 새로운 가사를 생성하는 모델을 소개한다. 베이스 모델로 한국어 사전 학습 모델 KoGPT-2 를 사용하였으며, 총 가수 10 명의 노래 823 곡을 수집하여 미세조정 기법을 바탕으로 학습하였다. 특히, 가수 별로 구분한 가사를 학습 데이터로 구축하여, 가수 별로 독특하게 나타나는 가사 스타일이 전이되도록 하였다. 가수의 이름과 시작 단어를 입력으로 주고 작사를 수행한 실험 결과, (i) 가수 별로 생성되는 가사의 어휘와 스타일이 그 가수의 기존 곡들의 가사와 유사함을 확인하였고, (ii) 작사 결과 가수 별 차이를 확인하였다. 추후 설문을 통해, 개별 가수들의 가사와 생성된 가사의 어휘와 스타일 유사성을 확인하고, 가수 별 차이 또한 확인하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.432-434
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• 2022

우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.341-354
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• 2023

문서의 제목은 문서의 내용을 가장 효율적으로 요약하여 제공해 준다. 이때 독자들이 선호하는 스타일과 언어에 따라 문서의 제목을 다르게 제공해 준다면, 독자들은 문서의 내용을 좀 더 쉽게 예측할 수 있다. 본 연구에서는 문서가 주어졌을 때 언어와 스타일에 따라 제목을 자동 생성하는'교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성 모델을 제안한다. 모델을 학습하기 위해서는 같은 내용을 다른 언어와 다른 스타일로 작성한 병렬데이터가 필요하다. 그러나 이러한 종류의 병렬데이터는 구축하기 매우 어렵다. 반면, 단일 언어와 단일 스타일로 구축된 제목 생성 데이터는 많으므로 본 연구에서는 제로샷(zero-shot) 학습으로 제목 생성을 수행하고자 한다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성을 학습하기 위해 다중 언어로 사전 학습된 트랜스포머 모델에 각 언어, 스타일, 기계번역을 위한 어댑터를 추가하였다. 기계 번역용 병렬데이터를 이용하여 기계번역을 먼저 학습한 후, 동일 스타일의 제목 생성을 학습하였다. 이때, 필요한 어댑터만을 학습하고 다른 부분의 파라미터는 모두 고정시킨다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목을 생성할 때에는 목적 언어와 목적 스타일에 해당하는 어댑터만을 활성화시킨다. 실험 결과로는 각 모델을 따로 학습시켜 파이프라인으로 연결시킨 베이스라인에 비해 본 연구에서 제안한 제로샷 제목 생성의 성능이 크게 떨어지지 않았다. 최근 대규모 언어 모델의 등장으로 인한 자연어 생성에서의 많은 변화가 있다. 그러나 제한된 자원과 제한된 데이터만을 이용하여 자연어 생성의 성능을 개선하는 연구는 계속되어야 하며, 그런 점에서 본 연구의 의의를 모색한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.658-660
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• 2018

인공지능 산업이 발달함에 따라 사용자의 특성에 맞게 상호작용하는 기술에 대한 수요도 증가하고 있다. 하지만 텍스트 스타일 변환의 경우 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있는 기술임에도 불구하고, 학습에 필요한 병렬 데이터가 부족하여 모델링과 성능 개선에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 비 병렬 데이터만으로 텍스트 스타일 변환이 가능한 선행 모델[1]을 기반으로, 한국어에 적합한 문장 표현 방식 및 성능 개선을 위한 임의 도메인 예측 기법이 적용된 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.480-484
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• 2022

텍스트 분류는 입력받은 텍스트가 어느 종류의 범주에 속하는지 구분하는 것이다. 분류 모델에 있어서 좋은 성능을 나타내기 위해서는 충분한 양의 데이터 셋이 필요함을 많은 연구에서 보이고 있다. 이에 따라 데이터 증강기법을 소개하는 많은 연구가 진행되었지만, 실제로 사용하기 위한 모델에 곧바로 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 데이터 증강을 위해 스타일 변환 기법을 이용하였고, 그 결과 기존 방법 대비 한국어 감성 분류의 성능을 높였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.395-399
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• 2019

