육계사업의 성공 3요소는 적당한 시기선택, 장소, 병아리 확보이며, 육계사육 농가는 3가지 선택을 잘해야 사육에 성공할 수 있다. 종자(품종), 적절한 사육환경(관리), 병아리 선택 등이다. 제품은 고객의 취향에 따라 선택되어진다. 그러나 병아리에서는 예외의 경우가 빈번하다. 기상이변에 따른 재해, 종계의 질병 발생에 의한 생산차질로 생긴 품귀현상 때문이다. 문제는 여기서부터 시작이다. 문제발생 이면에는 반드시 보이거나 또는 전혀 보지 못한 원인이 있게 마련이다. 불량추(일명 약추) 발생은 자연적 현상이 아닌 종계과정과 부화 전 과정 어디에선가에 문제요인이 생성되어 나타난 현상으로 볼 수 있다. 적게는 수백에서 부화 전 과정 어디에선가에 문제요인이 생성되어 나타난 현상으로 볼 수 있다. 적게는 수백에서 많게는 수만, 수십만의 생명체인 병아리 생산에 뒤따르는 부작용이 질적 시비는 그 발생 빈도와 양을 줄일 수 있어도 이를 완전히 없애는 것은 부화업자의 간절한 요망사항에 그칠지 모른다. 부화업 경영자와 전문부화기술자를 가장 곤혹스럽게 만드는 양계 육추$\cdot$육성농가의 한결같은 항의와 분노는 대개 아래와 같은 요인에 의해 나타나는데, 이들 요인을 요약, 정리하면 다음과 같다.
In the Image processing and computer vision, the problem of reconstructing from one image to another or generating a new image has been steadily drawing attention as hardware advances. However, the problem of computer-generated images also continues to emerge when viewed with human eyes because it is not natural. Due to the recent active research in deep learning, image generating and improvement problem using it are also actively being studied, and among them, the network called Generative Adversarial Network(GAN) is doing well in the image generating. Various models of GAN have been presented since the proposed GAN, allowing for the generation of more natural images compared to the results of research in the image generating. Among them, pix2pix is a conditional GAN model, which is a general-purpose network that shows good performance in various datasets. pix2pix is based on U-Net, but there are many networks that show better performance among U-Net based networks. Therefore, in this study, images are generated by applying various networks to U-Net of pix2pix, and the results are compared and evaluated. The images generated through each network confirm that the pix2pix model with Attention, R2, and Attention-R2 networks shows better performance than the existing pix2pix model using U-Net, and check the limitations of the most powerful network. It is suggested as a future study.
Smart phone users prefer fast reading and texting. Hence, users frequently use abbreviated sequences of words and phrases. Nowadays, abbreviations are widely used from chat terms to technical terms. Therefore, gathering abbreviations would be helpful to many services, including information retrieval, recommendation system, and so on. However, manually gathering abbreviations needs to much effort and cost. This is because new abbreviations are continuously generated whenever a new material such as a TV program or a phenomenon is made. Thus it is required to generate of abbreviations automatically. To generate Korean abbreviations, the existing methods use the rule-based approach. The rule-based approach has limitations, in that it is unable to generate irregular abbreviations. Another problem is to decide the correct abbreviation among candidate abbreviations generated rules. To address the limitations, we propose a method of generating Korean abbreviations automatically using sequence-to-sequence learning in this paper. The sequence-to-sequence learning can generate irregular abbreviation and does not lead to the problem of deciding correct abbreviation among candidate abbreviations. Accordingly, it is suitable for generating Korean abbreviations. To evaluate the proposed method, we use dataset of two type. As experimental results, we prove that our method is effective for irregular abbreviations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.1
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pp.37-47
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2008
Exploitation of address generation units which are typically provided in DSPs plays an important role in DSP code generation since that perform fast address computation in parallel to the central data path. Offset assignment is optimization of memory layout for program variables by taking advantage of the capabilities of address generation units, consists of memory layout generation and address pointer assignment steps. In this paper, we propose an effective address pointer assignment method to minimize the number of address calculation instructions in DSP code generation. The proposed approach reduces the time complexity of a conventional address pointer assignment algorithm with fixed memory layouts by using minimum cost-nodes breaking. In order to contract memory size and processing time, we employ a powerful pruning technique. Moreover our proposed approach improves the initial solution iteratively by changing the memory layout for each iteration because the memory layout affects the result of the address pointer assignment algorithm. We applied the proposed approach to about 3,000 sequences of the OffsetStone benchmarks to demonstrate the effectiveness of the our approach. Experimental results with benchmarks show an average improvement of 25.9% in the address codes over previous works.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.741-743
