• 제목/요약/키워드: 자동 생성기

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XML Schema를 위한 관계형 스키마 자동생성기의 개관 (An Overview of an Automatic Relational Schema Generation System for the XML Schema)

  • 김정섭;박창원;정진완
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.10-12
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    • 2002
  • XML이 널리 확산되면서 XML문서들을 관계형 데이터 베이스에 저장하기 위한 관계형 스키마의 생성이 더욱 중요해 지고 있다. 기존의 DTD기반 관계형 스키마 생성 기법은 XML Schema에 적용될 수 없는데, 그 이유는 XML Schema에는 다양한 데이터 타입, 상속, 다형성과 같은 DTD에 존재하지 않는 새로운 특징들이 많기 때문이다. 이 논문은 XML 문서들의 구조를 정의한 XML Schema로부터 자동으로 관계형 스키마를 생성해 내는 XHL Schema를 위한 관계형 스키마 자동생성기의 개관을 설명한다

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WebSiteGen2(웹 사이트 자동 생성기)의 기능 및 구현 (Implementation and Functionality of an Automatic Web Site Generator(WebSiteGen2))

  • 유은자;오하영;김연희;음두헌
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.61-63
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    • 2001
  • 오늘날 다양한 전자상거래 응용의 생산성 향상이 요구되고 있다. 이러한 전자상거래 응용의 핵심은 데이터베이스 응용 프로그램이다. 이러한 응용을 기반으로 하는 사이트 구축을 위해 현재 개반자는 CGI, PHP, JSP, ASP, 자바 서블릿등의 기술을 이용하여 코딩작업을 해야한다. 본 논문에서는, 응용 데이터베이스 구축을 위한 SQL 문장들, 사용자 인터페이스로 사용되는 폼들, 그리고 그 폼들을 통해 이루어진 질의를 처리하는 자바 서블릿을 자동으로 생성하는 웹사이트 자동 생성 도구인 WebSiteGen2를 소개하고, 전자상거래 응용의 생산성 향상을 위해 상용화된 웹사이트 자동 생성기 제품들과의 기능 비교를 한다. 자동으로 생성될 테이블들과 폼들은 응용을 위한 클래스 다이어그램으로부터 결정된다. 또한, WebSiteGen2의 구현 원리를 소개한다.

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유전 알고리즘을 이용한 초고주파 회전 모드 생성기 자동 설계 (Automatic Design of Microwave Vortex Mode Generators Using Genetic Algorithm (GA))

  • 조용희
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.5-6
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    • 2018
  • 무선 통신 자원의 효율적인 사용을 위해 제안된 회전 모드 시스템을 구성하는 핵심 장치인 회전 모드 생성기를 2단계 유전 알고리즘을 이용해 자동으로 설계했다. 1단계 최적화로 회전 모드 생성기의 필요 부품 개수와 개별 부품 배치를 먼저 결정하고, 2단계 최적화로 각 부품의 세부 사항을 최적화하였다. 2단계 유전 알고리즘에 의하면 필요 부품 개수는 5개이며, 동일한 결과를 도출하는 세부 부품 배치도는 4종류였다.

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진화적 방법을 이용한 퍼지제어기의 자동 생성에 관한 연구 (A Study on Automatic Generation of Fuzzy Controller by Genetic Algorithm)

  • 이지형;이광형
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.203-210
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    • 1995
  • 본 논문에서는 주어진 입출력 데이터로부터 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지제어 기를 자동 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 주어진 입출력 데이터를 표현하는 퍼지제어기 는 각 유전자에 암호화되고, 퍼지제어기를 표현하는 각 유전자들은 서로 정보를 교환함으로 써 주어진 데이터를 적절히 표현하는 퍼지제어기를 탐색하게 된다. 유전자는 각 입력 변수 의 언어항을 정의하고, 퍼지제어규칙은 정의된 언어항과 주어진 데이터로부터 생성된다. 탐 색과정에서 퍼지제어기의 제어규칙과 각 입력변수의 언어항의 개수와 위치는 계속 변화하여 주어진 입출력 데이터를 잘 설명하는 퍼지제어기를 찾는다.

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한글 입술 움직임과 얼굴 표정 동기화를 위한 얼굴 애니메이션 편집기 (Face Animation Editor for the Korean Lip_Sync and Face Expression)

  • 송미영;조형제
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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    • pp.451-454
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    • 2000
  • 본 논문은 한글 단어에 따른 한글 발음에 적합한 입술의 움직임을 자동 생성하며 또한 단어에 적절한 얼굴 보정을 생성할 수 있는 입순 움직임과 얼굴 표정을 동기화하는 3차인 일관애니메이션 편집기를 구축하였다. 얼굴 애니메이션 편집기에서 얼굴 표정은 근육 기반 모델 방법으로 정의된 각 얼굴 부위별 근육에 따라 가중치를 조절하여 생성하여 입술 움직임은 텍스트 구동 방법으로 음소에 따른 정의된 입모양 연속적으로 표현하여 동작한다. 또한 이렇게 생성된 얼굴 표정을 저장관리한다. 따라서 3차원 얼굴 애니메이션 편집기는 6가지의 기본 얼굴 표정을 자동적으로 생성할 수 있으며 또한 입력 단어에 적합하도록 각 얼굴 부위별 근육 움직임을 편집한 수 있다. 이렇게 생성된 얼굴 표정들은 데이터베이스에 저장관리할 수 있으며 컴퓨터 대화시 자동적으로 입력 단어에 적합한 입술의 움직임과 얼굴 표정을 동기화하여 자연스러운 3차원 얼굴 애니메이션을 표현할 수 있다.