생성 모델은 최근 단순히 기존 데이터를 증강 시키는 것이 아니라 원하는 속성을 가지도록 스타일을 변화시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 스타일 변화 연구에서 필요한 병렬 데이터 세트는 구축하는데 많은 비용이 들기 때문에 비병렬 데이터를 이용하는 연구가 주를 이루고 있다. 이러한 방법론으로 이미지 분야에서 대표적으로 cycleGAN[1]이 있으며 최근 자연어 처리 분야에서도 많은 연구가 진행되고 있다. 많은 논문들이 사용하는 데이터도메인은 긍정 문장과 부정 문장 사이를 변화시키는 것이다. 본 연구에서는 한국어 영화리뷰 데이터 세트인 NSMC[2]를 이용한 감성 변화를 하는 문장생성에 대한 연구로 자연어 처리에서 좋은 성능을 보여주는 BERT[8]를 생성모델에 이용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.67-70
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• 2022

최근 자연어 생성 연구는 딥러닝 기반의 사전 학습 모델을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 하위 분야 중 하나인 텍스트 확장은 입력 텍스트를 출력에 잘 반영하는 것이 무엇보다도 중요하다. 기존 한국어 기반 텍스트 확장 연구의 경우 몇 개의 개념 집합에 기반해 문장을 생성하도록 한다. 그러나 이는 사람의 실제 발화 길이에 비해 짧고 단순한 문장만을 생성한다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하면서 문학 스타일의 문장들을 생성하는 모델을 제안하였다. 또한 동일 모델에 대해 학습 데이터의 양에 따른 성능도 비교하였다. 그 결과, 짧은 요약문을 통해 문학 스타일의 여러 문장들을 생성하는 것을 확인하였고, 학습 데이터를 추가한 모델이 성능이 더 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제41권2호
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• pp.242-250
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• 2024

본 연구는 국내 스포츠 은퇴 선수들의 광고 스타파워 효과성을 검증하여 기업 및 광고 에이전시의 효율적인 광고 모델 전략을 위한 기초자료를 제공하고자 했다. 따라서 국내 스포츠 은퇴 선수들이 광고 모델로 선정된 광고를 인지하고 있는 사람들을 표본으로 선정했으며, 206부의 자료를 최종분석에 적용했다. 자료처리는 SPSS(ver. 21.0) 프로그램으로 빈도 및 신뢰도 분석을 실시했다. 또한 AMOS(ver. 20.0) 프로그램으로 확인적 요인분석, 상관분석, 구조방정식 모형분석, 효과성의 유의성을 검증했다. 연구결과 첫째, 국내 스포츠 은퇴 선수들의 스타파워는 호감도에 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 호감도는 광고 소비행동에 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 스타파워는 광고 소비행동에 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 스타파워는 광고 소비행동에 직접효과가 더 큰 것으로 나타났으며, 호감도는 부분매개효과가 있는 것으로 검증됐다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1214-1221
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• 2006

최근 비실사렌더링의 여러 가지 기술들이 발전하고 있다. 특히 회화적 느낌을 지닌 많은 연구들이 이루어지고 있으며, 그로 인해 2차원과 3차원 양쪽에서 여러 가지 방법을 통해서 좀더 스타일리스틱하며 아티스틱한 비실사렌더링이 연구되고 있다. 본 논문은 아티스트가 직접 그린 이미지에서 회화적 정보를 얻어와 스타일리스틱한 결과를 내는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법으로 이루어진 비실사렌더링의 결과는 단순히 모델이나 사진에 종속적인 색감에서 벋어나 아티스트가 원하는 색과 느낌을 가질 수 있게 된다. 그러므로 아티스트 개인의 예술적 표현을 비실사렌더링에 적용할 수 있게 된다.