• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.407-408
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• 2011

문화산업 내 연예매니지먼트 산업은 콘텐츠의 활용 가능성이 매우 높은 고부가가치 산업으로 대중문화 및 미디어의 시대가 도래 하면서 나타난 주요한 현상 중 하나로 스타를 들 수 있다. 스타는 대중 매체에 반복적으로 등장하면서 수많은 수용자가 미디어를 소비하며 발생한 21세기의 중심적인 문화현상으로 문화 상품으로의 스타, 스타와 팬덤의 소통현상, 이러한 현상은 연예매니지먼트사의 스타의 콘텐츠화로 이어지고 있으며 다양한 마케팅으로 이익을 창출하고 있다. 하지만 이러한 마케팅이 아직까지 급변하는 기술 및 미디어의 발전에 발맞추어 나가지 못하고 있는 실정으로 앞으로의 스타콘텐츠 마케팅은 어떤 정보전달 매개체보다 강력한 수단인 휴대전화, 즉 스마트폰의 떠오르는 고부가가치 산업인 애플리케이션을 활용하여야 할 것이다. 이러한 측면에서 애플리케이션을 활용한 마케팅이 미치는 영향을 사례로 연예매니지먼트 산업의 스타콘텐츠 마케팅의 방향이 애플리케이션을 활용한다면 더욱 효과를 이룰 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.3
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• pp.556-564
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• 2003

A Star and Pancake graph also have such a good property of a hypercube and have a low network cost than the hypercube. A Macro-star graph which has the star graph as a basic module has the node symmetry, the maximum fault tolerance, and the hierarchical decomposition property. And, it is an interconnection network which improves the network cost against the Star graph. In this paper, we propose a method to embed between Star graph, Pancake graph, and Macro-star graph using the edge definition of graphs. We prove that the Star graph $S_n$ can be embedded into Pancake graph $P_n$ with dilation 4, and Macro-star graph MS(2,n) can be embedded into Pancake graph $P_{2n＋1}$ with dilation 4. Also, we have a result that the embedding cost, a Pancake graph can be embedded into Star and Macro-star graph, is O(n).

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.6
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• pp.980-993
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• 2020

Deep-learning based style transfer has recently attracted great attention, because it provides high quality transfer results by appropriately reflecting the high level structural characteristics of images. This paper deals with the problem of providing more stable and more diverse style transfer results of such deep-learning based style transfer method. Based on the investigation of the experimental results from the wide range of hyper-parameter settings, this paper defines the problem of the stability and the diversity of the style transfer, and proposes a partial loss normalization method to solve the problem. The style transfer using the proposed normalization method not only gives the stability on the control of the degree of style reflection, regardless of the input image characteristics, but also presents the diversity of style transfer results, unlike the existing method, at controlling the weight of the partial style loss, and provides the stability on the difference in resolution of the input image.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.5
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• pp.33-43
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• 2021

In this paper, we propose a framework that transfers the information of style motions to content motions based on a variational autoencoder network combined with a style encoding in the latent space. Because we transfer a style to a content motion that is sampled from a variational autoencoder, we can increase the diversity of existing motion data. In addition, we can improve the unnatural motions caused by decoding a new latent variable from style transfer. That improvement was achieved by additionally using the velocity information of motions when generating next frames.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.727-730
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• 2021

이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오를 합성하는데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.235-240
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• 2003

본 논문에서는 영한 자동번역 시스템에 한국어 스타일 생성 패턴을 적용함으로써 영한 번역 품질을 향상하고자 하는 것이 목표이다. 이러한 목표는 기존의 원문에 대한 번역문의 정보 전달 정확성을 측정하는 1차원적인 번역률 평가 방법에서 벗어나 번역문의 정보 정확성뿐만 아니라 자연스러움도 평가할 수 있는 2차원적인 번역률 평가방법으로써 정확성과 스타일을 동시에 평가하는 방법을 제안한다. 2차원적인 번역률 평가 방법에 따라 스타일 생성 패턴이 적용되기 전과 적용된 후의 평가 결과는 100문자의 샘플문을 대상으로 하였을 때, 스타일 생성 패턴에 의해서만 0.5%의 번역률이 향상되는 것을 관찰하였다. 본 논문에서의 스타일 생성 패턴은 단순히 언어간 스타일 차이만 적용한 것이며 향후에는 신문, 일기예보, 기술 매뉴얼과 같은 특정 그룹을 위한 스타일 생성 패턴을 적용할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.136-138
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• 2002

관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.161-164
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• 2003

n-차원 스타 그래프와 펜케익 그래프의 노드 개수는 n!개로서, 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브 보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 스타 그래프와 팬케익 그래프가 동일한 노드 개수를 가질 때, 두 그래프의 에지 정의를 이용하여 스타 그래프 $S_n$을 팬케익 그래프 $P_n$에 연장율 4, 확장율 1에 임베딩 가능함을 보이고. 펜케익을 매크로-스타에 임베딩 하는 비용이 O(n)임을 보인다.

• Digital Contents
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• no.3 s.46
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• pp.80-83
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• 1997

디지털사의 알타비스타는 현재 인터넷상에서 가장 빠른 검색 서비스를 제공하는 검색엔진이라 할 수 있다. 25만여 서버와 3천만개 이상의 웹페이지 인덱스를 보유하고 있는 동시에 1만4천개 이상의 뉴스그룹에서 300만개 이상의 기사를 검색할 수 있다. 매일 알타비스타를 사용하는 건수도 1,200만건에 이르고 있는 알타비스타(URL : www.altavista.digital.com)에 대해 살펴봤다.