• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.12
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• pp.2793-2799
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• 2013

This paper proposes an effective feature compensation method to improve speech recognition performance in time-varying background noise condition. The proposed method employs principal component analysis to improve the variational model composition method. The proposed method is employed to generate multiple environmental models for the PCGMM-based feature compensation scheme. Experimental results prove that the proposed scheme is more effective at improving speech recognition accuracy in various SNR conditions of background music, compared to the conventional front-end methods. It shows 12.14% of average relative improvement in WER compared to the previous variational model composition method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.185-188
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• 2001

본 논문에서는 의복의 2D패턴을 구성하여, 3D모델을 자동생성하는 방법을 제안한다. 먼저, 의복의 2D CAB 패턴으로부터 여러가지 의복 2D모델을 자동생성한 후, 의복 패턴별 2D모델을 붕합(Seaming)하여 3D모델을 생성한다. 봉합과정에서 B-Spline을 이용하여 인체의 굴곡과 의복의 공극을 고려하여 의복착용 후의 3D모델을 재구성하고, Z-buffer를 개량한 저리버퍼를 사용한 선적분을 통하여 3D모델을 구성하고 있다. 이때 의복의 3D 모델의 구조에 따라 부분적으로 의복 표면의 인체가 노출되는 현상을 검색하여( Collision Detection ), 의복 3D 모델을 부분적으로 수정하고 있다. 나아가서, 의복 원단에 대한 텍스처DB를 구축하여 다양한 색상의 의복을 코디할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.82-84
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• 2017

본 논문에서는 한국어 이미지 캡션을 학습하기 위한 데이터를 작성하고 딥러닝을 통해 예측하는 모델을 제안한다. 한국어 데이터 생성을 위해 MS COCO 영어 캡션을 번역하여 한국어로 변환하고 수정하였다. 이미지 캡션 생성을 위한 모델은 CNN을 이용하여 이미지를 512차원의 자질로 인코딩한다. 인코딩된 자질을 LSTM의 입력으로 사용하여 캡션을 생성하였다. 생성된 한국어 MS COCO 데이터에 대해 어절 단위, 형태소 단위, 의미형태소 단위 실험을 진행하였고 그 중 가장 높은 성능을 보인 형태소 단위 모델을 영어 모델과 비교하여 영어 모델과 비슷한 성능을 얻음을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.41-46
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• 2022

본 논문에서는 중요도를 반영한 긴 회의록 요약 모델을 제안한다. 제안한 모델은 먼저 회의록을 일정 크기로 구분한 후 구분된 텍스트에 대해 중간 요약문을 생성하고 각 요약문의 중요도를 계산한다. 다음으로 생성된 중간 요약문과 중요도를 함께 사용하여 최종 요약문을 생성한다. 제안 방법은 최종 요약문을 생성할 때 중간 요약문을 다르게 반영하므로 중요한 중간 요약문에서는 핵심 내용을 중점적으로 생성하도록 한다. 실험에서 제안한 요약 모델은 BART기반 요약 모델과, 중요도를 고려하지 않는 요약 모델(SUMM^N)보다 핵심 내용을 포함한 요약문을 생성하였고, 평가 데이터에 대해 ROUGE-1 기준 1.37, 0.29 향상된 성능을 보였다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.12 no.2
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• pp.3-10
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• 1990

본 글에서는 미립자의 생성과정과 이미 발표된 생성, 산화모델의 특성, 기관운전조건에 따른 생성 조건 및 저감기술에 대하여 종합하였다. 1. 미립자의 생성과정. 2. 미립자의 생성과 산화의 모델. 3. 미립자 발생의 시간 경과. 4. 연소방식과 미립자의 생성. 5. 연소실내 가스유동.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.4
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• pp.378-387
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• 2006

A programming model for ubiquitous sensor network (USN) applications based on Nano-Qplus is proposed. USN applications mean programs of nodes which are components of sensor network such as sensor, router, sink and actuator. Developers can automatically generate programs of USN applications by setting attributes values of nodes using a script after they model a sensor network. A script for setting attributes values of a node is proposed in this paper. The algorithm of automatic code generation is also described. Developers can easily implement USN applications even if they do not know details of low-level communication, data sharing, and collective operations because the applications are automatically generated from a script. They set only attributes values of nodes using the script. Efforts for USN applications development also are reduced because of automatic code generation. Furthermore, developers can correct errors of applications in the early stage of development through ear]y test based on rapid code generation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.