• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.9 no.3
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• pp.113-128
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• 2004

Up to the present, most of the previous works, related to the alignment of organizations, have been focused on the alignment between business and information technology. Also these works have been done with single element, e.g., view rather than with overall elements such as view, scope, and perspective for enterprise-wide integrated alignment. Meanwhile, an enterprise architecture is a blueprint that represents the structure of components of organizations and their interrelationships. Nowadays, many organizations attempt to make enterprise-wide alignment of business and information technology based on enterprise architecture. Unfortunately, the enterprise-wide alignment is still in a stage of not only conceptual level but also abstract level. Hence, this paper proposes a structured enterprise-wide alignment model to overcome the limitations of existing alignment models. We survey the existing works and propose the conceptual, the logical, and the physical models for enterprise-wide alignment which includes 3-dimensional elements such view, scope, and perspective based on enterprise architecture. Finally, we have shown that the proposed model is better than existing ones through comparing the characteristics of models.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1763_1764
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• 2009

관성항법시스템에서는 항법을 수행하기 전 항체의 자세를 구하는 정렬을 수행하여야 한다. 본 논문에서는 추정치 기반의 섭동모델인 Psi각 오차모델을 이용하여 정밀 정렬을 수행하는 알고리즘을 제시하고 모의실험을 통하여 정렬 오차가 예상 결과 범위 내로 추정됨을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.629-632
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• 2021

기계 번역(machine translation)은 자연 언어로 된 텍스트를 다른 언어로 자동 번역 하는 기술로, 최근에는 주로 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation) 모델에 대한 연구가 진행되었다. 신경망 기계 번역은 일반적으로 자기회귀(autoregressive) 모델을 이용하며 기계 번역에서 좋은 성능을 보이지만, 병렬화할 수 없어 디코딩 속도가 느린 문제가 있다. 비자기회귀(non-autoregressive) 모델은 단어를 독립적으로 생성하며 병렬 계산이 가능해 자기회귀 모델에 비해 디코딩 속도가 상당히 빠른 장점이 있지만, 멀티모달리티(multimodality) 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 단어 정렬(word alignment)을 이용한 비자기회귀 신경망 기계 번역 모델을 제안하고, 제안한 모델을 한국어-영어 기계 번역에 적용하여 단어 정렬 정보가 어순이 다른 언어 간의 번역 성능 개선과 멀티모달리티 문제를 완화하는 데 도움이 됨을 보인다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.3 s.113
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• pp.231-240
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• 2007

In this paper, we propose an automatic extraction model for unknown translations and implement an unknown translation extraction system using the proposed model. The proposed model as a phrase-alignment model is incorporated with three models: a phrase-boundary model, a language model, and a translation model. Using the proposed model we implement the system for extracting unknown translations, which consists of three parts: construction of parallel corpora, alignment of Korean and English words, extraction of unknown translations. To evaluate the performance of the proposed system we have established the reference corpus for extracting unknown translation, which comprises of 2,220 parallel sentences including about 1,500 unknown translations. Through several experiments, we have observed that the proposed model is very useful for extracting unknown translations. In the future, researches on objective evaluation and establishment of parallel corpora with good quality should be performed and studies on improving the performance of unknown translation extraction should be kept up.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.231-234
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• 2011

본 논문은 교량의 안전진단을 위한 각 부재의 명명체계에 따라 직선형 교량모델의 각 부재에 대한 솔리드 객체의 고유번호를 일괄적으로 부여하기 위한 방법론을 제시한다. 개발된 방법론은 크게 3 단계의 프로세스로 이루어진다. 먼저, 부재의 종류별로 구분된 레이어로부터 각 부재에 대한 솔리드 객체의 도심을 추출하고, 이를 시점과 종점으로 이루어진 교축방향을 축으로 한 국부좌표계에 대해 변환한다. 이후 교축방향으로 정렬되는 객체를 식별하여 그룹핑하고 이를 교축 및 교축의 직각방향으로 순서로 정렬한다. 마지막으로 각 그룹 내 세그먼트들을 교축방향으로 정렬한다. 개발된 방법론에 따른 시범 응용모듈을 개발하였으며, 트러스 구조와 서로 다른 모델 좌표계를 가진 시범 교량모델을 대상으로 추출된 그룹의 개수와 각 객체의 명칭을 원래의 모델과 비교하여 그 적용성을 검토하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.1
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• pp.22-33
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• 2005

In this paper. we propose an image registration algorithm based on variable-sized blocks of ellipsoidal prototype model which is similar in shape to human face. While matching blocks, the existing cylindrical prototype model which only takes into account left and right curvature can accomplish a correct alignment on left and right images. But, registration errors are produced from up and down images because the cylindrical prototype model not reflects characteristics of head shape and jaw structure of human. The proposed method is a block matching algorithm which uses variable-sized blocks with considering left-right and up-down curvature of ellipsoidal face model and can correctly align images by using the correlation between them. We then adapt image mosaic technique to generate a face texture from aligned images. For this purpose, we stitch them with assigning linear weights according to the overlapped region and remove ghost effects to make more realistic facial texture.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.11
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• pp.855-863
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• 2001

We propose an image alignment algorithm based on variable-sized blocks of cylindrical prototype model to generate a face texture for a realistic 3D face model. This is a block matching algorithm which aligns 2D images of a 3D cylindrical model using th correlation between them. While matching blocks, it does not use same sized blocks with considering a curvature of 3D model. And we make a texture of aligned images using a technique of image mosaic. For this purpose, we stitch them with assigning linear weights according to the overlapped region and using the cross-dissolve technique.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.320-321
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• 2022

부두 내 컨테이너를 적재하는 과정에서 정렬 상태가 부정확한 경우 강풍으로 인한 안전사고가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 컨테이너 안전사고를 예방하기 위한 딥러닝 기반의 컨테이너 정렬 상태 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 정렬을 분류하는 기준을 제시하고 YOLO 기반의 모델을 구현했다. 추론 속도, 검출 정확도, 분류 정확도를 기준으로 각 모델의 성능을 평가했으며 성능 결과는 YOLOv4모델이 YOLOv3모델에 비해서 추론 속도는 느리지만, 검출 정확도와 분류 정확도는 높음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.242-246
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• 2009

병렬 말뭉치 내에서 서로 대응되는 단어를 찾아내는 단어 정렬 작업은 기계 번역에서 가장 기본적으로 수행되는 작업이고 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 영한 단어 정렬에서 기존의 통계 기반 정렬 모델의 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위해 영한의 품사간 정렬 경향을 단어 정렬에 반영하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 기존 통계 기반 영한 단어 정렬 결과와 비교하여 제안된 방법이 정확률, 재현율, F-measure 측면에서 모두 향상시키는 것을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.2
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• pp.135-148
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• 2012

This paper proposes a model for recognizing sentential paraphrases through Predicate-Argument Tuple (PAT)-based approximate alignment between two texts. We cast the paraphrase recognition problem as a binary classification by defining and applying various alignment features which could effectively express the semantic relatedness between two sentences. Experiment confirmed the potential of our approach and error analysis revealed various paraphrase patterns not being solved by our system, which can help us devise methods for further performance improvement.