Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.433-434
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2010
본 논문에서는 영상처리에서 많이 사용하는 bilateral filtering과 mean shift segmentation을 이용하여 일반적인 사진을 수채화 스타일로 변환하는 기법에 대하여 제안한다. 먼저 bilateral filtering을 이용하여 사진의 외곽선 부분은 보존하면서 고주파 성분을 약화시키도록 한다. 그리고 bilateral filtering된 영상에서 mean shift segmentation을 수행하여 수채화 스타일의 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 다양한 사진에 대하여 실험한 결과 수채화 스타일로 잘 변화되는 것을 확인하였으며 특히 주광에서 촬영한 풍경 사진들에 대하여 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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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.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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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.
Kim, Eun-Soo;Ha, Yong-Ho;Hwang, Seon-Hwan;Lee, Jaeseok
Proceedings of the KIPE Conference
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2017.07a
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pp.306-307
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2017
본 논문에서는 태양광모듈과 전력변환장치간의 접속장치로 사용된 전력용 반도체 스위칭 소자의 소프트 스타팅 기법을 통해 초기 돌입전류를 저감하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 태양광 모듈의 경우, 릴레이나 DC차단기 등을 사용하여 전력변환장치와 연동하는 것이 일반적이나, 이 경우 태양광모듈의 수명과 접속장치의 전압 강하 및 응답성 등의 문제를 야기한다. 또한, 전력변환장치 출력단의 커패시터에 초기 동작 시 과도한 동일전류가 발생하게 되고 이는 태양광모듈의 과전류 현상을 발생시켜 모듈의 수명과 더불어 퓨즈의 차단 및 발열 등 비이상적인 현상을 발생시킨다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 스위칭 소자를 사용한 접속장치 적용하였고, 소프트 스타팅 기법을 이용하여 돌입전류를 저감하고자 한다. 제안한 알고리즘의 경우, 시뮬레이션을 통해서 검증하고자 한다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.767-776
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2020
GcGAN is a deep learning model to translate styles between images under geometric consistency constraint. However, GcGAN has a disadvantage that it does not properly maintain detailed content of an image, since it preserves the content of the image through limited geometric transformation such as rotation or flip. Therefore, in this study, we propose a new image-to-image translation method, MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN), which improves this disadvantage. MSGcGAN, an extended model of GcGAN, performs style translation between images in a direction to reduce semantic distortion of images and maintain detailed content by learning multi-scale images simultaneously and extracting scale-invariant features. The experimental results showed that MSGcGAN was better than GcGAN in both quantitative and qualitative aspects, and it translated the style more naturally while maintaining the overall content of the image.
According to change of software development technique as design pattern, component based development etc.., web server development part is applied activity to fit in various user requirement. Especially, EJB as sewer side component model much researches and introduce by easy and various development support. Also, component composing techniques is receiving many interests by easy and efficient application way that architecture based C2 style architecture with message handling. But, in case of EJB component that can not cail thread, C2 framework modification is unavoidable for component composition by C2 style architeccture. For this, we propose techniques to use Adapter pattern to be one of structure pattern among pattern. That is, did so that component composition by C2 style architecture may can consist changing to be able to call thread function in EJB by Adapter pattern.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.142-144
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2002
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 이들 데이터를 다양하게 분석할 수 있도록 다차원 데이터로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 분석 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 활용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 또한 다차원 데이터와 데이터 웨어하우스는 방대한 분량를 갖는 전체 기업의 데이터를 표현하고 있어 이를 설계하는 것이 매우 복잡하고 많은 노력이 소요된다. 따라서 이를 설계하기 위한 체계적인 설계 방법론이 필요하다. 데이터 웨어하우스의 원천 데이터가 되는 운영 데이터베이스는 현재 ER 도형을 이용하여 개념적인 방법으로 널리 설계되고 있다. 따라서 이 논문에서는 ER 도형으로 설계된 운영 데이터베이스로부터 데이터 웨어하우스를 설계하는 개념적인 방법론을 제시한다. 이에 따라 OLAP 분석을 위해 사용할 수 있는 다양한 유형의 스타 스키마에 대해 ER 도형으로 표현/변환하는 방법을 제시한다. 이를 통해 자신이 원하는 다차원 데이터를 얻기 위해 유지해야 할 데이터 웨어하우스를 ER 도형을 이용하여 개념적으로 편리하게 설계하는 방법/지침을 제공하며, 나아가 해당 유형의 스타 스키마가 갖는 의미를 개념적으로 쉽게 전달할 수 있도록 하였다.
The lunar exploration autonomous vehicle operates based on the lunar topography information obtained from real-time image characterization. For highly accurate topography characterization, a large number of training images with various background conditions are required. Since the real lunar topography images are difficult to obtain, it should be helpful to be able to generate mimic lunar image data artificially on the basis of the planetary analogs site images and real lunar images available. In this study, we aim to artificially create lunar topography images by using the location information-based style transfer algorithm known as Wavelet Correct Transform (WCT2). We conducted comparative experiments using lunar analog site images and real lunar topography images taken during China's and America's lunar-exploring projects (i.e., Chang'e and Apollo) to assess the efficacy of our suggested approach. The results show that the proposed techniques can create realistic images, which preserve the topography information of the analog site image while still showing the same condition as an image taken on lunar surface. The proposed algorithm also outperforms a conventional algorithm, Deep Photo Style Transfer (DPST) in terms of temporal and visual aspects. For future work, we intend to use the generated styled image data in combination with real image data for training lunar topography objects to be applied for topographic detection and segmentation. It is expected that this approach can significantly improve the performance of detection and segmentation models on real lunar topography images.
In this paper, we propose a method that converts a inputted real image to a image feeling like printmaking. That is, this method converts a inputted real image to man made rubber printmaking style image using image processing techniques such as spatial filters, image bit-block transfer, etc. The process is as follows. First, after detecting edges in source image, we get the first image by deleting noise lines and points, then by sharpening. Secondly, we get second image using the similar method to the first image. Finally, we blend the first and the second image by logical AND operation This processing enables us to represent rubber panel and knife effects. Also, the proposed method shows that double edge detecting is effective in enhancing line-width and removing the tiny lines.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.894-898
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2007
Now a day, lots of the animations include TV series Animations are made by the technique of 3D Animation. However, 3D Animation obstructs visual elements and deteriorates an acquaintance with the limit of unfamiliar material methods and dispersion of light. For this reason, a large of number of 3D Animations are repacked with the style of 2D Animation. Most of previous studies for the conversion of output 3D Animation to the style of 2D Animation are analysis for 2D rendering techniques. In case of Non-realistic 3D Character Animation, first and foremost it needs investigation of the basic producing method for the 2D Animation is different with the realistic expression way of the one for the 3D animation. For a case study, expression methods for the non-realistic and the non-actuality 2D Character Animation come with impossible ways in the real life. This study for the 3D Animation with the style of 2D Animation is to investigate on the keynote for effective expression methods, when we turn 3D Animation into the style of 2D Animation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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