• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 1995년도 한국우주과학회보 제4권2호
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• pp.23-23
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• 1995

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• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 2003년도 한국생물과학협회 학술발표대회
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• pp.190.2-190
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• 2003

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• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제1권1호
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• pp.47-52
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• 2007

In this paper, we present a virtual tourist system with realtime 3D visualization and the assistance of context information service. Our system enables a visitor to take a discovering tour on a virtual environment from a remote client by following navigator or by self-navigating. During the tour, the system provides immersive 3D graphics contents while supporting relevant information to the visitors corresponding to their positions in the virtual environment. When the visitors interact with interested objects, the context information service will also support introduction information for presenting about the objects. The introduction information based on text format is represented by a comfortable way-audio conversion to visitors in different languages depended on their preferences using TTS(Text-To-Speak) tool.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.628-631
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• 2023

We present a new approach to evaluate the generated texts by Large Language Models (LLMs) for meme classification. Analyzing an image with embedded texts, i.e. meme, is challenging, even for existing state-of-the-art computer vision models. By leveraging large image-to-text models, we can extract image descriptions that can be used in other tasks, such as classification. In our methodology, we first generate image captions using BLIP-2 models. Using these captions, we use GPT-4 to evaluate the relationship between the caption and the meme text. The results show that OPT_6.7B provides a better rating than other LLMs, suggesting that the proposed method has a potential for meme classification.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.104-105
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• 2007

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• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 1994년도 한국우주과학회보 제3권2호
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• pp.18-18
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• 1994

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• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 1992년도 한국우주과학회보 제2권1호
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• pp.9-9
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• 1993

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• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.48-57
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• 2019

본 연구는 목적 지향 대화 시스템 내에서 단일 한국어 텍스트 형식의 질문으로부터 질의자의 의도를 파악하는 것을 목적으로 한다. 목적 지향 대화 시스템은 텍스트 또는 음성을 통한 사용자의 특수한 요구를 만족시켜주는 대화 시스템을 의미한다. 의도 분석 과정은 답변 생성에 앞서 사용자의 질의 의도를 파악하는 단계로, 목적 지향 대화 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 준다. 생활화학제품이라는 특정 분야에 제안 모델을 사용하였고, 해당 분야와 관련된 한국어 텍스트 데이터를 이용하였다. 특정 분야에 독립적이며 범용적인 의도를 의미하는 화행과, 특정 분야에 종속적인 의도를 의미하는 개념열로 나누어 분석한다. 화행과 개념열을 분석하기 위하여 단어 임베딩 모델, 합성곱 신경망을 이용한 분류 방법을 제안한다. 단어 임베딩 모델을 통하여 단어의 의미정보를 추상화하고, 추상화된 단어의 의미정보를 기반으로 합성곱 신경망을 통하여 개념열 및 화행 분류를 수행한다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 1994년도 한국우주과학회보 제3권1호
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• pp.23-35
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• 1994

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• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 1998년도 한국우주과학회보 제7권1호
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• pp.28.2-28
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• 1998

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