• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.72-76
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• 2011

본 논문은 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 2004년까지 개발하였던 웹문서 자동번역 시스템을 2006년부터 매년 도메인별로 상용화에 성공한 사례를 기술한 것이다. 상용화가 가능하였던 주요 요인 중 하나인 도메인 특화 방법을 소개하며 이 도메인 특화 방법이 시기별로 개선되어 진화되는 모습을 기술한다. 즉 2004년의 웹문서 영한 자동번역기를 2006년에 특허문서 영한 자동번역기로 특화할 때 사용한 도메인 특화 방법이 '초기 도메인 특화 방법'이라 할 수 있는데, 이 초기의 도메인 특화 방법에 번역지식 및 번역엔진 모듈의 반자동 튜닝 방법과 자동화된 평가 방법을 추가하여 2007년에 '개선된 도메인 특화 방법'을 개발하였다. 이 '개선된 도메인 특화 방법'은 2007년에 특허문서 영한 자동번역기를 기술논문 영한 자동번역기로, 2008년에 기술논문 영한 자동번역기를 IT웹신문 영한 자동번역기로, 2009년에 IT 웹신문 영한 자동번역기를 전자우편 및 기업문서 영한 자동번역기로, 그리고 2010년에 전자우편 영한 자동번역기를 메신저 영한 자동번역기로 구현할 때 사용하였으며 그 효과는 신규 도메인용 영한 번역기를 개발하는 기간을 점차적으로 줄이게 하였으며 구현 프로세스에 일관성을 제공하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2021

인공지능 기술이 발달함에 따라 기계번역 기술도 많은 진보를 이루었지만 여전히 기계번역을 통한 번역문 내에는 사람이 교정해야 하는 오류가 다수 포함되어있다. 이렇게 번역 모델에서 생성되는 오류를 교정하는 전문인력의 요구를 경감시키기 위하여 기계번역 사후교정 연구가 등장하였고, 해당 연구는 현재 WMT를 주축으로 활발하게 연구되고 있다. 이러한 사후교정 연구는 최근 도메인 특화 관점에서 주로 연구가 이루어지고 있으며 현재 많은 도메인에서 유의미한 성과를 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 기존 번역문의 품질을 얼만큼 향상시켰는가에 초점을 맞출 뿐, 다른 도메인 특화 번역모델의 성능과 비교했을 때 얼마나 뛰어난지는 밝히지 않기 때문에 사후교정 연구가 도메인 특화에서 효과적으로 작용하는지 명확하게 알 수 없다. 이에 본 연구에서는 도메인 특화 번역 모델과 도메인 특화 사후교정 모델간의 성능을 비교함으로써, 도메인 특화에서 사후교정을 통해 얻을 수 있는 실제적인 성능을 검증한다. 이를 통해 사후교정이 도메인 특화 번역모델과 비교했을 때 미미한 수준의 성능을 보임을 실험적으로 확인하였고, 해당 실험 결과를 분석함으로써 향후 도메인특화 사후교정 연구의 방향을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.237-241
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• 2009

본 논문에서는 도메인별 병렬 말뭉치를 이용하여 해당 도메인에 특화된 한영 대역쌍을 Moses Toolkit을 이용하여 자동 추출하였다. 이렇게 추출된 대역쌍은 도메인 특화 자동 번역 시스템의 번역 사전으로 사용하기에는 많은 오류가 포함되어 있기 때문에, 본 논문에서는 이를 효율적으로 제거할 수 있는 식을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 식으로 오류를 제거한 결과, 임계값 0.5를 기준으로 추출된 한영 대역쌍이 1,098개였고, 이는 실험에 사용한 기업 분야 병렬 말뭉치 42,200문장 중에서 29,292문장(69.4%)에 영향을 주었다. 자동으로 추출한 도메인 특화 번역 지식을 기존 자동 번역 시스템의 번역 지식에 적용한 결과 BLEU가 0.0054 향상되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.305-309
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• 2008

기존의 온톨로지 구축에 관한 연구들을 살펴보면 개념의 상 하위 관계와 관련한 연구 또는 기구축된 도메인에 특화된 지식베이스에 기반한 도메인 온톨로지 구축 연구가 주를 이룬다. 그러나 개념과 개념간의 관계는 상 하위 구조와 같은 단순한 계층적 구조로는 그 다양한 특성을 표현할 수 없으며, 도메인 온톨로지를 구축하는 경우에 기구축된 데이터베이스와 같은 개념간 관계가 잘 정의된 데이터는 반드시 필요하였다. 예를 들면, 다양한 지식이 구축되어 있는 데이터베이스나 특정 도메인에 관한 전문 사이트(예 : 의학정보, 약학정보 사이트) 등이 있어야 개념간의 다양한 관계가 표현되어 있는 온톨로지를 구축할 수 있었다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 구축함에 있어서 이러한 제약을 극복하기 위하여 도메인에 특화된 문서들을 웹 검색을 통하여 수집하였고, 수집된 문서 데이터를 이용하여 자동으로 도메인에 특화된 개념들을 추출하고 이들 개념들을 클러스터링함으로써 개념들간의 다양한 관계를 표현할 수 있는 도메인 온톨로지의 자동 구축 가능성을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권2호
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• pp.95-103
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• 2007

