• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.500-503
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• 2003

XML been using extensively by standard of data exchanging in the Internet is observed by a technology to replace existent document creation language of HTML etc. Biggest characteristic of this XML is that logic information and physical information that express style of document that do that express structural substance of document were detached. Hereupon, W3C advised XSL that oner style function of form similar to HTML for XML's style and data conversion. Also, XSL's conversion function offers function that change XML document to other data format, and can describe style information through conversion of various document format. But, a XML document conversion technology that use XSLT know-how in domestic is unprepared real condition, and necessity about solution that can edit XSLT document efficiently is putting. This paper does XML document so that conversion and output are available in various document format. And offered research of XSLT document editing system that can edit and create XSLT document efficiently under WYSIWYG environment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.433-434
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• 2010

본 논문에서는 영상처리에서 많이 사용하는 bilateral filtering과 mean shift segmentation을 이용하여 일반적인 사진을 수채화 스타일로 변환하는 기법에 대하여 제안한다. 먼저 bilateral filtering을 이용하여 사진의 외곽선 부분은 보존하면서 고주파 성분을 약화시키도록 한다. 그리고 bilateral filtering된 영상에서 mean shift segmentation을 수행하여 수채화 스타일의 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 다양한 사진에 대하여 실험한 결과 수채화 스타일로 잘 변화되는 것을 확인하였으며 특히 주광에서 촬영한 풍경 사진들에 대하여 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.11
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• pp.465-472
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• 2022

In this paper, the style synthesis network is trained to generate style-synthesized video through the style synthesis through training Stylegan and the video synthesis network for video synthesis. In order to improve the point that the gaze or expression does not transfer stably, 3D face restoration technology is applied to control important features such as the pose, gaze, and expression of the head using 3D face information. In addition, by training the discriminators for the dynamics, mouth shape, image, and gaze of the Head2head network, it is possible to create a stable style synthesis video that maintains more probabilities and consistency. Using the FaceForensic dataset and the MetFace dataset, it was confirmed that the performance was increased by converting one video into another video while maintaining the consistent movement of the target face, and generating natural data through video synthesis using 3D face information from the source video's face.

• Korean Journal of Applied Biomechanics
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• v.14 no.2
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• pp.179-186
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• 2004

본 연구의 목적은 숙련된 골프선수들의 골프 스윙동작 시 상이한 무게중심 변환 형태가 존재하는지 그리고 만약 이 상이한 무게중심 변환 형태가 존재한다면 어떤 형태로 나타나는지를 알아보고자 하였다. 본 실험을 위해 13명의 남자 대학 엘리트 골프 선수들을 대상으로 드라이버를 이용한 스윙을 실시하게 하였다. 수직 지면 반력과 압력중심 이동 패턴을 측정하기 위해 지면반력기 2대와 스윙 동작 시 critical event 설정을 위해 1대의 고감도 비디오 카메라를 사용하였다. 또한 스윙 결과로 나타나는 비거리, 클럽헤드 속도를 측정하기 위해 스윙 분석기를 이용하였다. 피험자 간 상호 비교를 위해 측정된 수직 지면반력 성분은 몸무게를 이용하여 표준화하였고 압력중심은 어드레스시의 압력중심을 원점으로 재 계산하였다. 또한 임팩트 시 측정된 좌우 수직 지면반력 성분을 이용하여 두 가지의 상이한 스윙 스타일로 구분하였다. 연구결과 8명(62%)의 피험자에게서 좌측 수직력 성분이 상대적으로 높은 전족(FFS) 스타일임이 밝혀졌고 5명(38%)은 그 반대인 리버스(RFS) 스타일임이 밝혀졌다. 이 전족 스타일은 대부분의 골퍼들이 선호하고 또 그렇게 하여야만 한다고 믿고 있는 스윙방식이다. 이와 반대인 리버스 스타일은 코치들이 금기시 하는 스윙의 형태로서 초보자, 즉 비숙련 자에게만 나타나는 전형적인 스윙형태라고 인지되고 있다. 하지만 이 두 가지 스윙 스타일이 초보자가 아닌 숙련된 골프 선수들에게서도 실제 존재한다는 것이 본 실험 결과로 나타났다. 평균 압력중심 이동 패턴은 전후축 방향의 경우 RFS 스타일 그룹이 RFS 스타일 그룹에 비해 압력중심 이동이 크게 나타났고 좌우축의 경우에도 RFS 그룹이 FFS 그룹에 비해 압력중심 이동이 크게 나타났다. 특히 임팩트 시 압력중심의 위치가 FFS 그룹은 전족 근처에 있는 반면 RFS 그룹은 후족(rear foot)에 위치하여 두 스윙 스타일의 차이점을 분명하게 보여주었다. 따라서 비록 이 RFS 스타일이 대부분의 코칭 이론과는 상반되는 무게중심 이동 패턴을 보여주었지만 이 스윙 스타일이 잘못된 것이 아닌 실제 존재하는 하나의 스윙 스타일로 인식하여 스윙 지도 시 이에 알맞은 적절한 교습법을 마련해야 할 것이다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.4
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• pp.767-776
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• 2020

GcGAN is a deep learning model to translate styles between images under geometric consistency constraint. However, GcGAN has a disadvantage that it does not properly maintain detailed content of an image, since it preserves the content of the image through limited geometric transformation such as rotation or flip. Therefore, in this study, we propose a new image-to-image translation method, MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN), which improves this disadvantage. MSGcGAN, an extended model of GcGAN, performs style translation between images in a direction to reduce semantic distortion of images and maintain detailed content by learning multi-scale images simultaneously and extracting scale-invariant features. The experimental results showed that MSGcGAN was better than GcGAN in both quantitative and qualitative aspects, and it translated the style more naturally while maintaining the overall content of the image.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.306-307
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• 2017

