• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.16-21
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• 2021

소방 본부의 119 종합상황실에서는 24시간 국민의 안전을 위해 긴급 신고를 접수한다. 수보사 분들은 24시간 교대 근무를 하며 신고 전화에 접수 및 응대 뿐만 아니라 출동, 지휘, 관제 업무를 함께 수행한다. 이 논문에서는 이 같은 수보사의 업무 지원을 위해 우리가 구축한 음성 인식과 결합된 실시간 텍스트 분석 시스템에 대해서 소개하고, 출동 지령서 자동 작성을 위한 키워드 검출 및 대화 요약 및 개체명 인식에 기반한 대화 상태 추척 방법에 대해 설명하고자 한다. 대화 요약 기술은 음성 인식 결과를 실시간으로 분석하여 중요한 키워드의 검출 및 지령서 자동 작성을 위한 후처리를 수행하며, 문장 수준에서 개체명 인식 및 관계 분석을 통한 목적 대화의 대화 상태 추적을 수행한다. 이 같은 응용 시스템은 딥러닝 및 기계학습 기반의 자연어 처리 시스템이 실시간으로 텍스트 분석을 수행할 수 있는 기술 수준이 되었음을 보여주며, 긴급한 상황에서 많은 신고 전화를 접수하는 수보사의 업무 효율 증진 뿐만 아니라, 정확하고 신속한 위치 파악으로 신고자를 도와주어 국민안전 증진에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 프린팅코리아
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• v.7 no.8
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• pp.38-43
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• 2008

RFID(Radio Frequency Identification)는 IC칩과 무선을 통해 식품, 동물, 사물 등 다양한 개체의 정보를 관리할 수 있는 첨단 인식 기술이다. 기존에 널리 사용되고 있는 바코드가 일정한 방향으로 인쇄된 내용을 리더기를 이용해야만 인식하는데 비하면 RFID는 초소형칩(IC)을 내장해 무선 주파수로 추적하기 때문에 인식범위가 넓고 인식 속도 역시 매우 빠르다. 뿐만 아니라 담을 수 있는 정보량에서도 모델에 따른 차이는 있지만 바코드와는 비교가 되지 않을 정도로 많다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.9
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• pp.1269-1278
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• 2002

The more high growth of knowledge, the more need personal identity technique. Fingerprint or iris of the eye identity techniques are already commercialized and used various field. Using human face recognition or authentication are not high performance yet. But application for an organism or face recognition are expected getting important. We propose a user recognition system by verifying similarity comparison of eye and lip component images which are splitted, calculated characteristic rate of each facial components and added weight to special formula. Through test proposed methods and analysis the result, we got a high recognition rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.343-345
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• 2006

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model)과 상태 기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제안한다. ASM을 이용하여 하나의 입력영상에 대한 얼굴요소 특징점들을 정합하고 그 과정에서 생성되는 모양 파라미터 벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양 파라미터 벡터 집합을 세 가지상태 중 한 가지를 가지는 상태 벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 분류성능을 높이기 위해 새로운 개체 기반 학습 방법을 제안한다. 실험에서는 새로이 제안한 개체 기반 학습 방법이 KNN 분류기보다 더 좋은 인식률을 나타내는 것을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.453-454
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• 2020

본 연구는 적대적 예제에 강건한 한국어 패러프레이즈 문장 인식 기술을 다룬다. 구글에서 적대적 예제를 포함하는 PAWS-X 다국어 말뭉치를 공개하였다. 이로써, 한국어에서도 적대적 예제를 다룰 수 있는 실마리가 제공되었다. PAWS-X는 개체 교환형을 대표로 하는 적대적 예제를 포함하고 있다. 이 말뭉치만으로도 개체 교환형 이외의 적대적 예제 타입을 위한 인식 모델을 구축할 수 있을지, 다앙한 타입의 실(real) 패러프레이즈 문장 인식에서도 적용할 수 있는지, 학습에 추가적인 타입의 패러프레이즈 데이터가 필요한지 등에 대해 다양한 실험을 통해 알아보고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.57 no.1
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• pp.93-114
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• 2023

