• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.3 no.4
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• pp.245-250
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• 2002

This paper presents a priori and the local font classification method. The font classification uses ascenders, descenders, and serifs extracted from a word image. The gradient features of those sub-images are extracted, and used as an input to a neural network classifier to produce font classification results. The font classification determines 2-font styles (upright or slant), 3-font groups (serif, sans serif, or typewriter), and 7-font names (PostScript fonts such as Avant Garde, Helvetica, Bookman, New Century Schoolbook, Palatino, Times, or Courier). The proposed a priori and local font classification method allows an OCR system consisting of various font-specific character segmentation tools and various mono-font character recognizers.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.19-21
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• 2001

대다수의 사용자는 웹 검색에서 자신이 찾고자 하는 것을 표현할 때, 평균 2, 3개의 단어를 사용하고 있다. 벡터 모델이나 추론 망 모델에서 이런 질의 정보를 이용하여 좋은 결과를 얻기에는 몇 가지 어려움이 있다. 특히 추론 망 모델에서 많이 사용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법은 질의에 나타나는 단어의 수가 적고 많은 문서들이 이 단어들을 모두 가지고 있을 경우에 좋지 않은 검색결과를 보여주고 있다. 본 논문은 추론 망 모델에 적용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법을 개선하였고, 이를 기반으로 Web Trec 9의 자료를 검색하여 좋은 결과를 얻었다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.1
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• pp.25-32
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• 2000

본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.28-33
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• 1997

이 논문에서는 문장 유사도 측정 기법과 말뭉치 정보를 이용한 문서요약 시스템을 구현하였다. 문서 요약은 문서에서 문장 단위로 단어를 추출하여 문장을 단어의 벡터로 표현하고, 문서 내 단어의 출현빈도와 말뭉치 내 단어의 사용빈도를 이용하여 각 문장의 중요도를 계산한다. 그리고 중요도가 높은 상위 몇 위의 문장을 요약문장으로 추출한다. 실험 결과, 문서내 단어빈도의 중요도를 낮추고, 말뭉치내 일반 사용빈도를 단어의 가중치에 추가했을 때 가장 좋은 효율을 보였다. 또 요약하고자 하는 문서와 유사한 말뭉치를 사용 했을 때 높은 효율을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.195-198
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• 2021

기존 연구에 따르면, 시소러스의 계층적 관계를 기반으로 압축한 의미 어휘 태그를 단어 의미 모호성 해소에 사용할 경우, 그 성능이 향상되었다. 본 논문에서는 시소러스를 사용하지 않고, 국어 사전에 포함된 단어의 의미 정의를 군집화하여 압축된 의미 어휘 태그를 만드는 방법을 제안한다. 또, 이를 이용하여 효율적으로 단어 의미 모호성을 해소하는 BERT 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 한국어 세종 의미 부착 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법의 성능이 F1 97.21%로 기존 방법의 성능 F1 95.58%보다 1.63%p 향상되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.175-180
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• 2019

관계 추출은 문서에서 존재하는 트리플(주어, 관계어, 목적어)형식에 해당하는 단어를 추출하는 작업을 뜻한다. 본 논문에서는 멀티헤드 셀프 어텐션을 이용하여 트리플 중 주어나 목적어를 찾는 구조를 제안한다. 한국어 위키피디아와 DBpedia의 관계어를 단어 임베딩을 통해 벡터를 생성하고 입력한다. 초록과 관계어의 어텐션 이후 멀티 헤드 셀프 어텐선 구조를 통해 초록 중 관계어와 관련 있는 단어들의 가중치가 높아 진다. 멀티헤드 셀프 어텐션 과정을 반복하여 주요 단어들의 가중치가 계속해서 높아진다. 이를 입력으로 하여 정답이 될 단어의 시작과 끝을 선택한다. 제안 방법으로 직접 구축한 한국어 관계 추출 데이터셋을 대상으로 F1 0.7981의 성능을 보였다. 제안 방법은 관계어와 같이 단순한 정보만을 이용하고도 초록에서 적절한 정답 단어를 추출할 수 있음을 확인하였다. 관계어의 범위를 확장함으로서 나아가 육하원칙(5W1H)과 같은 이벤트의 추출에도 활용할 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.115-121
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• 2022

질문에 답하기 위해 관련 구절을 검색하는 기술은 오픈 도메인 질의응답의 검색 단계를 위해 필요하다. 전통적인 방법은 정보 검색 기법인 빈도-역문서 빈도(TF-IDF) 기반으로 희소한 벡터 표현을 활용하여 구절을 검색한다. 하지만 희소 벡터 표현은 벡터 길이가 길 뿐만 아니라, 질문에 나오지 않는 단어나 토큰을 검색하지 못한다는 취약점을 가진다. 밀집 벡터 표현 연구는 이러한 취약점을 개선하고 있으며 대부분의 연구가 영어 데이터셋을 학습한 것이다. 따라서, 본 연구는 한국어 데이터셋을 학습한 밀집 벡터 표현을 연구하고 여러 가지 부정 샘플(negative sample) 추출 방법을 도입하여 전이 학습한 모델 성능을 비교 분석한다. 또한, 대화 응답 선택 태스크에서 밀집 검색에 활용한 순위 재지정 상호작용 레이어를 추가한 실험을 진행하고 비교 분석한다. 밀집 벡터 표현 모델을 학습하는 것이 도전적인 과제인만큼 향후에도 다양한 시도가 필요할 것으로 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.238-241
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• 2017

본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 하며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.509-512
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• 2001

본 논문은 한국어 음성에 대한 한국어 단어의 음소단위 분할을 목적으로 하였다. 대상 단어는 원광대학교 phonetic balanced 452단어 데이터 베이스를 사용하였고 분할 단위는 음성 전문가에 의해 구성된 44개의 음소셋을 사용하였다. 음소를 분할하기 위해 음성을 각각 프레임으로 나눈 후 각 프레임간의 스펙트럼 성분의 유사도를 측정한 후 측정한 유사도를 기준으로 음소의 분할점을 찾았다. 두 프레임 간의 유사도를 결정하기 위해 두 벡터 상호간의 유사성을 결정하는 방법중의 하나인 Lukasiewicz implication을 사용하였다. 본 실험에서는 기존의 프레임간 스펙트럼 성분의 유사도 측정을 이용한 하나의 어절의 유/무성음 분할 방법을 본 실험의 목적인 한국어 단어의 음소 분할 실험에 맞도록 수정하였다. 성능평가를 위해 음성 전문가에 의해 손으로 분할된 데이터와 본 실험을 통해 얻은 데이터와의 비교를 하여 평가를 하였다. 실험결과 전문가가 직접 손으로 분할한 데이터와 비교하여 32ms이내로 분할된 비율이 최고 84.76%를 나타내었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.51-55
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• 2016

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.