본 논문에서는 태양광모듈과 전력변환장치간의 접속장치로 사용된 전력용 반도체 스위칭 소자의 소프트 스타팅 기법을 통해 초기 돌입전류를 저감하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 태양광 모듈의 경우, 릴레이나 DC차단기 등을 사용하여 전력변환장치와 연동하는 것이 일반적이나, 이 경우 태양광모듈의 수명과 접속장치의 전압 강하 및 응답성 등의 문제를 야기한다. 또한, 전력변환장치 출력단의 커패시터에 초기 동작 시 과도한 동일전류가 발생하게 되고 이는 태양광모듈의 과전류 현상을 발생시켜 모듈의 수명과 더불어 퓨즈의 차단 및 발열 등 비이상적인 현상을 발생시킨다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 스위칭 소자를 사용한 접속장치 적용하였고, 소프트 스타팅 기법을 이용하여 돌입전류를 저감하고자 한다. 제안한 알고리즘의 경우, 시뮬레이션을 통해서 검증하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.4
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• pp.35-43
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• 2022

Makeup is the most common way to improve a person's appearance. However, since makeup styles are very diverse, there are many time and cost problems for an individual to apply makeup directly to himself/herself.. Accordingly, the need for makeup automation is increasing. Makeup transfer is being studied for makeup automation. Makeup transfer is a field of applying makeup style to a face image without makeup. Makeup transfer can be divided into a traditional image processing-based method and a deep learning-based method. In particular, in deep learning-based methods, many studies based on Generative Adversarial Networks have been performed. However, both methods have disadvantages in that the resulting image is unnatural, the result of makeup conversion is not clear, and it is smeared or heavily influenced by the makeup style face image. In order to express the clear boundary of makeup and to alleviate the influence of makeup style facial images, this study divides the makeup area and calculates the loss function using HoG (Histogram of Gradient). HoG is a method of extracting image features through the size and directionality of edges present in the image. Through this, we propose a makeup transfer network that performs robust learning on edges.By comparing the image generated through the proposed model with the image generated through BeautyGAN used as the base model, it was confirmed that the performance of the model proposed in this study was superior, and the method of using facial information that can be additionally presented as a future study.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.142-144
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• 2002

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 이들 데이터를 다양하게 분석할 수 있도록 다차원 데이터로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 분석 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 활용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 또한 다차원 데이터와 데이터 웨어하우스는 방대한 분량를 갖는 전체 기업의 데이터를 표현하고 있어 이를 설계하는 것이 매우 복잡하고 많은 노력이 소요된다. 따라서 이를 설계하기 위한 체계적인 설계 방법론이 필요하다. 데이터 웨어하우스의 원천 데이터가 되는 운영 데이터베이스는 현재 ER 도형을 이용하여 개념적인 방법으로 널리 설계되고 있다. 따라서 이 논문에서는 ER 도형으로 설계된 운영 데이터베이스로부터 데이터 웨어하우스를 설계하는 개념적인 방법론을 제시한다. 이에 따라 OLAP 분석을 위해 사용할 수 있는 다양한 유형의 스타 스키마에 대해 ER 도형으로 표현/변환하는 방법을 제시한다. 이를 통해 자신이 원하는 다차원 데이터를 얻기 위해 유지해야 할 데이터 웨어하우스를 ER 도형을 이용하여 개념적으로 편리하게 설계하는 방법/지침을 제공하며, 나아가 해당 유형의 스타 스키마가 갖는 의미를 개념적으로 쉽게 전달할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.191-193
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• 2000

인터넷 표준 문서인 XML(Extensible Markup Language)이 구조적인 내용만을 갖고 있기 때문에 문서를 보여주기 위한 표현 정보를 포함하는 스타일 시트(style sheets)가 필요하다. 이를 위해 W3C(World Wide Web Consortium)에서는 XML 문서의 구조적인 접근을 위한 XPath(XML Path Language)와 문서의 내용구조를 변환하기 위한 XSLT (Transformations), 그리고 포맷팅 정보를 위한 XSL-fo(XSL Formatting objects)로 구성되는 XSL(Extensible Stylesheet Language)를 제안하였다. 본 논문에서는 XML 문서와 XSL 스타일 시트를 이용하여 XML 문서의 데이터를 변환하고 XSL-fo 정보를 이용하여 결과 FO(Formatting Objects)를 생성한다. 또한 트리로 구성된 결과 FO에서 페이지 정보와 FOT (Formatting Objects Tree)를 추출하는 FOT 생성부를 두었고, 디스플레이 관리기와 포맷팅 모듈 객체 관리기를 두어 FOT를 포맷팅을 위한 모듈로 저장하고 디스플레이 해주는 포맷팅 처리 시스템을 설계 및 구현하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.473-482
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• 2021

Although several Hangul generation models using deep learning have been introduced, they require a lot of data, have a complex structure, requires considerable time and resources, and often fail in style conversion. This paper proposes a model CKFont using the components of the initial, middle, and final components of Hangul as a way to compensate for these problems. The CKFont model is an end-to-end Hangul generation model based on GAN, and it can generate all Hangul in various styles with 28 characters and components of first, middle, and final components of Hangul characters. By acquiring local style information from components, the information is more accurate than global information acquisition, and the result of style conversion improves as it can reduce information loss. This is a model that uses the minimum number of characters among known models, and it is an efficient model that reduces style conversion failures, has a concise structure, and saves time and resources. The concept using components can be used for various image transformations and compositing as well as transformations of other languages.