현대의 프로그램들은 과거의 프로그램들에 비해 복잡성이 커졌다. 그러한 변화에 따라 협력 프로젝트가 과거에 비해 일반화 되었고, 프로그램의 디버깅이 어려워졌다. 현대의 프로그래머들에게는 원활한 협력 프로젝트의 진행과 쉬운 디버깅을 위해 코딩 스타일 준수의 중요성이 부각되고 있다. 프로그래머가 소스 코드를 작성할 때 코딩 스타일의 준수 여부는 가독성에 큰 영향을 미친다. 하지만 프로그래머가 코딩 스타일을 준수하지 않는다고 해도 눈에 보이는 에러가 발생하지 않는다. 그렇기 때문에 코딩 스타일은 초심자 시절의 교육이 중요하다. 이 논문에서는 효과적으로 코딩 스타일을 교육하기 위한 스타일 직소 프로그램을 구현하였다. 스타일 직소 프로그램은 코딩 스타일의 준수 정도 직소 퍼즐 형태로 보여주고, 코딩 스타일이 준수되지 않은 부분을 표시하여 줌으로써 보다 효과적으로 코딩 스타일 교육이 가능하게 한다. 본 논문에서 구현된 스타일 직소 효과를 확인하기 위해 부산대학교 컴퓨터공학과 학부 학생들을 대상으로 스타일 직소를 사용하여 코딩 스타일 교육을 실시하였다. Java 프로그래밍 교과 실습 수업에 스타일 직소 프로그램을 적용시켜 본 결과 64%의 학생이 스타일 직소가 코딩 스타일 향상에 도움이 되었다고 답하였고, 52%의 학생이 본 프로그램의 접근법이 흥미로웠다고 답하였다.
본 논문에서는 주어진 영상을 필터링하여 영상의 스타일을 제거하는 방법을 제시한다. 스타일이 제거된 영상은 영상 분류, 특징점 인식, 영상 분할 등의 다양한 용도에 쓰일 수 있다. 또한 원래 영상과 스타일이 제거된 영상을 비교하여 영상의 스타일을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 주어진 영상에서 스타일 벡터를 계산한 후 계산된 스타일 벡터를 이용하여 영상에 양방향 필터링을 적용한다. 이 때 영상의 경계 부분에서 스타일을 효과적으로 분리하는 방법과 다중 해상 처리 방법을 적용하여 다양한 크기와 방향의 스타일을 찾아낸다. 그 결과 주어진 영상에서 다양한 크기와 방향의 스타일을 제거하고 영상의 중요한 내용만을 효과적으로 나타낸다.
본 연구는 오늘날 웨딩스타일링의 근간이 되고 있는 한국 웨딩스타일링의 변천사를 살펴보고 웨딩스타일링의 유행경향과 스타일 및 특징을 분석하여 개인의 취향, 개성, 정체성 등이 내재된 웨딩스타일링이 미혼여성 뿐 아니라 세계가 주목 하고 선호하고 있는 유행 아이템으로 받아 들여지고 있는 시점에 한국 웨딩스타일링의 특징이 어떠한 형태로 변화 되어 왔는지 년대별로 제시하였다. 연구결과 1960년대부터 현재까지 50년 동안의 한국 웨딩스타일링의 변천사는 결혼식 때 착용한 웨딩드레스의 형태가 시대에 따라 실루엣, 색상등 디테일의 변화가 있었으며, 개성에 따라 선호하는 스타일이 확연히 구분되어지고 있음을 알 수 있었고, 메이크업, 헤어스타일, 액세서리도 시대와 트렌드에 따라 선호하는 경향이 다르게 나타나 시대별 웨딩스타일링의 유행경향을 파악할 수 있음을 확인시켜 주었다. 이러한 웨딩스타일링은 신부의 외모에 뚜렷한 분위기 또는 의미 있는 특징을 부여하고 있음을 알 수 있다.