Information extraction can facilitate the intensive analysis of documents by providing semantic triples which consist of named entities and their relations recognized in the texts. However, most of the research so far has been carried out separately for named entity recognition and relation extraction as individual studies, and as a result, the effective performance evaluation of the entire information extraction systems was not performed properly. This paper introduces two models of end-to-end information extraction that can extract various entity names in clinical records and their relationships in the form of semantic triples, namely pipeline and joint models and compares their performances in depth. The pipeline model consists of an entity recognition sub-system based on bidirectional GRU-CRFs and a relation extraction module using multiple encoding scheme, whereas the joint model was implemented with a single bidirectional GRU-CRFs equipped with multi-head labeling method. In the experiments using i2b2/VA 2010, the performance of the pipeline model was 5.5% (F-measure) higher. In addition, through a comparative experiment with existing state-of-the-art systems using large-scale neural language models and manually constructed features, the objective performance level of the end-to-end models implemented in this paper could be identified properly.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.4
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• pp.439-479
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• 2009

This paper examines the aspects of the inferences between the dimensional terms in Korean, and attempts to give an account of the inference patterns based on the interaction of gestalt and position properties of spatial objects. Following Lang (1987) and Lang, Carstensen & Simmons (1991), we advance the idea that the inferences are possible for the same axis of a spatial object, if some contextually induced positional specifications are reversed to the inherent proportion schema. Two simple inference rules are proposed and justified. They are applied under the assumption that the inferences of the dimensional terms are drawn in a unidirectional way, i.e, from the Primary Perceptional Space to the Inherent Proportional Schema.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.2
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• pp.13-20
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• 2022

This study is to develop a named entity recognition model specialized in criminal investigation domains using deep learning techniques. Through this study, we propose a system that can contribute to analysis of crime for prevention and investigation using data analysis techniques in the future by automatically extracting and categorizing crime-related information from text-based data such as criminal judgments and investigation documents. For this study, the criminal investigation domain text was collected and the required entity name was newly defined from the perspective of criminal analysis. In addition, the proposed model applying KoELECTRA, a pre-trained language model that has recently shown high performance in natural language processing, shows performance of micro average(referred to as micro avg) F1-score 98% and macro average(referred to as macro avg) F1-score 95% in 9 main categories of crime domain NER experiment data, and micro avg F1-score 98% and macro avg F1-score 62% in 56 sub categories. The proposed model is analyzed from the perspective of future improvement and utilization.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.24 no.2
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• pp.65-88
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• 2024

This pilot study explores a method of extracting metadata values and descriptions from records using named entity recognition (NER), a technique in natural language processing (NLP), a subfield of artificial intelligence. The study focuses on handwritten records from the Guro Industrial Complex, produced during the 1960s and 1970s, comprising approximately 1,200 pages and 80,000 words. After the preprocessing process of the records, which included digitization, the study employed a publicly available language API based on Google's Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) language model to recognize entity names within the text. As a result, 173 names of people and 314 of organizations and institutions were extracted from the Guro Industrial Complex's past records. These extracted entities are expected to serve as direct search terms for accessing the contents of the records. Furthermore, the study identified challenges that arose when applying the theoretical methodology of NLP to real-world records consisting of semistructured text. It also presents potential solutions and implications to consider when addressing these issues.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.12
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• pp.243-248
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• 2019

Multi-Task Learning(MTL) is a training method that trains a single neural network with multiple tasks influences each other. In this paper, we compare performance of MTL Named entity recognition(NER) model trained with Korean traditional culture corpus and other NER model. In training process, each Bi-LSTM layer of Part of speech tagging(POS-tagging) and NER are propagated from a Bi-LSTM layer to obtain the joint loss. As a result, the MTL based Bi-LSTM model shows 1.1%~4.6% performance improvement compared to single Bi-LSTM models.