• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4568-4584
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• 2016

Steganography based on text generation has become a hot research topic in recent years. However, current text-generation methods which generate texts of normal style have either semantic or syntactic flaws. Note that texts of special genre, such as poem, have much simpler language model, less grammar rules, and lower demand for naturalness. Motivated by this observation, in this paper, we propose a text steganography that utilizes Markov chain model to generate Ci-poetry, a classic Chinese poem style. Since all Ci poems have fixed tone patterns, the generation process is to select proper words based on a chosen tone pattern. Markov chain model can obtain a state transfer matrix which simulates the language model of Ci-poetry by learning from a given corpus. To begin with an initial word, we can hide secret message when we use the state transfer matrix to choose a next word, and iterating until the end of the whole Ci poem. Extensive experiments are conducted and both machine and human evaluation results show that our method can generate Ci-poetry with higher naturalness than former researches and achieve competitive embedding rate.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.43-57
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• 2023

본 연구에서는 한국어 기반의 시를 창작하는 데 도움이 되는 문장들을 생성하는 인공지능을 개발하였다. 인공지능이 인간의 고유의 영역이라고 할 수 있는 창작에 대한 욕망과 창의력을 대신하는 것이 아니라, 인간이 창의력을 효율적으로 사용할 수 있도록, 창작에 밑바탕이 되는 문장들을 생성하는데 초점을 맞추었다. 시인들과의 인터뷰를 통해서 8개의 다른 데이터 세트로부터 문장을 학습하여 8가지 장르의 시가 생성될 수 있도록 만들었다. 이 연구는 한국어를 활용한 문학 작품 생성 기술을 개발하였다는 점에서 차별성이 있으며, 이 연구를 확장해서 수필과 산문 또는 소설과 같은 다양한 형태의 문학 작품을 창작하는 데 도움이 될 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다.