• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.455-460
• /
• 2022

오픈 도메인 질의 응답에서 질의에 대한 답변은 질의에 대한 관련 문서를 검색한 다음 질의에 대한 답변을 포함할 수 있는 검색된 문서를 분석함으로써 얻어진다. 문서내의 테이블이 질의와 관련이 있을 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구는 주로 문서의 텍스트 부분만을 검색하는 데 초점을 맞추고 있었다. 이에 테이블과 텍스트를 모두 고려하는 질의응답과 관련된 연구가 진행되었으나 테이블의 구조적 정보가 손실되는 등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 테이블의 구조적 정보를 모델의 추가적인 임베딩을 통해 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템인 R³를 제안한다. R³는 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 NQ에 기반한 새로운 데이터셋인 NQ-Open-Multi를 이용해 학습 및 평가하였으며, 테이블의 구조적 정보를 활용하지 않은 시스템에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.467-472
• /
• 2021

본 연구는 패션앱 후기글에 나타나는 구매자의 의견에 대한 '평가분석(Evaluation Analysis: EA)'을 수행하여, 이를 기반으로 상품의 검색 및 추천을 수행하는 의류 검색추천 챗봇을 개발하는 LICO 프로젝트의 언어데이터 구축의 일환으로 수행되었다. '평가분석 트리플(EAT)'과 '평가기반요청 쿼드러플(EARQ)'의 구성요소들에 대한 주석작업은, 도메인 특화된 단일형 핵심어휘와 다단어(MWE) 핵심패턴들을 FST 방식으로 구조화하는 DECO-LGG 언어자원에 기반하여 반자동 언어데이터 증강(SSP) 방식을 통해 진행되었다. 이 과정을 통해 20여만 건의 후기글 문서(230만 어절)로 구성된 EVAD 평가주석데이터셋이 생성되었다. 여성의류 도메인의 평가분석을 위한 '평가속성(ASPECT)' 성분으로 14가지 유형이 분류되었고, 각 '평가속성'에 연동된 '평가내용(VALUE)' 쌍으로 전체 35가지의 {ASPECT-VALUE} 카테고리가 분류되었다. 본 연구에서 구축된 EVAD 평가주석 데이터의 성능을 평가한 결과, F1-Score 0.91의 성능 평가를 획득하였으며, 이를 통해 향후 다른 도메인으로의 확장된 적용 가능성이 유효함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.131-134
• /
• 2022

자연어처리 분야 중 질의응답 태스크는 전통적으로 많은 연구가 이뤄지고 있는 분야이며, 최근 밀집 벡터를 사용한 리트리버(Dense Retriever)가 성공함에 따라 위키피디아와 같은 방대한 정보를 활용하여 답변하는 오픈 도메인 QA(Open-domain Question Answering) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 대표적인 검색 모델인 DPR(Dense Passage Retriever)은 바이 인코더(Bi-encoder) 구조의 리트리버로서, BERT 모델 기반의 질의 인코더(Query Encoder) 및 문단 인코더(Passage Encoder)를 통해 임베딩한 벡터 간의 유사도를 비교하여 문서를 검색한다. 하지만, BERT와 같이 엔티티(Entity) 정보에 대해 추가적인 학습을 하지 않은 언어모델을 기반으로 한 리트리버는 엔티티 정보가 중요한 질문에 대한 답변 성능이 저조하다. 본 논문에서는 엔티티 중심의 질문에 대한 답변 성능 향상을 위해, 엔티티를 잘 이해할 수 있는 LUKE 모델 기반의 리트리버를 제안한다. KorQuAD 1.0 데이터셋을 활용하여 한국어 리트리버의 학습 데이터셋을 구축하고, 모델별 리트리버의 검색 성능을 비교하여 제안하는 방법의 성능 향상을 입증한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.209-220
• /
• 2024

스케치는 직관적으로 정보를 표현할 수 있는 수단이나 실제 이미지와 비교하였을 때 추상화가 심하고 동일한 대상에 대한 스케치 임에도 변화가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 스케치에 기반한 이미지 인식에 도움이 되는 특성을 표현하기 어려웠는데, 딥뉴럴 모델의 발전은 이미지와 스케치라는 두 도메인에 공통으로 존재하는 특성을 발견할 수 있게 해 주었다. 본 논문에서는 스케치에 기반한 이미지 검색 기술의 최신 연구 동향을 소개한다. 이미지 검색 외에 스케치에 기반한 이미지 인식과 이미지 생성의 연구 동향도 함께 요약하였으며, 스케치 기반 연구에서 주로 활용되는 데이터셋 및 해당 데이터셋에 기반하여 측정한 검색 성능을 포함하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.491-493
• /
• 2021

