• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.433-436
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• 2020

오픈 도메인 질의응답은 주로 관련된 문서를 검색하고 문서 집합에서 정답을 찾는 방식으로 문제를 해결하는 검색 기반 질의응답 방법을 사용한다. 이러한 검색 기반 질의응답은 정답이 검색된 문서 집합에 존재하지 않는 경우 정답을 찾을 수 없다는 한계가 존재하게 된다. 본 연구에서는 NIL-Aware 방법을 이용하여 Unanswerable한 질문인 경우 문서 자원이 아닌 지식 베이스 자원을 활용하는 뉴로-심볼릭 지식 베이스 질의응답과의 결합 모델을 제안하고 한국어 질의응답 데이터에 적용함으로 제안하는 결합 방법의 유의미성을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.87-92
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• 2019

본 논문에서는 기계 독해를 이용한 웹 기반 오픈 도메인 한국어 질의응답 시스템에 대하여 서술한다. 하나의 사용자 질의에 대하여, 본 논문에서 제안된 시스템은 기 존재하는 검색 엔진을 이용하여 실시간으로 최대 1,500 개의 문서를 기계 독해 방식으로 분석하고, 각 문서별로 얻어진 답을 종합함으로써 최종 답변을 도출한다. 실험 결과, 제안된 시스템은 평균적으로 2초 이내의 실행 시간을 보였으며, 사람과 비교하여 86%의 성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안된 시스템의 데모는 http://nlp-api.kakao.com에서 확인 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.309-314
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• 2019

본 연구는 오픈도메인 자연어 질의문 유형을 '질문 초점(Question Focus)'에 따라 분류하고, 기계학습 기반 질의문 유형 분류기의 성능 향상을 위한 주석 말뭉치 구축을 목표로 한다. 오픈도메인 질의문 분석을 통해 의문사 등의 키워드 기반 질의문 유형 분류의 한계를 설명하고, 질의문 내의 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점 기반 질의문 유형 분류 기준을 정의하였다. 이 기준에 따라 구축된 112,856 문장의 주석 말뭉치를 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템의 학습 데이터로 사용하여 실험한 결과 F1-Score 97.72%성능을 보였다. 또한 이를 카카오 오픈도메인 질의응답시스템에 적용하여 질의문 확장을 위한 의미 자질로 사용하였고 그 결과 전체 시스템 성능을 1.6%p 향상시켰다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.22 no.6 s.171
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• pp.15-21
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• 2005

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.325-331
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• 2002

정보추출 시스템의 목적은 관심의 대상이 되는 특정 정보를 선택적으로 찾아내 제시하는데 있다. 따라서 도메인 정보에 의존적인 방법으로 정보추출이 이루어질 수밖에 없고, 이에 따른 도메인 정보 구축의 부담이 컸다. 이러한 부담을 줄이기 위해 본 연구에서는 특정 주제영역과 관련한 문서로부터 자동으로 이벤트 문장을 추출하는 시스템을 제안한다. 이벤트 문장이란, 특정도메인에서 다루어지는 이벤트의 구체적인 내용을 포함하고 있는 문장이다. 이러한 문장을 추출함으로써 기본적인 수준의 정보추출 요구를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라, 주출된 이벤트 문장을 도메인 정보 구축에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 동사, 명사, 명사구, 및 3W 자질을 이용하여 문장추출의 성능을 최대화하기 위한 방안을 제안하고, 세 개의 평가 도메인을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, when 및 where 자질과 동사, 명사. 명사구의 가중치를 이용하여 문장 가중치를 계산함으로써 최적의 이벤트 문장추출 성능을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.369-373
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• 2022

