• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.432-433
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• 2023

스테이블 디퓨전(Stable diffusion)과 같은 텍스트 프롬프트 입력 기반 이미지 생성 AI 기술의 발전으로 원하는 형태의 고품질 이미지를 누구나 손쉽게 생성가능할 것으로 기대하였으나 대부분의 경우 원하는 이미지를 얻기 위해서는 텍스트 프롬프트를 정교하게 조정해가며 많은 실패를 겪어야만 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 클립 인터로게이터(CLIP Interrogator)와 같은 유사 이미지를 재생성하기 위한 텍스트 프롬프트 추정 기술이 개발되었으며 몇몇 이미지에 대해 뛰어난 결과를 보였다. 본 논문에서는 이러한 텍스트 프롬프트 추정 기술의 활용이 한국화를 재생성할 수 있는지 실험을 통해 가능성을 확인하고 향후 한국화 재생성을 위한 연구 방향을 제안하고자 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.10
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• pp.537-544
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• 2024

The rapid advancement of artificial intelligence and machine learning technologies is driving innovation across various industries, with natural language processing offering substantial opportunities for the analysis and processing of text data. The development of effective text classification models requires several complex stages, including data exploration, preprocessing, feature extraction, model selection, hyperparameter optimization, and performance evaluation, all of which demand significant time and domain expertise. Automated machine learning (AutoML) aims to automate these processes, thus allowing practitioners without specialized knowledge to develop high-performance models efficiently. However, current AutoML frameworks are primarily designed for structured data, which presents challenges for unstructured text data, as manual intervention is often required for preprocessing and feature extraction. To address these limitations, this study proposes a web-based AutoML platform that automates text preprocessing, word embedding, model training, and evaluation. The proposed platform substantially enhances the efficiency of text classification workflows by enabling users to upload text data, automatically generate the optimal ML model, and visually present performance metrics. Experimental results across multiple text classification datasets indicate that the proposed platform achieves high levels of accuracy and precision, with particularly notable performance when utilizing a Stacked Ensemble approach. This study highlights the potential for non-experts to effectively analyze and leverage text data through automated text classification and outlines future directions to further enhance performance by integrating Large language models.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.4
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• pp.537-542
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• 2009

The constraints of printed text have been lifted through developments in computer technology which has been identified as a revolutionary force. Hypertexts can be simply defined as electronic text that is found online, in a non-linear manner. In contrast to traditional printed texts, electronic writing depends upon an emergent technology, which is still subject to transformation. Unfortunately more research is needed on the experiences readers have when reading documents in hypertext formats for the purpose of knowledge retention. This study is to research the contrast between the traditional printed texts and hypertexts. Other areas where the literature has been relatively silent will be explored such as the experiences subjects have in reading hypertexts, and printed texts. It was clearly founded that the format of text does significantly influence the recall comprehension level of readers in the Printed Text and Hypertext Groups.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.17 no.5
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• pp.89-96
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• 2016

Most data generated in construction projects is unstructured text data. Unstructured data analysis is very needed in order for effective analysis on large amounts of text-based documents, such as contracts, specifications, and RFI. This study analysed previously performed project's bid related documents (bidder inquiry) in overseas construction projects; as a results of the analysis frequent words in documents, association rules among the words, and various document topics were derived. This study suggests effective text analysis approach for massive documents with short time using text mining technique, and this approach is expected to extend the unstructured text data analysis in construction industry.

• Journal of Korea Game Society
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• v.22 no.1
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• pp.3-18
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• 2022

This study focuses on transtextuality of Easter egg and its effect on replayability. This paper categorizes Easter eggs of digital game into five types based on game elements, and applies Gerard Genette's transtextuality theory by analyzing function and meaning of Easter eggs based on quotation, allusion, and annotation of intertext and paratext. In conclusion, Easter eggs as transtext form game ritual by linking inside and outside of the game, as well as developers and players. Through this process, Easter egg enhances replayability of digital games by extending the narrative of the game.

• 한국게임학회지
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• v.6 no.1
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• pp.41-43
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• 2009

