Park, Yo-Han;Jeong, Hye-Ji;Kang, Il-Min;Park, Cheon-Young;Choi, Yong-Seok;Lee, Kong Joo
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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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.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2011.05a
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pp.9.1-9.1
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2011
나노입자는 벌크에 비해 월등히 큰 비표면적(surface-to-volume ratio)과 작은 사이즈에서 오는 양자효과로 인해 촉매나 나노 전자 소자 등 여러 분야에서 응용되고 있다. 특히 백금 나노입자는 수소나 메탄올의 산화, 산소환원 반응의 독보적인 촉매로서 연료전지의 산화극과 환원극의 촉매로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 높은 가격의 백금의 사용량을 줄일 수 있는 합금 나노입자 촉매에 대한 연구의 일환으로 Pd, Au, Cu, Ag 등의 원소를 활용한 합금 나노입자에 대한 구조 및 열역학적 안정성에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 합금에 대한 원자간 포텐셜을 개발하였고, 이를 기반으로 몬테카를로 및 분자동력학 시뮬레이션을 수행하여 Pd-Pt, Cu-Pt, Ag-Pt, Au-Pt 이원계 합금 나노입자의 다양한 원자 구조 및 형상에 따른 결합에너지와 열역학적 특성에 대하여 분석하였다.
한정된 주의력 자원을 회복 시키기 위한 방법 중 피드백이 효과가 있는 것으로 보고되고 있다. 그러나 피드백의 구체적 내용에 대한 집중력 회복의 연구는 미미하다. 본 연구는 집중력을 회복할 수 있는 감각적 자극 중 정서적 피드백 간의 효과 차이를 분석 하였다. 집중력을 평가하기 위한 온라인 실험 시스템을 구축하고 시각, 청각, 촉각 피드백 자극을 제시하여 각각의 감각자극과 집중력 회복의 효과를 분석 하였다. 실험 참여자의 감각 피드백의 선호도에 따른 영향 요인을 알아보기 위하여 실험 후 주관적 설문을 실시하였다. 감각 피드백을 6명의 대학원생에게 일주일에 걸쳐 반복적으로 약200개의 자극을 제시하고 5회 이상 실험을 통하여 얻어진 30회 결과를 분석하였다. 결과적으로 피드백 별 수행 수준에서는 청각, 촉각, 시각 순으로 효과가 높았으며, 반응 시간에서는 촉각, 청각, 시각 순으로 효과적으로 나타났다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 사용자는 환경에서 제공되는 수 많은 서비스 (U-서비스)중에서, 사용자의 특성, 필요, 선호도에 따라 적합한 서비스를 쉽게 선택하여 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자의 맥락에 따라 U-서비스를 선택하고 상호작용을 할 수 있는 사용자 인터페이스로 personal companion 을 제안한다. Personal companion 은 서비스 발견 기법과 카메라 기반의 상호작용 방법을 통해 서비스를 선택하고, 선택한 서비스의 인터페이스를 개인화 함으로써 다수의 서비스와 직관적인 상호작용을 가능케 한다. 이를 위해 기존 마커의 가시성을 줄이는 새로운 형태의 마커를 제안하고 카메라 기반의 상호작용 방법에 응용한다. Personal companion 의 유용성 검증을 위해 PDA 와 UMPC 플랫폼에 구현한 후, 스마트 홈 테스트 베드의 여러 응용 서비스를 선택하고 상호작용을 하는데 적용하였다. 제안한 personal companion 은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자와 U-서비스를 사용자 중심적으로 연결시켜 주는 중요한 매개체의 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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