최근 데이터 산업 발전과 함께 데이터를 저장, 공유, 거래가 가능한 다양한 데이터 저장소와 거래소가 증가하고 있다. 대부분의 데이터 저장소 및 거래소는 데이터 검색과 공유를 위해 DCAT 기반 메타데이터를 구성하고 있다. 하지만 DCAT 기반 메타데이터는 웹 검색 엔진에서 검색이 잘되지 않는 문제점을 가지고 있다. 이는 웹에서 자원을 출판하기 위한 데이터 모델 기법이 Schema.org 방법을 사용하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 DCAT 기반 메타데이터를 Schema.org 방법으로 변환할 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 변환 기법은 데이터 저장소와 거래소 내 데이터셋이 웹에서 잘 검색될 수 있는 웹 출판 기능을 지원한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제41권12호
• /
• pp.1117-1125
• /
• 2014

최근 폭소노미라고 불리는 데이터들이 사용자의 의도 파악 및 흥미를 분석하는 데에 매우 유용하게 쓰이고 있다. 본 논문은 폭소노미 데이터를 이용한 개인화 검색에서, 기존의 벡터 기반 프로파일링 및 유사도 계산 모델의 한계점을 지적하고, 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 그래프 기반의 프로파일링 및 유사도 계산법을 제안한다. 최종적으로 그래프 기반의 개인화 검색 모델에 추가적으로 질의어간의 근접성까지 고려한 보다 발전된 개인화 검색 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 복수의 데이터셋을 사용한 객관적인 성능 평가 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 벡터 스페이스 모델에 기반한 프로파일링 기법 및 프로파일 간의 유사도 계산 기법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인하였다. 또한 추가적인 파라미터 실험을 통하여, 제안하는 모델은 어떠한 형태의 데이터셋에도 쉽게 적용가능함을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.313-319
• /
• 2022

최근 BERT와 같은 트랜스포머 (Transformer) 기반의 모델이 natural language understanding (NLU)와 같은 여러 자연어 처리 태스크에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 모델은 여전히 대용량의 학습을 요구한다. 일반적으로, 데이터 증강 기법은 low-resource 환경을 개선하는 데 도움을 준다. 최근 생성 모델을 활용해 합성 데이터를 생성해 데이터를 증강하는 시도가 이루어졌다. 이러한 방법은 원본 문장과 의미론적 유사성을 훼손하지 않으면서 어휘와 구조적 다양성을 높이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 task-oriented 한 어휘와 구조를 고려한 데이터 증강 방법을 제안한다. 이를 위해 검색 모델과 사전 학습된 생성 모델을 활용한다. 검색 모델을 사용해 학습 데이터셋의 입력 문장과 유사한 문장 쌍을 검색 (retrieval) 한다. 검색된 유사한 문장 쌍을 사용하여 생성 모델을 학습해 합성 데이터를 생성한다. 본 논문의 방법론은 low-resource 환경에서 베이스라인 성능을 최대 4% 이상 향상할 수 있었으며, 기존의 데이터 증강 방법론보다 높은 성능 향상을 보인다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권6호
• /
• pp.237-243
• /
• 2014

본 논문에서는 다양한 검색 환경과 모바일 디바이스의 센서 정보를 활용한 모바일 이미지 검색 방법을 제안하고 안드로이드 플랫폼에서 구동하는 검색 시스템을 구현하였다. 설계 개발 시스템은 JPEG 이미지를 대상으로 산업계 표준 메타데이터인 EXIF 속성과 시각적 특징을 결합한 새로운 검색 기술자이며, 검색을 위한 특징 추출 및 유사도 평가 알고리즘을 모바일 환경에 최적화한 이미지 검색 모듈이다. 실험을 통해, 대용량 이미지 데이터셋을 대상으로 안드로이드 폰에서 효율적인 이미지 검색을 수행하였음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.282-284
• /
• 2021

최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
• /
• pp.246-248
• /
• 2019

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.