• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.177-180
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• 2004

비디오 데이터베이스에서 움직임 정보를 가지고 있는 이동객체에 대한 모델링은 크게 두 가지 측면 즉, 공간적 혹은 시간적 관계성에 의해 다루어진다. 공간적 관계에서 위상 관계는 근접 그래프에 의한 모델링이 대부분이며, 이를 이용한 내용 기반 비디오 검색에서 자연어 형태의 질의어는 정형화된 위상 관계 표현으로 변환하는 과정을 거친다. 그러나 이 과정에서 위상 관계 표현이 인간이 사용하는 언어의 의미를 정확히 반영하는지는 알 수 없다. 이에 본 논문에서는 위상 관계 표현과 인간이 사용하는 움직임 동사간 의미의 차이를 줄이기 위해 위상 관계 표현과 실제 움직임 동사간의 매칭에 대해 연구했다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.565-567
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• 2010

일반적으로 얼굴 인식 방법에는 템플릿 기반 통계적 기법들이 사용되고 있다. 이 방법들은 2차원 영상을 고차원 벡터로 표현하여 특징을 추출한다. 그러나 많은 이미지와 비디오 데이터는 본래 텐서로 표현된다. 따라서, 본 논문에서는 벡터 표현보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하기 위해 텐서 얼굴의 다선형 주성분 분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 이용한 동영상 기반 얼굴인식에 대해 다룬다. 마지막으로, u-로봇 테스트베드 환경에서 구축된 얼굴 인식 데이터 베이스를 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들의 인식처리시간과 성능을 비교한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.823-824
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• 2009

SOA의 기본 단위인 서비스에서 나타날 수 있는 시나리오들은 서비스의 테스트 케이스로 사용될 수 있다. 이러한 사용을 위해 서비스 시나리오를 정형적으로 표현해야 하며 본 논문에서는 유사한 표현을 하는 순차 다이어그램을 차용하여 서비스 시나리오에 알맞게 변형하여 사용한다. 정형적으로 표현된 서비스의 테스트케이스는 자동화에 알맞으며 중의적 해석을 줄일 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.916-919
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• 2009

현재, 분산 및 비즈니스 프로세스 환경을 위한 워크플로우 모델링 기술을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 워크플로우 모델 설계에 적용하려는 다양한 연구가 시도되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서의 워크플로우는 상황정보 기반의 서비스 흐름을 표현해야 하기 때문에, 기존 환경의 워크플로우 모델을 수정 없이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하기에는 제약 점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 다양한 형태의 서비스 흐름을 표현할 수 있는 새로운 상황인지 워크플로우 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 서비스 전이조건으로써 상황정보의 효율적인 표현이 가능하고, 다수의 개별적인 상황인지 서비스를 하나의 워크플로우로 표현할 수 있다. 따라서, 제안하는 워크플로우 모델은 유비쿼터스 환경에서 개발자가 원하는 다양한 형태의 상황인지 워크플로우 응용서비스 개발을 위한 설계 기술로써 유용할 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1372-1375
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• 2011

프로덕트 라인 공학에서 프로덕트 라인 아키텍처는 가장 중요한 산출물 중에 하나이다. UML (Unified Modeling Language) 2.x 부터는 아키텍처를 모델링하기 위한 유용한 모델링 요소를 제공하고 있다. 이러한 UML을 이용하여 프로덕트 라인 아키텍처를 모델링하기 위해서는 가변성의 표현이 명시적으로 이루어져야 하지만, UML 자체에는 가변성을 표현하기 위한 방법 및 기법을 명시적으로 기술하고 있지 않다. 본 논문에서는 UML에서 제공하는 확장 메커니즘을 이용하여 가변성을 표현하는 방법을 제안한다. 즉, 모델링요소에 태그값(Tagged Value) 및 스테레오타입을 넣어주어 다양한 관점에서의 가변성을 표기하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.279-282
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• 2011