외식 산업의 발전과 더불어 커피 시장도 빠른 시간 내에 급격한 성장을 이루었다. 국내 커피 시장은 계속해서 규모가 커지고 있으며, 커피 산업 내의 경쟁 또한 치열해지고 있다. 시장에서 경쟁우위확보를 위해서는 커피를 소비하는 소비자의 성향을 파악하여 마케팅 전략을 수립하는 것이 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 식생활 라이프스타일이 커피소비에 미치는 영향력을 파악하고자 한다. 연구결과 식생활 라이프스타일은 총 5개의 요인으로 도출되었으며, 요인에 특성에 따라 건강추구 라이프스타일, 외식추구 라이프스타일, 맛 추구 라이프스타일, 계획구매 라이프스타일, 편리성추구 라이프스타일로 나타났다. 또한 식생활 라이프스타일 중 건강추구 라이프스타일, 외식추구 라이프스타일, 맛추구 라이프스타일이 만족도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 커피전문점의 재구매 의도에 영향을 미치는 라이프스타일은 건강추구 라이프스타일, 외식추구 라이프스타일, 맛추구 라이프스타일, 편리성추구 라이프스타일이 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 2D 실사 영상에서 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상태에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행함으로써 여러 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있는 가상 헤어스타일 생성 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 사전에 준비된 그래픽 객체 외에도 실사 영상에서 직접 추출한 헤어스타일을 사용할 수 있고, 추출한 헤어스타일 외에도 다양한 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있는 이점이 있다. 또한, 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 점진적으로 변형되는 다수의 가상 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있는 2D 가상 헤어스타일의 컬러 영상 분할 및 반자동 필드 모핑에 관한 것이다. 제안된 방법에서는 2D 실사 영상에서 컬러 영상 분할을 통해 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상태에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행함으로써 여러 유형의 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있다. 제안된 방법은 사전에 준비된 그래픽 객체 외에도 실사 영상에서 직접 추출한 헤어스타일을 사용할 수 있고, 추출한 헤어스타일 외에도 다양한 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있는 이점이 있다. 또한, 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이 있다.
텍스트 스타일 변환은 문장 내 컨텐츠는 유지하면서 문장의 스타일을 변경하는 것이다. 스타일의 정의가 모호하기 때문에 텍스트 스타일 변환에 대한 연구는 대부분 지도 학습으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 병렬 데이터 구축이 되지 않은 데이터를 학습하기 위해 비병렬 데이터를 이용하여 스타일 변환을 시도한다. 트랜스포머 기반의 문장 생성기를 이용하여 문장을 생성하고, 해당 스타일을 분류하는 판별기로 이루어진 모델을 제안한다. 제안 모델을 통해, 감정 변환의 성능은 정확도(Accuracy) 56.9%, self-BLEU 0.393(긍정→부정), 0.366(부정→긍정), 유창성(fluency) 798.23(긍정→부정), 1381.05(부정→긍정)을 보였다. 본 연구는 비병렬 데이터에 대해 스타일 변환을 적용함으로써, 병렬 데이터가 없는 다양한 도메인에도 적용가능 할 것이다.
시대의 거울이라 불리우는 복식은 사회문화적 변화를 보여주는 물질문화이며 그 중 헤어스타일은 의복보다는 변화가 쉽고 다양한 자기 연출이 가능하여 그에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 첫째, 우리나라 여성의 헤어스타일의 변천 양상을 고찰하고 헤어스타일을 형성하는 요인에 따라 헤어스타일이 시대적으로 어떻게 변화되어 왔는지 고찰하고자 한다. (중략)
본 논문에서는 스타일러는 옷을 빨거나 다리지 않고도 마치 새옷처럼 다시 입을 수 있도록 관리해준다는 콘셉트로 등장한 의류기기이다. 출시 당시에는 생소하고 크기가 커서 큰 호응을 얻지 못했지만, 최근에는 작고 편리한 신제품을 내놓으면서 대중화 시대를 열어가고 있다. 양복을 주로 입는 회사원에서 싱글족까지 스타일러를 사용하고 있지만 대중적인 스타일러는 정해진 위치에서만 사용해야 한다는 불편함이 있다. 또한 출장이 잦은 직업이나 먼지가 많은 공간에서 일하는 직업의 경우 옷에 주름이나 먼지를 제거하지 못해 구겨진 옷을 입고 다니는 경우가 많다. 그래서 우리는 가정용 스타일러에서 장소에 구애받지 않고 사용할 수 있는 휴대용 스마트 스타일러를 제작하기로 하였다. 예기치 못한 상황에서의 중요한 자리가 있을 때 휴대용 스타일러가 있다면 준비해둔 의류를 상황에 맞춰 관리하여 다닐 수 있을 것이며, 스타일러에 온도와 습도를 보여주는 기능이 있다면 스타일러를 사용하기 전에 스타일러의 상태가 양호한지 판단할 수 있을 것이다.
스타일 변환(Style Transfer)은 주어진 문장의 긍정이나 부정 같은 속성을 변경하여 다른 속성을 갖는 문장으로 변환하는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 스타일 변환을 위한 단어 n-그램 삭제의 기준을 확장하였고, 네이버 영화리뷰 데이터셋을 통해 이를 스타일 변환 이후 원래 문장의 스타일로부터 얼마나 차이가 나게 되었는지를 측정하였다. 측정은 감성분석기를 통해 이루어졌고, 기존 방법에 비해 6.28%p정도 높은 75.13%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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