• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.473-487
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• 2000

시스템의 명세 및 기술 언어인 SDL-92는 객체지향 개념의 도입에서 기존의 시스템 명세 및 설계 문서들과 사용자들을 포용하기 위해 프로세스와 시그널에 기반한 통신 방법을 고수하였다. 이러한 객체지향 개념의 도입은 메소드와 객체 기반의 객체지향 언어 프로그램의 자동 생성에 있어 대응 개념의 부재라는 문제점뿐만 아니라 이에 따르는 가시성 및 통신 방법과 같은 부수적인 문제점들까지 유발하고 있다. 따라서 본 논문에서는 메소드와 객체에 기반한 일반적인 객체지향 언어 모델을 제시한 후, SDL-92에서 제시된 모델로의 변환에서 발생하는 문제점들을 고찰하고 이를 해결할 수 있는 개념 변환 방법들을 제시한다. 제시된 변환 방법은 목적 언어의 구문으로의 사상 방법을 제공함으로써 객체들에 내장된 병렬성을 활용할 수 있고 변환된 프로그램에 대해 컴파일러 수준의 이식성을 보장할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제42권2호
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• pp.102-111
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• 2023

자동 음악 채보는 주어진 오디오에서 음표 정보를 추출하는 태스크로, 이 연구에서는 피아노 음악의 자동음악 채보 모델에서 지연 시간을 줄이는 방법을 소개한다. 신경망 기반 채보 모델이 피아노 채보에도 적용되어 높은 정확도를 기록하였고 이를 이용한 실시간 구현도 소개된 바 있지만, 채보를 위한 지연 시간이 길어 인터랙티브 시나리오에서 활용하기에 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 Fast Fourier Transformation(FFT)에서 윈도우 크기와 홉 크기를 줄이거나 합성곱 레이어의 커널 크기를 수정하고 시간 축에서 레이블을 이동하여 모델이 시작을 더 일찍 예측하도록 훈련하는 등 피아노 전사를 위한 신경망의 내재적 지연 시간을 줄이는 몇 가지 기술을 제안한다. 실험 결과, 이러한 접근 방식을 결합하면 높은 전사 정확도를 유지하면서 지연 시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 기존 모델은 160 ms의 지연 시간을 가지고 음표 F1 점수는 93.43 %였으나 제안한 방법을 적용하면 96 ms와 64 ms의 지연 시간 동안 각각 92.67 %와 90.51 %의 F1 점수를 달성할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 피아노 교육을 위한 실시간 피드백 제공 등 다양한 인터랙티브 시나리오를 위한 자동 채보 모델에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.103-106
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• 2003

선박의 초기 설계 단계에서는 작업의 용이성과 설계자의 관습 둥으로 인해 선박모델은 통상 2차원 모델로서 표현된다. 하지만 제품의 상세 설계 단계로 넘어가면 부품의 가공정보 도출, 부품간의 간섭확인, 제품의 성능해석의 용이성 등의 이유로 인해 제품 정보는 3차원 디지털 모델로서 표현되어야 한다. 그러나 현재까지 이러한 과정은 설계자에 의해 수작업으로 진행되고 있고 이 과정에서 공기의 지연, 설계자에 의한 해석 및 입력 오류 둥 많은 문제점이 야기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결을 위해, Fuzzy 추론 기법을 이용한 2차원 선박 모델의 3차원 디지털 모델로의 자동 변환 기술을 검토한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권3호
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• pp.344-358
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• 2022

Text summarization is the task of producing a shorter version of a long document while accurately preserving the main contents of the original text. Abstractive summarization generates novel words and phrases using a language generation method through text transformation and prior-embedded word information. However, newly coined words or out-of-vocabulary words decrease the performance of automatic summarization because they are not pre-trained in the machine learning process. In this study, we demonstrated an improvement in summarization quality through the contextualized embedding of BERT with out-of-vocabulary masking. In addition, explicitly providing precise pointing and an optional copy instruction along with BERT embedding, we achieved an increased accuracy than the baseline model. The recall-based word-generation metric ROUGE-1 score was 55.11 and the word-order-based ROUGE-L score was 39.65.

