• 정보관리연구
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• 제40권4호
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• pp.1-22
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• 2009

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로써, 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 생의학 분야 과학기술 문헌을 분석하여 전문용어 및 개체명 등을 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다. 전체 플랫폼의 성능을 체계적으로 평가하기 위해서, KEEC 2009를 비롯한 다양한 말뭉치를 기반으로 세부 요수 모듈에 대한 성능 평가를 수행하였으며, 비교적 높은 수준의 성능을 확보하였다. 본 논문에서 개발된 핵심개체자동인식 플랫폼은 정보검색, 질의응답, 문서색인, 사전구축 등 다양한 정보서비스 분야에 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.309-313
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• 2017

개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.309-313
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• 2017

개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.457-459
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• 2002

멀티미디어의 발전이 가속화 되어가고 실생활에서의 적용범위가 넓어 질 수록 사람의 신체에 의한 개인 식별 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이미 상용화되어 널리 사용되는 지문인식이나 홍채인식 등의 생체 인식분야 이외에 사람의 얼굴을 이용한 인식이나 인증분야는 다른 생체 인식에 비해 더 많은 필요성과 발전 가능성을 가지고 있다. 본 연구에서는 CCD로 입력된 얼굴 영상을 특징추출이 가능한 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징인 거리와 각도를 계산하고 각 개체단위의 유사도 비교를 통해 유사성을 확인함으로써 사람 얼굴을 인지하는 방법을 제안한다. 실험에 의한 분석결과 성능향상에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.199-202
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• 2015

본 논문에서는 비문(鼻紋) 이미지를 이용한 개의 개체인식 시스템에서 정확도를 높이는 방법을 논하고자 한다. 비문 이미지에는 개 코의 특성상 반사로 인한 다수의 잡음이 생기게 되는데 이는 전체 시스템의 인식률을 낮추는 주요 원인이다. 본 알고리듬에서는 반사광으로 인해 비문 이미지에서 탐지된 잘못된 특징점을 제거하고 RANSAC 알고리듬을 적용하여 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 알고리듬은 종이에 비문을 찍어내지 않고도 충분한 정확도를 가지는 시스템을 구축 할 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.61-69
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• 2012

삼면이 바다인 우리나라의 연안에 번식력과 포식성이 매우 강한 아무르불가사리의 개체수가 매년 급증하고 있다. 더욱이 아무르불가사리는 살아있는 어패류를 먹기 때문에 양식 어민들의 피해가 매우 크다. 따라서 불가사리를 구제하거나 불가사리의 개체수의 변화 및 이동 경로 파악 등을 위하여 수중 영상에서 불가사리 개체를 인식하는 기술은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 아무르불가사리의 형태적 특징 분석을 이용한 개선된 인식 방법을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 아무르불가사리의 형태적 특징인 오목과 볼록에 대한 추출 정보가 부족한 경우를 위해 제안된 개선된 인식 방법이다. 바다 속에서 촬영되는 불가사리의 영상에서 불가사리의 형태적 특징을 모두 추출하는 것은 매우 어렵다. 따라서 제안하는 인식 방법은 다양한 아무르불가사리 영상에서 개체를 인식하는데 효과적이다. 실험결과, 제안한 기법의 인식률은 92.5%로 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-91
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• 2002

최근 정보 추출, 질의응답 시스템 등의 고정밀 자연어처리 어플리케이션이 부각됨에 따라 개체명 인식의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 개체명 인식을 위한 학습에는 대용량의 어휘자료를 필요로 하기 때문에 충분한 학습 데이터, 즉 개체명 태그가 부착된 충분한 코퍼스가 제공되지 못하는 경우 자료희귀문제(data sparseness problem)로 인하여 목적한 효과를 내지 못하는 경우가 않다. 그러나 태그가 부착된 코퍼스를 생성하는 일은 시간과 인력이 많이 드는 힘든 작업이다. 최근 인터넷의 발전으로 웹 데이터는 그 양이 매우 많으며, 습득 또한 웹 검색 엔진을 사용해서 자동으로 모음으로써 다량의 말뭉치를 모으는 것이 매우 용이하다. 따라서 최근에는 웹을 무한한 언어자원으로 보고 웹에서 필요한 언어자원을 자동으로 뽑는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 연구의 첫 시도로 웹으로부터 다량의 원시(raw) 코퍼스를 얻어 개체명 태깅 학습을 위한 태그 부착 코퍼스를 자동으로 생성하고 이렇게 생성된 말뭉치를 개체면 태깅 학습에 적용하는 비교 실험을 통해 수집된 말뭉치의 유효성을 검증하고자 한다. 향후에는 자동으로 웹으로부터 개체 명 태깅 규칙과 패턴을 뽑아내어 실제 개체명 태거를 빨리 개발하여 유용하게 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2021

본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.655-667
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• 2010

개체명 인식은 정보 추출의 한 단계로서 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 structural Support Vector Machines(structural SVMs) 및 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 시스템에 대하여 기술하고 기존의 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용한 시스템과의 성능을 비교한다. 실험결과 structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘이 기존의 CRFs 보다 높은 성능을 보였고(신뢰도 99%에서 통계적으로 유의함), structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘의 성능은 큰 차이가 없음(통계적으로 유의하지 않음)을 알 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 경우 CRFs를 이용한 시스템보다 높은 성능(TV 도메인 F1=85.43, 스포츠 도메인 F1=86.79)을 유지하면서 학습 시간은 4%로 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.321-323
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• 2016

최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.