기존의 관계 추출 태스크에서의 많은 연구들은 사전학습 언어모델을 파인튜닝하여 뛰어난 성능을 달성해왔다. 하지만, 파인튜닝은 사전학습 시의 학습 기법과의 간극으로 인해 일반화 능력을 저해한다. 본 연구는 다운스트림 태스크를 사전학습의 Masked Language Modeling (MLM) 기법을 통해 해결하는 프롬프트 기반의 학습 기법을 활용하여, 특정 한국어 도메인에서의 관계 추출을 위한 프롬프트 기반 파인튜닝 방법론을 제안한다. 실험의 경우, 도메인의 특성이 뚜렷한 전통문화유산 말뭉치를 대상으로 실험을 진행하여 본 방법론의 도메인 적응력을 보이며, 메타 정보 즉, 개체 유형 및 관계 유형의 의미론적 정보를 일종의 지식 정보로 활용하여 프롬프트 기반 지식 주입의 효과성을 검증한다. 프롬프트에의 메타 정보의 주입과 함께 프롬프트 기반으로 파인튜닝된 모델은 오직 MLM 기법만을 이용하여 태스크를 수행하여 기존 파인튜닝 방법론 대비 파라미터 수가 적음에도, 성능 면에서 대부분 소폭 상승하는 경향을 보여줌으로써 그 효과성 및 효율성을 보인다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.2
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• pp.199-213
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• 2022

The unsupervised domain adaptation can solve the impractical issue of repeatedly collecting high-quality training data every year for annual crop classification. This study evaluates the applicability of deep learning-based unsupervised domain adaptation models for crop classification. Three unsupervised domain adaptation models including a deep adaptation network (DAN), a deep reconstruction-classification network, and a domain adversarial neural network (DANN) are quantitatively compared via a crop classification experiment using unmanned aerial vehicle images in Hapcheon-gun and Changnyeong-gun, the major garlic and onion cultivation areas in Korea. As source baseline and target baseline models, convolutional neural networks (CNNs) are additionally applied to evaluate the classification performance of the unsupervised domain adaptation models. The three unsupervised domain adaptation models outperformed the source baseline CNN, but the different classification performances were observed depending on the degree of inconsistency between data distributions in source and target images. The classification accuracy of DAN was higher than that of the other two models when the inconsistency between source and target images was low, whereas DANN has the best classification performance when the inconsistency between source and target images was high. Therefore, the extent to which data distributions of the source and target images match should be considered to select the best unsupervised domain adaptation model to generate reliable classification results.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.7-12
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• 2016

User interface is important of programs collaboration. User interface error have a effect in the whole system. As a result, the system reliability will deteriorate. Therefore, we are need to methodology that user interface type is analyze for a reliable analysis in the domain analysis phase. In this paper, we are propose the methodology that extraction and standard of user interface for reliability improvement of domain analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.249-252
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• 2008

소프트웨어 제품 개발에 있어서 생산성 증가와 비용 절감을 위해 기존 생성된 산출물의 재사용이 중요시 되고 있다. 이 재사용의 초점은 소스 코드의 재사용에서, 설계의 재사용, 도메인 공학에 초점을 둔 재사용으로 발전 되어 왔고, 재사용 자원을 만들기 위한 도메인 분석방법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 현재 유사한 도메인에 대한 온톨로지 기반 feature 공통성과 가변성 분석 기법에 대한 연구가 있으나, feature 와 온톨로지에 대한 메타모델 차원의 명확한 분석과 모델들간의 매핑 프로파일이 없어서 일관성 있는 변환을 저해하고 있다. 본 논문에서는 메타모델 차원에서 온톨로지를 이용한 feature 모델과 OWL 간의 변환 방법을 제시한다. 이를 위해 feature 와 OWL 에 대한 메타모델을 정의하고, 이 속성들에 기반하여 feature 모델과 OWL 간 변환 프로파일과 알고리즘을 생성한다. 그리고 제시한 변환 규칙을 이용하여 전자결재 시스템을 통해 실제 적용함으로써 일관성 있는 모델 변환을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.895-898
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• 2004

메시지를 이동 에이전트에 전달하기 위해서는 이동 에이전트의 위치를 추적할 수 있는 기능이 있어야 한다. 이동 에이전트의 위치를 추적할 수 있는 정보를 저장하는 방법에 따라 위치 정보를 갱신하는 비용과 메시지 전송 비용이 정해진다. 본 논문은 이동 에이전트 시스템에서 도메인 기반의 프록시를 이용한 효율적인 위치 정보 추적 방법을 제안하였다. 이동 에이전트들이 이동 시에 무작위로 호스트를 결정하지 않고 같은 도메인에 있는 호스트들을 먼저 방문하는 특징을 이용하여 위치 정보 갱신 비용과 메시지 전송 비용을 최소화 하는 것이다.