문제

세준이는 영어로만 이루어진 어떤 문서를 검색하는 함수를 만들려고 한다. 이 함수는 어떤 단어가 총 몇 번 등장하는지 세려고 한다. 그러나, 세준이의 함수는 중복되어 세는 것은 빼고 세야 한다. 예를 들어, 문서가 abababa이고, 그리고 찾으려는 단어가 ababa라면, 세준이의 이 함수는 이 단어를 0번부터 찾을 수 있고, 2번부터도 찾을 수 있다. 그러나 동시에 셀 수는 없다.
세준이는 문서와 검색하려는 단어가 주어졌을 때, 그 단어가 최대 몇 번 중복되지 않게 등장하는지 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 문서가 주어진다. 문서의 길이는 최대 2500이다. 둘째 줄에 검색하고 싶은 단어가 주어진다. 이 길이는 최대 50이다. 문서와 단어는 알파벳 소문자와 공백으로 이루어져 있다.

출력

첫째 줄에 중복되지 않게 최대 몇 번 등장하는지 출력한다.

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문제

항승이는 품질이 심각하게 나쁜 수도 파이프 회사의 수리공이다. 항승이는 세준 지하철 공사에서 물이 샌다는 소식을 듣고 수리를 하러 갔다.
파이프에서 물이 새는 곳은 신기하게도 가장 왼쪽에서 정수만큼 떨어진 거리만 물이 샌다.
항승이는 길이가 L인 테이프를 무한개 가지고 있다.
항승이는 테이프를 이용해서 물을 막으려고 한다. 항승이는 항상 물을 막을 때, 적어도 그 위치의 좌우 0.5만큼 간격을 줘야 물이 다시는 안 샌다고 생각한다.
물이 새는 곳의 위치와, 항승이가 가지고 있는 테이프의 길이 L이 주어졌을 때, 항승이가 필요한 테이프의 최소 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 테이프를 자를 수 없고, 테이프를 겹쳐서 붙이는 것도 가능하다.

입력

첫째 줄에 물이 새는 곳의 개수 N과 테이프의 길이 L이 주어진다. 둘째 줄에는 물이 새는 곳의 위치가 주어진다. N과 L은 1,000보다 작거나 같은 자연수이고, 물이 새는 곳의 위치는 1,000보다 작거나 같은 자연수이다.

출력

첫째 줄에 항승이가 필요한 테이프의 개수를 출력한다.

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문제

수강신청의 마스터 김종혜 선생님에게 새로운 과제가 주어졌다.
김종혜 선생님한테는 Si에 시작해서 Ti에 끝나는 N개의 수업이 주어지는데, 최소의 강의실을 사용해서 모든 수업을 가능하게 해야 한다.
참고로, 수업이 끝난 직후에 다음 수업을 시작할 수 있다. (즉, Ti ≤ Sj 일 경우 i 수업과 j 수업은 같이 들을 수 있다.)
수강신청 대충한 게 찔리면, 선생님을 도와드리자!

입력

첫 번째 줄에 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 200,000)
이후 N개의 줄에 Si, Ti가 주어진다. (0 ≤ Si < Ti ≤ 109)

출력

강의실의 개수를 출력하라.

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문제

0과 1로만 이루어진 행렬 A와 행렬 B가 있다. 이때, 행렬 A를 행렬 B로 바꾸는데 필요한 연산의 횟수의 최솟값을 구하는 프로그램을 작성하시오.
행렬을 변환하는 연산은 어떤 3×3크기의 부분 행렬에 있는 모든 원소를 뒤집는 것이다. (0 $\rightarrow$ 1, 1 $\rightarrow$ 0)

입력

첫째 줄에 행렬의 크기 N M이 주어진다. N과 M은 50보다 작거나 같은 자연수이다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 행렬 A가 주어지고, 그 다음줄부터 N개의 줄에는 행렬 B가 주어진다.

출력

첫째 줄에 문제의 정답을 출력한다. 만약 A를 B로 바꿀 수 없다면 -1을 출력한다.

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Hicsonmez, Samet, et al. “GANILLA: Generative adversarial networks for image to illustration translation.” Image and Vision Computing 95 (2020): 103886.

Introduction

  • 생산적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN) 기반 아동도서의 삽화 (illustration) 스타일 이미지 변환
    • 일반적인 그림과 만화와 다르게 사물이 포함되지만 추상화 수준이 매우 높음
    • 기존 모델 (CycleGAN, DualGAN)을 통해 추상화 스타일과 삽화의 내용 간 균형을 다루는데 한계점 존재
  • Goal: 주어진 일러스트 작가의 스타일을 전달하며 주어진 이미지의 콘텐츠를 보존하는 생성기 개발
    • 정렬되지 않은 두 개의 개별 image dataset $\rightarrow$ Unpaired approach
      • Source domain (natural images)
      • Target (illustrations)
    • 스타일과 콘텐츠의 불균형 문제
      • Residual layer에서 특징 맵을 다운 샘플링하여 새로운 생성기 네트워크 제시
      • 콘텐츠를 더 잘 전송하기 위해 skip connection 및 upsampling 사용 $\rightarrow$ 낮은 수준의 feature을 높은 수준의 feature와 병합
  • Unpaired style transfer approach의 evaluation
    • 일반적으로 image-to-image translation 모델의 평가는 정성적
    • 생성된 이미지에 대해 짝지어진 ground-truth가 존재하지 않아 직접적으로 정량적 평가 불가
    • 콘텐츠 및 스타일 분류기 기반 정량적 평가 프레임워크 제안
  • Highlights
    • Image-to-image style and content transfer의 새로운 연구
    • 24명의 아티스트에 대한 약 9500개의 illustration으로 구성된 dataset 제공
    • 스타일과 콘텐츠의 균형이 맞는 새로운 generator network 제안
    • 콘텐츠와 스타일 측면에서 이미지 생성 모델의 새로운 정량적 평가 프레임워크 제안
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