본 논문은 텍스트 마이닝 기법으로 명사의 빈도수를 조사하여 워드클라우드를 나타내는 기존의 방법을 개선하여 지능적 워드클라우드를 구현하는 방법을 제안한다. 텍스트 마이닝 시에 명사 단어를 추출하는 사전에 누락된 신조어 등의 단어를 효과적으로 추가하고, 동사 등 다른 품사위주의 워드클라우드를 시각적으로 보여주는 방법을 제안한다. 실험에서 기존 명사의 빈도수 추출에는 KoNLP 패키지를 사용하였고, 지원되지 않는 신조어 80개를 추가하였고 빈도수를 수동으로 조사하여 추가하였다.
We propose a symmetric key based cryptography algorithm to encode and decode the text data with limited length using 3-dimensional magic square matrix. To encode the plain text message, input text will be translated into an index of the number stored in the key matrix. Then, Caesar's shift with pre-defined constant value is fabricated to finalize an encryption algorithm. In decode process, Caesar's shift is applied first, and the generated key matrix is used with 2D magic squares to replace the index numbers in ciphertext to restore an original text.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.283-287
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2022
Machine Learning is the most popular method used in data science. Growth of data is not only numeric data but also text data. Most of the algorithm of supervised and unsupervised machine learning algorithms use numeric data. Now it is required to convert text data into numeric. There are many techniques for this conversion. Researcher confuses which technique is best in what situation. Here in proposed work BOW (Bag-of-Words) and TF-IDF (Term-Frequency-Inverse-Document-Frequency) has been studied based on different features to determine best method. After experimental results on text data, TF-IDF and BOW both provide better performance at range from 100 to 150 number of features.
자막은 자막을 볼 수 있는 모든 사람들의 정보전달, 의사소통을 할 수 있는 유용한 도구로 사용 되고 있지만 자막은 평범한 텍스트로 있어 자막에서 강조된 부분, 감정 등을 전달 할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 청각 장애인들은 해당 컨텐츠의 감정, 강조 되는 부분을 알 수 없어 대화의 숨은 의미가 다른 방향으로 이해 할 수 있다는 위험성을 가지고 있다. 본 논문에서는 음성을 텍스트로 변환하는 STT(Speech To Text)를 이용하여 동영상 스트리밍 서비스를 실시간으로 음성을 텍스트로 변환과 동시에 강조하는 부분까지 개발하여 청각장애인 입장에서 기존 자막보다 효율적인 시각적 효과를 주는 미디어 접근을 위한 동영상 스트리밍 자막 서비스를 개발하고자 한다.
본 논문에서는 청각장애인의 의사소통을 위한 안드로이드 애플리케이션 시스템 구현 결과를 보인다. 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform)의 STT(Speech to Text) API를 이용하여 음성 인식을 통해 대화의 내용을 텍스트의 형태로 출력한다. 그리고 TTS(Text to Speech)를 이용한 음성 합성을 통해 텍스트를 음성으로 출력한다. 또한, 포그라운드 서비스(Service)에서 가속도계 센서(Accelerometer Sensor)를 이용하여 스마트폰을 2~3회 흔들었을 때 해당 애플리케이션을 실행할 수 있도록 하여 애플리케이션의 활용성을 높인 시스템을 개발하였다.
While Generative Adversarial Networks (GANs) have seen huge success in image synthesis tasks, synthesizing high-quality images from text descriptions is a challenging problem in computer vision. This paper proposes a method named Text-to-Face Generation Using Multi-Scale Gradients for Conditional Generative Adversarial Networks (T2F-MSGGANs) that combines GANs and a natural language processing model to create human faces has features found in the input text. The proposed method addresses two problems of GANs: model collapse and training instability by investigating how gradients at multiple scales can be used to generate high-resolution images. We show that T2F-MSGGANs converge stably and generate good-quality images.