게임에서의 텍스트를 추출하고 이를 분석하고자 하였다. 기본적으로 그레마스의 구조생성기호학을 활용하여 텍스트를 분석하고자 하였는데, 연구방법론에서는 현상학, 해석에서는 정신분석학의 이론에서도 도움을 받았다. 구체적인 분석대상으로는 온라인게임인 스타크래프트, 리니지, 스페셜포스를 선택하였다. 연구문제는 이들 세 게임의 의미생성방식에 대한 탐구로 구성되었다. 각 게임의 의미생성방식은 구조생성기호학의 세 가지 층위에서 구분되어 연구되었다. 즉, 심층구조, 기호-설화구조, 담화구조의 세층위로 전환, 발화되면서 점진적으로 의미가 풍성해지는 과정이 탐구되었다. 각 게임의 차이, 나아가 게임 장르간의 차이는 주로 심층 수준의 차이에서 기인한다고 보인다. 이들 게임의 주요 공통점이자, 다른 매체와의 차이점은 행동자 모델에서 두드러지는데, 바로 이용자가 스스로 주체의 위치를 점하게 되는 것이다. 상호작용성으로 대변되는 게임의 특성은 이용자의 텍스트로의 적극적인 개입을 할 수 있게끔 한다. 이러한 적극적인 개입은 이용자가 스스로 텍스트의 주체가 되도록 허용하는데, 주체가 된다고 함은 곧 스스로의 욕망을 직접 대상에 투사하면서 텍스트를 창출함을 의미한다. 바로 이러한 점이 게임의 의미생성방식의 큰 특징이며 다른 매체들과의 주요한 차이점이기도 하다. 더불어 게임이 우리 문화와 사회에 커다란 영향을 미칠 수 있는 기제임이 입증되는 것이기도 하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.293-296
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• 2018

생성적 적대 네트워크를 활용하여 텍스트, 스케치 등 다양한 자원으로부터 이미지를 생성하기 위한 연구는 활발하게 진행되고 있으며 많은 실용적인 연구가 존재한다. 하지만 기존 연구들은 텍스트나 스케치 등 각 하나의 자원을 통해 이미지를 생성하기 때문에 설명이 부족한 텍스트, 실제 이미지와 상이한 스케치와 같이 자원의 정보가 불완전한 경우에는 제대로 된 이미지를 생성하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점올 극복하기 위해 텍스트와 스케치 두 개의 자원을 동시에 활용하여 이미지를 생성하는 새로운 생성 기법 TS-GAN 을 제안한다. TS-GAN 은 두 단계로 이루어져 있으며 각 단계를 통해 더욱 사실적인 이미지를 생성한다. 본 논문에서 제안한 기법은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 활용되는 CUB 데이터세트를 사용하여 이미지 생성 결과의 우수성을 보인다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.427-434
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• 2022

The purpose of this study is to create a self-portrait that provides an immersive experience that immerses the viewer into the problem of self-awareness. We propose a method to implement an interactive self-portrait by using audio and image information obtained from viewers. The viewer's voice information is converted into text and visualized. In this case, the viewer's face image is used as pixel information composing the text. Text is the result of a mixture of one's own emotions, imaginations, and intentions based on personal experiences and memories. People have different interpretations of certain texts in different ways.The proposed digital self-portrait not only reproduces the viewer's self-consciousness in the inner aspect by utilizing the intertextuality of the text, but also expands the meanings inherent in the text. Intertextuality in a broad sense refers to the totality of all knowledge that occurs between text and text, and between subject and subject. Therefore, the self-portrait expressed in text expands and derives various relationships between the viewer and the text, the viewer and the viewer, and the text and the text. In addition, this study shows that the proposed self-portrait can confirm the formativeness of text and re-create spatial and temporality in the external aspect. This dynamic self-portrait reflects the interests of viewers in real time, and has the characteristic of being updated and created.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.3-4
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• 2023

자연어처리는 수많은 정보가 수집된 전자의무기록의 비정형 데이터에서 유의미한 정보나 패턴 등을 추출해 의료진의 의사결정을 지원하고, 환자에게 더 나은 진단이나 치료 등을 지원할 수 있어 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 전자의무기록은 개인정보와 같은 민감한 정보가 다수 포함되어 있어 접근하기 어렵고, 이로 인해 충분한 양의 데이터를 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 의료 합성 텍스트를 생성하기 위해 ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구를 개발하였다. 이는 사용자가 입력한 실제 의료 텍스트로 의료 합성 데이터를 생성한다. 이를 위해, 적합한 프롬프트와 의료 텍스트에 대한 전처리 방법을 탐색하였다. ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구는 입력 텍스트의 핵심 키워드를 잘 유지하였고, 사실에 기반한 의료 합성 텍스트를 생성할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.59-64
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• 2015

최근 온라인 텍스트 자료를 이용하여 대중의 의견을 분석하는 작업이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 작업에는 주관적 방향성을 갖는 텍스트의 논증 구조와 중요 내용을 파악하는 과정이 필요하며, 자료의 양과 다양성이 급격히 증가하면서 그 과정의 자동화가 불가피해지고 있다. 본 연구에서는 정책에 대한 찬반 의견으로 구성된 한국어 텍스트 자료를 직접 구축하고, 글을 구성하는 기본 단위들 사이의 담화 관계를 정의하였다. 각 단위들 사이의 관계는 기계학습과 규칙 기반 방식을 이용하여 예측되고, 그 결과는 합성되어 하나의 글에 대응되는 트리 구조를 이룬다. 또한 텍스트의 구조상에서 주제문을 직접적으로 뒷받침하는 문장 혹은 절을 추출하여 글의 중요 내용을 얻고자 하였다.