• 제목/요약/키워드: 문제 자동생성

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고해상도 영상 자료로부터 추출한 DEM 및 정사영상 생성에 관한 연구 (Research for DEM and ortho-image generated from high resolution satellite images.)

  • 정재훈;이태윤;김태정;박완용
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.80-85
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    • 2008
  • 최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.

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비정형 요구사항으로부터 원인-결과 그래프 자동 발생을 위한 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model) 설계 (Design of Sentence Semantic Model for Cause-Effect Graph Automatic Generation from Natural Language Oriented Informal Requirement Specifications)

  • 장우성;정세준;김영철
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.215-219
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    • 2020
  • 현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.

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트리구조 기반의 개선된 GP 연산자를 이용한 4족 보행로봇의 걸음새 자동생성 (Automatic Gait Generation of Quadruped Robot using Improved Genetic Programming Operators based on Tree Structure)

  • 방철혁;현수환;서기성
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.248-250
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    • 2008
  • 본 논문은 GP(Genetic Programming)을 이용한 4족 보행 로봇의 새로운 걸음새 생성 방식에 대해 소개한다. 4족 보행로봇의 걸음새 생성문제는 다양한 파라미터를 통시에 최적화해야 하는 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 GP를 기반으로 관절좌표계에서 로봇의 관절 궤석을 직접 제어하는 방식을 사용한다. 이는 기존의 특정한 형태의 발끝의 자취를 사용하는 방법들에 비해 효율적이며 구조적으로 제한피지 않는 특징을 가진다. 또한, 새로운 트리구조기반의 GP 연산자의 적용을 통해 더 좋은 결과를 얻을수 있었다.

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CAD 정보를 잉용한 PCB 자동 시각 검사 시스템 (Automated Visual Inspection System of PCB using CAD Information)

  • 박병준;한광수
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.397-408
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    • 2009
  • 영상 학습은 컴퓨터를 이용한 자동 시각 검사에서 매우 중요하고 어려운 문제이다. 최근 생산되는 인쇄회로 기판(PCB : Printed Circuit Board)은 부품의 크기가 작아지고 회로 패턴이 점점 복잡해져서 신제품의 개발 주기가 짧고 다양한 제품들을 검사해야 하는 분야에서 어렵고 복잡한 학습 과정은 큰 문제가 되고 있다. 본 논문은 CAD(Gerber: 거버)파일을 이용하여 PCB 자동 시각 검사의 기준이 되는 참조 영상을 생성하였다. Gerber 파일로 생성된 참조 영상은 결함이 없는 PCB 패턴을 보장한다. 시스템의 구현과 실험을 통하여 Gerber 파일을 이용하여 PCB 자동 시각 검사 시스템의 학습 과정을 손쉽게 할 수 있는 방안을 제시하였다.

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내용 기반 협력적 여과 시스템에서 사용자 프로파일을 이용한 자동 선호도 평가 (Automatic Preference Rating using User Profile in Content-based Collaborative Filtering System)

  • 고수정;최성용;임기욱;이정현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권8호
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    • pp.1062-1072
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    • 2004
  • 협력적 여과 시스템은 {사용자-문서}의 행렬을 기반으로 사용자에게 웹 문서를 추천하는 데 있어서 효율적인 시스템이다. 그러나 협력적 여과 시스템은 초기 평가 문제와 희박성으로 인하여 추천의 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 사용자 프로파일을 생성시킴으로써 자동으로 선호도를 평가하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 프로파일은 협력적 여과 시스템에서의 {사용자-문서} 행렬을 기반으로 생성된 사용자 프로파일에 내용 기반 여과 시스템에서 연관 피드백을 이용하여 생성한 사용자 프로파일을 상호정보의 방법에 의해 병합함으로써 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일이다. 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일을 정규화시키고, 정규화한 프로파일을 협력적 여과 시스템의 {사용자-문서} 행렬에 반영함으로써 자동으로 선호도를 평가한다. 제안된 방법은 사용자가 웹 문서에 대해서 선호도를 평가한 데이터베이스에서 평가되었으며, 기존의 방법보다 보다 효율적임을 증명한다.