인공지능 기술은 점차 빠른 속도로 발전되며 응용 분야가 확대되어 창작 산업에서의 역할도 커져 예술, 영화 및 기타 창조적인 산업에도 영향을 주고 있다. 이러한 인공지능 기술을 이용하여 텍스트로 설명하면 다양한 스타일의 이미지를 생성해내는 기술이 있지만 아동이 직접 그린 손그림 스타일의 그림을 생성하지는 못한다. 본 논문에서는 아동 손그림 데이터를 통해 Text-to-Image를 학습시켜 새로운 학습 모델을 생성하는 과정에 대해서 기술한다. 이 연구를 통해 생성된 픽셀을 결합하여 텍스트를 기반으로 하나의 아동 손그림을 만들 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 데이터 시각화 연구의 한 분야인 텍스트 시각화에 대하여 그 시각적 표현의 재료가 되는 텍스트 데이터의 종류 및 본질, 특성에 대하여 고찰하고, 다양한 텍스트 시각화의 사례 연구를 통해 텍스트 데이터의 시각화를 위한 표현적 접근 방식에 대하여 다각적으로 분석하였다. 텍스트 시각화 연구는 컴퓨터의 발달과 방대한 데이터의 공개, 그리고 시각화 툴의 범용화 등의 기류를 타고 급속도로 확산되고 있으며, 이에 따라 공학, 예술, 인문, 사회 등 학제 간 융합 연구를 통해 다양한 작품 또는 연구 성과물로서 창작되고 있다. 그럼에도 불구하고 텍스트 데이터를 비롯한 데이터 시각화에 관한 이론적 고찰과 접근 방식에 대한 체계적 분석은 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 데이터는 이해와 해석의 대상이며, 가공 및 접근에 따라 무한한 정보와 가능성을 갖는다. 데이터의 중요성이 점차 증가하고 있는 현 시점에서 데이터의 이해와 해석에서 출발하는 텍스트 시각화라는 융합 학문적 연구 분야는 미래 인간 사회에서 데이터가 차지할 위상을 고려할 때, 보다 체계적인 연구와 이론적 축적을 필요로 한다.
Kim, Woo-Lin;Ham, Hye-Won;Yun, Sang-Un;Lee, Won Joo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권12호
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pp.105-110
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2021
본 논문에서는 STT(Speech-to-Text), TTS(Text-to-Speech) API와 가속도 센서 기반의 청각 장애인의 의사소통을 도와주는 안드로이드 모바일 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 청각 장애인의 대화 상대가 말하는 것을 마이크로 녹음하고 STT API를 이용하여 텍스트로 변환하여 청각 장애인에게 보여주는 기능을 제공한다. 또한, TTS API를 이용하여 청각 장애인이 문자를 입력하면 음성으로 변환하여 대화 상대에게 들려준다. 청각 장애인이 스마트폰을 흔들면 이 애플리케이션이 실행하도록 가속도 센서 기반의 백그라운드 서비스 기능을 제공한다. 본 논문에서 구현한 애플리케이션은 청각 장애인들이 다른 사람과 의사소통을 할 때 영상통화로 수화를 이용하지 않고 쉽게 대화할 수 있는 기능을 제공한다.
웹 페이지에서 필요한 텍스트를 정확하게 추출하기 위해 본문이 존재하는 곳의 태그와 스타일 속성을 웹 크롤러에 명시하는 방법은 웹 페이지 구성이 변경될 때마다 본문을 추출하는 로직을 수정해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이전 연구에서 제안한 텍스트의 출현 빈도를 분석하여 본문을 추출하는 방법은 웹 페이지의 수집 채널에 따라 성능 편차가 크다는 한계점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 텍스트의 출현 빈도뿐만 아니라 웹 페이지의 DOM 트리로부터 추출된 텍스트 노드의 부모 태그 경로를 분석하여 다양한 수집 채널에서 높은 정확도로 본문을 추출하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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