본 논문은 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특정 도메인으로 특화하는 방법에 의해 구축된 영한 특허 자동번역 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 특정 도메인으로서의 특허 자동번역기를 위한 특화 방법은 다음과 같은 단계로 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서의 수집 및 언어학적 특성 분석, 2) 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기보유한 용어의 대역어 특화, 4) 특허 고유의 번역 패턴추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 기보유 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 특화 절차에 따른 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계(80.54%), 전기전자 (81.58%), 화학일반(79.92%), 의료위생(80.79%), 컴퓨터(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.687-689
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• 2007

본 논문은 2005 년부터 2006 년도까지 정보통신부의 지원 하에 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 성공적으로 개발하여 현재 산업자원부 특허지원센터에서 대용량의 영어 특허문서를 대상으로 한국어 자동번역 서비스를 제공하고 있는 특허 전문 영한 번역기에 대해 기술한다. 특히 본 논문에서는 일반 도메인을 대상으로 한 기존의 영한 번역기를 제한된 도메인을 대상으로 한 영한번역기로 개량하고자 할 때, 개량하는 방법으로써 제한된 도메인에 대한 특화 절차에 대해서 기술한다. 이와 같이 특화 절차에 따라 구축된 특허 전문 영한 번역기 번역률을 특허 분야 중에 주요 5개 분야(기계, 전기전자, 화학일반, 의료위생, 컴퓨터)에 대해 특허전문번역가가 평가한 결과, 평균 82.43%가 나왔다. 또한 전기전자 분야 특허문서를 대상으로 특허 전문 영한 번역기와 일반 도메인을 대상으로 한 영한 번역기와의 번역률을 평가한 결과, 특허 전문 영한 번역기는 82.20%, 일반 도메인 대상 영한 번역기는 54.25%의 번역률을 내어, 특허에 특화된 특허 전문 영한 번역기가 특화되지 않은 일반 도메인의 영한 번역기에 비해 27.95%나 더 높은 결과를 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.619-623
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• 2022

대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1342-1349
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• 2006

오늘날의 제품개발환경은 분산환경에 존재하는 다양한 역량을 가진 참여자들의 협업을 요구하고 있으며, 협업은 참여자들이 필요로 하는 제품개발관련 정보들의 실시간 교환을 지원할 수 있도록 제품정보 간 상호운용성 확보를 기반으로 한다. STEP으로 알려진 ISO 10303은 제품개발의 전체적인 라이프사이클에서 필요한 제품정보의 표현과 공유 및 교환을 위한 대표적인 표준이다. 하지만 STEP을 이용하기 위해서는 각 도메인이 표준인 STEP 모델에 기반하여 제품정보를 모델링 하여야 한다. 그러나 대부분의 도메인은 자신의 목적에 따라 특화된 모델을 정의하고 사용하기 때문에 도메인에 특화된 형태의 제품정보모델을 STEP 모델로 변환할 수 있는 추가적인 메커니즘이 필요하다. 즉, STEP은 참조모델보다는 모든 도메인에서 제품정보모델링을 위해 사용가능한 표준의 정의에 초점을 맞춘다. 그러므로 참조모델로서의 STEP을 기반으로 다양한 도메인 특화된 제품정보모델 간 상호운용성 확보를 지원하기 위하여 본 논문에서는 STEP 제품정보모델의 시맨틱스를 체계적으로 정의할 수 있도록 온톨로지 구축을 통한 컨셉추얼 모델링을 수행한다. 컨셉추얼 모델링은 STEP 모델에 정확하고 완전한 의미를 부여하여, 다양한 도메인 특화된 모델 사이의 상호운용성 확보를 지원하고 참조모델로서 STEP의 능력을 확장한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.79-87
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• 2024

최근 텍스트분류, 감성분석, 질의응답 등의 자연어 처리를 위해서 사전학습언어모델(Pre-trained Language Model, PLM)의 중요성은 날로 강조되고 있다. 한국어 PLM은 범용적인 도메인의 자연어 처리에서 높은 성능을 보이나 금융, 제조, 법률, 의료 등의 특화된 도메인에서는 성능이 미약하다. 본 연구는 금융도메인 뿐만 아니라 범용도메인에서도 우수한 성능을 보이는 금융특화 언어모델의 구축을 위해 언어모델의 학습과정과 미세조정 방법을 제안하는 것이 주요 목표이다. 금융도메인 특화언어모델을 구축하는 과정은 (1) 금융데이터 수집 및 전처리, (2) PLM 또는 파운데이션 모델 등 모델 아키텍처 선정, (3) 도메인 데이터 학습과 인스트럭션 튜닝, (4) 모델 검증 및 평가, (5) 모델 배포 및 활용 등으로 구성된다. 이를 통해 금융도메인의 특성을 살린 사전학습 데이터 구축방안과 효율적인 LLM 훈련방법인 적응학습과 인스트럭션 튜닝기법을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.251-273
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• 2022

최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.