최근 기업들이 SOA, 웹 서비스, 유틸리티 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 등과 같은 서비스 지향적인 컴퓨팅 환경에 관심을 가지면서 SLA(Service Level Agreement) 기반의 자동화된 계약관리의 수요가 증가하고 있다. 일반적으로 기업에서는 종이에 자연언어로 표현된 SLA를 사용하고 있다. 이를 SLM(Service Level Management) 시스템에서 이해하고 계약조항을 직접 실행시키는 한 방법으로서 본 논문에서는 ASLA(Active SLA) 도입을 제안하였다. ASLA에서는 계약조항이 내용이 Prolog로 표현 된다.사람이 계약조항을 분석하여 Prolog로 표현할 때는 사람에 따라 변환 결과가 달라질 수 있을 뿐만 아니라 작업시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 자연어로 작성된 SLA를 APE(Attempto Parsing Engine)를 사용하여 ASLA를 얻는 방법을 제안한다. 그 방법의 핵심은 SLA ${\rightarrow}$ [APE Parser] ${\rightarrow}$ DRS(Discource Representation Structure) ${\rightarrow}$[drs2prolog] ${\rightarrow}$ Prolog 프로그램 ${\rightarrow}$ [prolog2xml] ${\rightarrow}$ ASLA로 요약할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.120-123
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• 2021

디지털화와 기술의 급격한 발전으로 방송 서비스도 고품질 서비스를 보다 편리하게 이용할 수 있도록 진화하고 있다. 이러한 변화하는 방송 환경에서 비장애인 대비 소외계층의 정보 접근성을 높이기 위한 연구에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구의 일환으로 UHD 자막 방송 서비스를 개선하기 위한 연구인 '감성표현 자막 서비스 기술' 연구를 진행하였다. 감성표현 자막 서비스 기술은 단순한 텍스트의 전달이 아닌 이미지와 폰트 스타일을 포함한 다양한 시각적 표현을 통해 청각장애인의 방송 내용에 대한 이해도를 향상시키기 위한 기술이다. 본 논문에서는 이러한 감성표현 자막 서비스를 소개하고 해당 서비스를 가능하게 하는 관련 기술과 시스템 구현 결과에 대하여 다룬다. 지상파 UHD 방송을 대상으로 개선된 형태의 자막 서비스를 제공하기 위한 핵심 시스템인 감성자막 편집기를 개발하였다. 감성자막 편집기는 화자의 감정 정보 등을 입력, 편집하고 편집된 감성자막을 영상과 싱크를 맞추어 재생하는 기술과 감성자막을 UHD 송출시스템으로 전송하는 시스템이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.141-142
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• 2021

최근 발전한 인공신경망 기반 기계 번역은 번역 시 더 자연스러운 번역을 제공한다. 본 논문에서는 기계번역기법을 이용하여 반말 표현을 존댓말 표현으로 변환하는 기법을 제안한다. 특히, 이를 위해 DCInside의 게시판을 크롤링하고 AI-HUB 데이터와 합쳐 약 20,000개의 자체 데이터 셋을 구축하였으며, 한글 전처리를 위한 4가지 기법 및 OpenNMT 프레임웍의 LSTM 및 Transformer 모듈을 활용하여 실험을 진행하였다. 이를 통해, 반말 표현을 높임 표현으로 변환하는 최적조합을 확인하였으며, 검증시 BLUE점수로 최대 66.53를 획득하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.138-138
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• 2020

본 연구에서는 우리나라에서 발생하는 무유출량을 고려하는 확률기반 격자형 수문 모형을 용담댐 유역에 구축하였다. 용담댐 유역은 무유출량이 종종 나타나는 간혈하천 (Ephemeral catchment) 유역으로 우리나라의 많은 유역들이 여기에 해당한다. 격자형 수문 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하여 라우팅 모형과 결합하였다. 무유출량을 표현하기 위해서 본 연구에서는 검열된 오류 모형 (censoring error model)을 사용하였다. 구축한 오류 모형과 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형의 비교를 하였으며 이를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두 개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형이 더 적합한 결과를 보여주며 무유출의 빈도 증가에 따라 효율이 증가하는 것을 보여 준다. 그리고 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 표현하여 현실적이지 못한 수문 모델링을 표현한다. 따라서 본 연구에서 얻어진 결과는 간헐하천 유역에 대한 고려가 우리나라에 수문 모델 구축에 있어서 필요하다는 것을 의미한다.