개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간과 같이 고유한 의미를 갖는 단어들을 찾아 개체명을 부착하는 기술이다. 최근 개체명 인식기는 형태소 단위나 음절 단위의 입력을 사용하는 연구가 주로 진행되고 있다. 그러나 형태소 단위 개체명 인식은 미등록어를 처리하지 못하는 문제점이 존재하고 음절 단위 개체명 인식은 단어의 의미를 제대로 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이 문제점을 보완하기 위해 품사 정보를 활용한 음절 단위 개체명 인식기를 제안한다. 또한 개체명 인식 성능에 큰 영향을 미치는 개체명 사전 자질을 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제안하며 이 방법을 사용했을 때 기존의 방법보다 향상된 개체명 인식 성능(F1-score 0.8576)을 보였다.
기존의 유전자 알고리즘은 우리가 원하는 최적해를 찾기 위해서 개체 집단의 크기를 가능한 크게 유지하여야 한다. 하지만 일반적인 문제들에 있어 개체의 적합도를 평가하는 젓은 어렵기 때문에 큰 집단의 로든 개체에 대하여 적합도를 평가하는 것은 커다란 시간과 비용을 소모한다. 이에 본 논문에서는 집단의 크기를 크게 유지하되 적합도 평가 과정을 줄이는 방안으로 클러스터링에 기반한 효율적인 유전자 알고리즘을 제시하고 체계적인 평가를 한다. 9개의 벤치마크 적합도 함수에 대하여 여러 클러스터링 방법을 적용하여 실험한 결과 제안한 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
프레임(Key Frame) 애니메이션 방법은 많은 수의 개체들을 동시에 움직여야 하는 애니메이션을 수행 시에 이를 모두 수작업을 통해서 움직여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해서 행동기반 그룹 애니메이션에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 애니메이션되는 각각의 개체에 자신의 내적 상태와 외부의 환경에 의해서 영향을 받아서 다음에 취해야 할 행동을 확장 가능한 구조로 설계된 행동구조(Behavior Architecture)에 이미 프로그램 되어 있는 모듈을 삽입하였다. 그리고 이에 따라서 판단하고 수행될 수 있도록 한 후에, 각각의 개체가 자신의 고유한 행동을 취해서 움직이면서도 그룹의 특성을 가지는 행동을 수행할 수 있도록 구현하였다.
급격하게 성장하고 있는 오픈 리소스인 링크드 데이터는 최근 선진국 정부의 많은 관심 속에 데이터 공개 및 상호운용성 확보를 위한 방안으로 주목받고 있다. 그러나 신뢰할 수 있는 개체 식별 기술의 부재로 링크드 데이터의 양적 성장에 비해 개체 수 대비 링크의 수가 적은 현상과 일부 데이터 셋에 링크가 집중되는 현상을 보이고 있다. 본 연구에서는 이러한 링크드 데이터의 문제를 해결하기 위해 개체 간 관계(owl:sameAs, owl differentFrom 등)를 이용하거나 Curation 방식을 사용하는 기존 링크드 데이터 기반 개체 식별 방식의 문제를 다중 온톨로지의 개체 식별이 가능한 자동화된 개체 식별 방식을 통해 개선하고 저자 개체의 대응 속성과 개체 유형의 논리적 특성을 활용하여 개체 식별 정합성을 검증할 수 있는 다중 온톨로지 기반의 실시간 저자 식별 방법을 제안하고 평가한다. 본인의 확인을 거친 29명의 저자 정보를 이용해 개체 식별 정확성 결과를 평가하여 평균 0.8533 (K measure)의 긍정적인 성능을 보였다.
본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선태연산자를 제안한다. 단일 집단을 가상적으로 임의의 n 개의 개체군을 나누고, 개체의 적합도와 유사도에 기반한 퍼지추론을 통해, 효율적인 계층화를 구성하고자 한다. 동시에 점진형(steady-state) 진화방식과 결합시켜 계층화된 군집내에서 개체들이 조기에 수렴하는 현상을 방지해 줄 수 있도록 하고, 적은 개체를 이용하여 효율적인 진화가 가능하도록 구현하였다. 2가지 기만적 문제에 대해서 다른 선태 연산자들의 결과와 비교하였으며, 만족할만한 성능을 얻었다.
개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.
문자 기반 LSTM CRF는 개체명 인식에서 높은 인식을 보여주고 있는 LSTM-CRF 방식에서 미등록어 문제를 해결하기 위해 단어 단위의 임베딩 뿐만 아니라 단어를 구성하는 문자로부터 단어 임베딩을 합성해 내는 방식으로 기존의 LSTM CRF에서의 성능 향상을 가져왔다. 한편, 개체명 인식에서 어휘 사전은 성능향상을 위한 외부 리소스원으로 활용하고 있는데 다양한 사전 매칭 방법이 파생될 수 있음에도 이들 자질들에 대한 비교 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 개체명 인식을 위해 다양한 사전 매칭 자질들을 정의하고 이들을 LSTM-CRF의 입력 자질로 활용했을 때의 성능 비교 결과를 제시한다. 실험 결과 사전 자질이 추가된 LSTM-CRF는 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 최대 89.34%의 성능까지 달성할 수 있었다.
문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하는데 있어서 반드시 선행되어야 할 작업이 개체명 인식이다. 개체명의 범주로는 인명, 지명, 단체명, 시간, 날짜등이 있다. 높은 신뢰도의 개체명 인식은 정보추출 시스템구축을 한 차원 높일 수 있을 것이다. 일반적인 개체명 인식이나 인명의 개체명 인식에 대한 연구는 활발하게 진행되어 왔다.. 그러나 세분화된 지명 인식의 연구는 다루어지지 않았다. 본 논문에서는 한국어 지명 인식 처리를 위한 사전기반의 세분화된 규칙 적용 시스템 연구방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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