• 스마트미디어저널
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• 제3권3호
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• pp.20-25
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• 2014

본 연구는 사람, 사물, 그리고 서비스 사이의 통신과 원활한 서비스 운용을 위한 다면적(multi-aspect) Social IoT 플랫폼에 관한 개념을 소개하고, 이러한 다면적 Social IoT 플랫폼상에서 기존 특정 도메인을 위해 구성된 데이터 표현들을 온톨로지 표현으로 재구성할 수 있는 온톨로지 스키마 변환 프로세스들 제안한다. 현재, 많은 연구들이 센서 온톨로지나 디바이스 온톨로지 등과 같이 사물에 기반한 서비스 상호운영성을 위한 인프라 구성에 초점을 둔 표준화된 시맨틱 모델 개발에 집중하고 있으나, 사람과 사물, 그리고 서비스 사이의 최적화된 상호 운용을 위해서는 사람과 사물, 그리고 서비스가 갖는 다양한 특성이 반영된 시맨틱 모델에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 IoT를 구성하는 각 도메인들의 표현 체계를 온톨로지 기반 표현체계로 변환할 수 있도록 기존 소셜 네트워크 구성 요소들을 확장하여 다면적 소셜 네트워크 온톨로지 스키마를 구축하고, 이를 기반으로 IoT내 도메인 지식들을 온톨로지로 자동 변환할 수 있는 프로세스를 개발하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.381-386
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• 2023

기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3407-3411
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• 2015

UML 모델을 사용하는 다양한 소프트웨어의 설계 및 구현 환경에서 UML 메타 모델의 규칙을 준수하고, 이를 통하여 확장하면 많은 장점을 가질 수 있다. 하지만 UML 메타 모델은 자체 규모가 점진적으로 방대해지고 있으며 UML 메타 모델을 사용하는 다양한 곳에서 UML 메타 모델의 확장 및 변환을 위해서는 반드시 Profile의 정의를 통하여 다이어그램을 재정립할 필요가 있다. 즉, UML 메타모델을 확장하여 사용하고자 하는 대상에 대하여 요소들만을 추출하여 사용할 필요가 있다. UML 메타모델의 확장과 Profile을 메타 저장소를 기반으로 재정의하여 사용함으로써 UML 모델링 도구나 분석도구를 좀 더 쉽고 빠르게 개발할 수 있고, 이러한 도구를 활용하여 SW 산업에서의 개발 품질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 UML 메타모델의 확장을 통하여 Profile을 재정의 하는 알고리즘을 제시하고, 전자정부 표준 프레임워크에 실제로 적용한 결과를 코드 사이즈와 복잡도를 비교하여 향상된 성능을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1830-1840
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• 2011

CDISC (Clinical Data Interchanging Standards Consortium) standards are to support the acquisition, exchange, submission and archival of clinical trial and research data. SDTM (Study Data Tabulation Model) for Case Report Forms (CRFs) was recommended for U.S. Food and Drug Administration (FDA) regulatory submissions since 2004. Although the SDTM Implementation Guide gives a standardized and predefined collection of submission metadata 'domains' containing extensive variable collections, transforming CRFs to SDTM files for FDA submission is still a very hard and time-consuming task. For addressing this issue, we developed metadata based SDTM mapping rules. Using these mapping rules, we also developed a semi-automatic tool, named CDISC Transformer, for transforming clinical trial data to CDISC standard compliant data. The performance of CDISC Transformer with or without MDR support was evaluated using CDISC blank CRF as the 'gold standard'. Both MDR and user inquiry-supported transformation substantially improved the accuracy of our transformation rules. CDISC Transformer will greatly reduce the workloads and enhance standardized data entry and integration for clinical trial and research in various healthcare domains.

• 인지과학
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• 제14권1호
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• pp.11-16
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• 2003

본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.877-880
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• 2000

In this paper, we develop an algorithm of soccer image sequences mosaicing using reverse affine transform. The continuous mosaic images of soccer ground field allows the user/viewer to view a “wide picture” of the player’s actions The first step of our algorithm is to automatic detection and tracking player, ball and some lines such as center circle, sideline, penalty line and so on. For this purpose, we use the ground field extraction algorithm using color information and player and line detection algorithm using four P-rules and two L-rules. The second step is Affine transform to map the points from image to model coordinate using predefined and pre-detected four points. General Affine transformation has many holes in target image. In order to delete these holes, we use reverse Affine transform. We tested our method in real image sequence and the experimental results are given.