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1998
본 논문에서는 분산메모리 머신에서 병렬 이미지 윤곽선 랭킹 문제를 해결하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 윤곽선 랭킹 문제는 주어진 이미지의 에지 윤곽선으로부터 에지 윤곽선의 선형적 표현 방식을 생성시키는 것으로, 에지점간의 순차적인 데이터 종속관계를 갖는 이 문제를 분산메모리 머신에서 수행하려면 입력 이미지에 의한 데이터의 불균형 분포와 불규칙적인 프로세서간 데이터 종속 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 동시에 해결할 수 있는 병렬 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘을 IBM SP2에 구현하였으며, 그 결과 윤곽선 랭킹 문제가 효과적으로 해결되었음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06b
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pp.135-140
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2008
최근 주변에서 다양한 음악분수를 찾아볼 수 있다. 음악분수의 연출을 위해서는 음악과 동기화되는 물의 움직임을 정의하는 음악분수 시나리오가 요구된다. 하지만 일반적으로 이러한 시나리오는 전문가들에 의하여 생성되기 때문에, 비용적인 문제로 인하여 다양한 음악에 대한 시나리오가 생성되지 못하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 예제 기반 방식을 이용하여 자동으로 음악 분수의 시나리오를 생성하는 방법을 제안한다. 즉 기존에 전문가들에 의하여 생성되었던 음악분수의 시나리오를 분석하여 데이터베이스화 시킨 후, 이를 새롭게 합성하여 시나리오를 생성한다. 또한 음악분수 시나리오 생성에서 중요하게 요구되는 음악과 물 모양의 동기화를 위하여 본 논문에서는 임의의 음악이 들어왔을 때, 이 음악의 비트를 추출한 후 비트를 단위로 시나리오를 합성하게 된다. 사용자 실험결과 본 기술에 의하여 자동 생성된 시나리오는 전문가가 생성한 시나리오와 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 본 기술을 이용하면 음악분수 시나리오를 생성할 때 요구되는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이로 인해 음악분수의 유지비용을 크게 절감할 수 있다.
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.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.268-283
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1996
동사 어간과는 달리 명사 어간은 그 자체로도 어형(word form)이 될 수 있다. 그러나 일반적으로는 명사 어간에 조사가 하나 또는 여러 개가 결합되어 어형이 형성된다. 이 논문은 이러한 명사 어형을 효율적으로 생성할 수 있는 규칙기반의 어형 생성 시스템 골몰(KORean MORphological system)이 어떻게 운용되는가를 시연하는 것이 그 목적이다. 이 시스템 변이형 포함한 기본 조사 108개를 기초로 하여 3,000여개의 복합형 조사를 생성한다. 그러나 국어의 명사 어간에 조사가 하나뿐 아니라 6개까지도 결합될 수 있으므로 명사 어형 생성과정에서 과잉 생성의 문제 발생한다. 생성 과정을 통제하기 위하여 골몰은 기본 조사에 결합 순서치(Order)를 할당하고 좌연접 요구(Requires) 조건을 명시하여 줌으로써 조사가 이미 도입된 좌측의 명사 어간과 적절히 결합될 수 있도록 장치되었다. 이 논문은 명사 어간과 조사의 이러한 결합 통제 조건을 논하고 골몰을 통해 명사 어형들이 어떻게 분석되고 생성되는가를 간단히 예를 보여 줌으로써 시스템의 충족성을 뒷받침한다.
With the proliferation of multimedia group applications, the construction of multicast trees satisfying QoS requirements is becoming a problem of prime importance. In this paper, we study the delay- and delay variation-bounded multicast tree (DVBMT) problem which is NP-complete. The problem is to construct a spanning tree for destination node, which has the minimized multicast delay variation, and the delay on the path from the source to each destination is bounded. A solution to this problem is required to provide decent real-time communication services such as on-line games, shopping, and teleconferencing. Performance comparison shows that the proposed scheme outperforms DDVCA which is known to be effective so far in any network topology. The enhancement is up to about $3.6{\%}{\~}11.1{\%}$ in terms of normalized surcharge for DUVCA. The time complexity of our algorithm is $O(mn^2)$.
We can significantly reduce the cost o# program testing by automating the process of test data generation. Test data generation usually concerns identifying input values on which a selected path is executed. Although lots of research has been done so far, there still remains a lot of issues to be addressed. One of the issues is the shape problem. The shape problem refers to the problem of figuring out a shape of the input data structure required to cause the traversal of a given path. In this paper, we introduce a new method for the shape problem. The method converts the selected path into static single assignment (SSA) form without pointer dereferences. This allows us to consider each statement in the selected path as a constraint involving equality or inequality. We solve the constraints to get a solution which will be represented in terms of the points-to relations for each input variable. Simple, but illustrative examples are given to explain the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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