최신 네트워크 응용 분류를 위한 자동화 페이로드 시그니쳐 업데이트 시스템 (Automatic Payload Signature Update System for Classification of Recent Network Applications)

  • 심규석;구영훈;이성호;;김명섭
    • 한국통신학회논문지
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    • 제42권1호
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    • pp.98-107
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    • 2017
  • 오늘날 네트워크 자원을 사용하는 응용이 증대되면서 네트워크 관리를 위한 트래픽 분석에서 현재 연구 단계의 한계가 드러나고 있다. 그런 한계를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중 대표적인 연구인 시그니쳐 자동생성 연구는 응용 트래픽을 입력으로 트래픽의 공통된 패턴을 찾아 출력하는 과정이 자동화된 연구이다. 그러나 시그니쳐 자동생성 연구는 트래픽을 사용자가 수집해야 하는 반자동 시스템이기 때문에 트래픽 수집 단계에서 문제가 발생할 수 있고, 생성된 시그니쳐의 검증 과정이 포함되어있지 않기 때문에 시그니쳐의 정확도를 신뢰할 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 시그니쳐 자동생성 시스템의 한계를 극복하기 위해 트래픽수집, 시그니쳐 생성, 시그니쳐 검증, 시그니쳐 관리까지 모든 과정이 자동으로 이루어지는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제트래픽에 적용하여 추출한 시그니쳐는 분석률을 유지하며, 오탐률을 0으로 만드는 효과를 보였다.

KoEPT: Transformer 기반 생성 모델을 사용한 한국어 수학 문장제 문제 자동 풀이 (KoEPT: Automatically Solving Korean Math Word Problems using Generative Transformer)

  • 임상규;기경서;김부근;권가진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.362-365
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    • 2021
  • 이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제를 자동으로 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제로, 문장제 문제 풀이 기술은 실생활에 응용 가능성이 많아 국내외에서 다양하게 연구된 바 있다. 한국어의 경우 지금까지의 연구는 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 우선 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 CC, IL, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다.

Record-Playback 기술 기반의 GUI 테스트 케이스 자동 생성 (Record-Playback based Automatic test case generation for GUI test)

  • 이정규;김현수;국승학;조대완
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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    • pp.96-100
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    • 2007
  • 오늘날 GUI가 소프트웨어의 성공에 중요한 영향을 미침으로써 GUI에 대한 테스트가 요구된다. 반면에 소프트웨어의 GUI 테스트는 많은 노력과 시간이 소비된다. 이러한 자원의 소비를 줄이기 위해 GUI 테스트를 자동으로 수행하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 GUI 자동 테스트를 수행하기 위해 극복해야 할 문제와 GUI 자동 테스트에 적용되는 기술에 대해 논하고, Record-Playback 기술을 이용하여 GUI 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제시한다.

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이미지 생성을 위한 변동 자동 인코더 분산 제약 (Variational Auto Encoder Distributed Restrictions for Image Generation)

  • 김용길
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.91-97
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    • 2023
  • GAN(Generative Adversarial Networks)이 합성 이미지 생성 및 기타 다양한 응용 프로그램에 현재 사용되고 있지만, 생성 모델을 제어하기가 어렵다. 문제는 생성 모델의 잠재 공간에 있는데, 이미지 생성과 관련하여 입력된 잠재코드를 받아 특정 텍스트 및 신호에 따라 지정된 대상 속성이 향상되도록 하고 다른 속성은 크게 영향을 받지 않도록 하기 위해서는 상당한 제약이 요구된다. 본 연구에서는 이미지 생성 및 조작과 관련하여 변동 자동 인코더의 잠재 벡터에 관해 특정 제약을 수반한 모델을 제안한다. 제안된 모델에 관해 TensorFlow의 변동 자동 인코더를 통해 실험한 결과 이미지의 생성 및 조작과 관련하여 비교적 우수한 성능을 갖는 것으로 확인된다.

프로그래밍 학습을 위한 뮤턴트 기반의 실습 문항 생성기의 구조 설계 (Design of Mutant-based Practical Test Problem Generator for Programming Education)

  • 곽용섭;이성희;이우진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.649-652
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    • 2017
  • 프로그래밍 교육에서 실습교육은 소스 코드를 직접 작성해보는 과정을 통해 이론적인 지식을 보완할 수 있는 매우 중요한 과정이다. 따라서 대부분의 프로그래밍 교과과정은 실습교육을 포함하고 있다. 그러나 실습교육을 통해 학습 성취도를 평가하는 일은 시간과 비용이 많이 소모되는 작업이다. 그래서 많은 교육기관에서는 평가를 효율적으로 하기 위해 자동 평가 시스템을 운용하고 있다. 자동 평가 시스템은 학생들의 실습 결과를 정확하고 신속하게 평가하는데 효과적이다. 그러나 실습교육에 필요한 실습문항은 대부분의 경우 교사가 수작업으로 생성하며 이 과정에서 많은 인적 시간적 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 문항 생성을 자동화하려는 연구가 진행되고 있으나 아직까지 초기 단계이며 새로운 문항을 생성하지 못하는 등의 제약 사항이 많아 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 문항으로부터 다양한 문항들을 변형하여 생성할 수 있는 방법을 제안하고 이를 지원하는 프로그래밍 실습용 문항 생성기의 구조를 설계한다.