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MPEG-2 TS 형태의 테스트 데이터 자동 생성기의 구현 (Implementation of Testdata Generation Tool for MPEG-2 TS)

  • 염선화;최병주;박기웅
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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    • pp.427-429
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    • 2000
  • 멜티미디어 표준인 MPEG-2 TS 형태의 테스트 데이터를 자동 생성하는 도구인 TDGT(Test Data Generation Tool)를 설계하고 구현하였다. TDGT는 테스터로부터 기본적인 입력사항을 받아들이고 이를 기반으로 테스트 데이터를 자동 생성한 후 결과물로 테스트 데이터 스크립트 파일과 테스트 데이터 시나리오 파일, 테스트 데이터 커버리지 분석 결과를 테스터에게 제공한다. TDGT는 복잡하고 방대한 테스트 데이터를 생성하는데 요구되는 노력, 시간을 상당히 줄여주며 전문적인 지식이 없는 이도 쉽게 테스트 데이터를 생성할 수 있게 한다. 본 논문은 TDGT가 테스트 데이터를 자동 생성하는 구조와 TDGT의 분석을 제시하였으며 이 시스템의 prototype을 기술한다.

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SeqGAN 모델을 이용한 한국어 시 자동 생성 (Automatic Generation of Korean Poetry using Sequence Generative Adversarial Networks)

  • 박요한;정혜지;강일민;박천용;최용석;이공주
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.580-583
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    • 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.

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모델 기반 자동코드 생성기 개발 (A Development of Model Based Automatic Code Generation)

  • 이정우;최경희;정기현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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    • pp.918-921
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    • 2010
  • 본 연구에서는 Simulink Model(이하 Model)을 C Code 로 변환시켜주는 자동 코드 생성기, SimAutoCodeGenerator 를 제안하였다. Model 의 테스트케이스를 생성하기 위한 작업에서 반복적인 프로그램의 실행을 통한 테스터와의 다양한 피드백이 필요하다. 이때, Simulink는 이런 작업을 하는 데 있어서 적절한 정보를 제공하기 어려울 뿐만 아니라 테스트 케이스를 생성하는데 필요한, 실행 시 특정 시점으로 돌아가는 기능을 수행하기 위해서는 프로그램을 정지한 후 다시 실행해야하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와같은 단점을 보완하기 위하여 Model 을 C 코드로 변환하였다. 생성된 C 코드는 Model 과의 일치성을 증명한 후 자동 테스트케이스 생성을 위한 프로그램에 쓰이게 될 것이다. 먼저 C 코드의 생성 메커니즘을 알아보고 생성된 C 코드와 Model 의 일치성을 증명하였다.

XML DTD를 Schema로 변환하는 자동 변환기 설계 (Design of Reusable Automatic Translator for converting DTD to Schema)

  • 고혜경;조윤기;조정길;이병렬;구연설
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.429-432
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    • 2001
  • 최근 인터넷상에서 DTD 기반의 XML 문서가 문서의 교환의 목적으로 사용되어 B2B 상에서 XML 문서의 사용이 증가하고 있다. 그러나 DTD는 데이터 타입이 제한적이고 사용자가 원하는 형태를 정의하여 사용할 수 없기 때문에 좀더 유연하고, 재사용이 가능한 스키마를 B2B 상에서 표준으로 이용을 하게 되었다. 스키마는 객체 지향적이기 때문에 새로운 타입을 선언 시 기존의 데이터와 타입을 이용하여 확장 또는 제한을 하여 재사용성이 뛰어나다. 그러나 기존의 스키마 자동 생성기는 사용자가 바라는 최적화 코드가 아니고, 스키마의 장점인 모듈화가 전혀 되어 있지 않아, 재사용을 할 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 기존 자동 생성기의 단점을 극복하여 문서를 XML 스키마로 변환할 때 모듈화가 되고, 재사용이 가능한 코드를 만들 수 있도록 자동 변환기를 설계하며, 기존의 변환기가 사용자 시점에서 사용하기가 어렵고, 복잡한 인터페이스를 가지고 있기 때문에 이를 사용하기 쉽게 단순화하고 DTB와 스키마를 다양한 외양으로 볼 수 있는 스타일(Style) 에디터를 첨가하여 변환기를 구성한다.

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생성적 적대 네트워크를 이용한 감성인식 학습데이터 자동 생성 (Automatic Generation of Training Corpus for a Sentiment Analysis Using a Generative Adversarial Network)

  • 박천용;최용석;이공주
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.389-393
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    • 2018
  • 딥러닝의 발달로 기계번역, 대화 시스템 등의 자연언어처리 분야가 크게 발전하였다. 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 그러나 많은 데이터를 수집하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 연구에서는 이미지 생성 모델로 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 네트워크(Generative adverasarial network)를 문장 생성에 적용해본다. 본 연구에서는 긍/부정 조건에 따른 문장을 자동 생성하기 위해 SeqGAN 모델을 수정하여 사용한다. 그리고 분류기를 포함한 SeqGAN이 긍/부정 감성인식 학습데이터를 자동 생성할 수 있는지 실험한다. 실험을 수행한 결과, 분류기를 포함한 SeqGAN 모델이 생성한 문장과 학습데이터를 혼용하여 학습할 경우 실제 학습데이터만 학습 시킨 경우보다 좋은 정확도를 보였다.

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