• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.471-474
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• 2010

질의와 질의 주변에 나오는 어휘는 의미적으로 연관되어있다는 가정하에 질의뿐만 아니라 질의 주변에 나오는 문맥 어휘들도 가중치를 높여준다면 검색에 효율을 높일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 질의와 질의 주변에 나오는 문맥 어휘들에게 가중치를 주어 질의 어휘의 위치 가중치를 반영한 문서를 표현하고, 위치 가중치가 반영된 문서 벡터들 사이의 유사도를 계산하여 클러스터 기반 재순위화를 하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 뉴스 집합인 TREC AP 문서를 이용하여 언어모델, 위치 가중치를 이용한 언어모델, 클러스터 기반 재순위화 모델의 비교실험을 통해 유효성을 검증한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.6
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• pp.133-141
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• 2016

Recent web services provide tagging function to users, and let them express the topic of the contents of their articles. Moreover, we can extract context information like emotion of the writer efficiently by using tags attached to the articles or images. And we are able to better understand article than traditional algorithm. (eg. TF-IDF) Therefore, if we use tags in recommendation system, we can recommend high quality resources to the users. This study proposes a recommendation method that provide web resources (articles, users) through simple algorithm based on related tag set extracted from the article. Through the experiments, we show that the result was satisfactory, and we measure the satisfaction of users.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.654-658
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• 2023

관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.370-372
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• 2004

소프트웨어의 외부 환경이 동적으로 변화하고 복잡해지면서 소프트웨어가 예상하지 못한 외부 환경의 변화에 직면하였을 때 변화를 감지하고 대안을 선택하여 지속적인 서비스를 제공할 필요성이 증가하고 있다. 이를 위해 외부 환경의 변화를 감지하고 변화에 적응할 수 있는 적응형 소프트웨어가 나오게 되었다. 그러나 적응형 소프트웨어를 개발하고자 할 때 기존의 요구사항 분석 방법은 소프트웨어의 외부 환경의 변화에 대한 고려가 부족하다. 본 논문에서는 적응형 소프트웨어의 외부 환경의 변화와 그러한 변화에 의해 가변적으로 나타나는 요구사항을 분석하기 위한 문맥 기반 요구사항 분석 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.429-430
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• 2017

본 논문은 챗봇을 활용하여 반복적인 입시 질문을 응답하는 시스템에 설계하였다. 1회성 응답 대신 문맥을 기억하여 사용자의 의도를 파악하고 자세한 응답을 제공한다. 또한, 한글 처리와 입시 관련 데이터베이스 연동을 통해 일반화 할 수 있는 유연성을 갖는 구조이며, 반복적인 질의응답을 챗봇으로 대신할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.43-45
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• 2006

본 논문에서는 사용자 인터페이스에서 발생하는 링크와 클릭의 순환과정에 대하여 고찰하였다. 링크는 저자 관점에서의 클릭이고, 클릭은 독자/사용자 관점에서의 링크로 해석할 수 있다. 링크에 대한 클릭으로 읽기 구조가 만들어지며, 이 과정에서 읽기의 문맥이 영향을 받는다. 이러한 변화는 사용자의 예측에 영향을 미치게 되고, 그 결과로 사용자의 다음 행위에 영향을 미친다. 이러한 순환의 과정을 사용자 관점에서 모형화 하였다. 링크-클릭 순환모형은 화면에서의 문맥변화에 따라 6단계로 구성된다. 이 모형의 효과성을 보기 위하여 인터넷 탐색기 상에서 두 개의 유명 포탈 홈페이지를 고찰해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.355-357
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• 2003

본 응용에 새로운 기술이 적용되면서 그 구조가 더욱 복잡해져 사용자가 웹 응용을 사용할 때 자주 혼동을 느낀다. 따라서 사용자가 웹 응용 컨텐츠와 서비스에 효과적으로 접근할 수 있게 하기 위한 항해 설계를 위한 모델이 필요하다. 본 논문에서는 문맥 지표를 사용한 웹 응용의 항해를 UML을 사용하여 모델링하는 방법을 제안한다 본 방법은 웹 응용 구성 요소의 추상화 정도에 따라 다른 항해 모델을 지원하며 모델들 사이의 연결성을 제공하므로 웹 응용 개발에 적용이 용이하다.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.2
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• pp.254-259
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• 2015

CABAC is a context-based adaptive binary arithmetic coding method. It increases the encoding efficiency by updating the probability based on the information of the previously coded symbols. Context modeler is a core block of CABAC, which designs a probability model according to the symbol considering statistical correlations. In this paper, an efficient hardware architecture of CABAC context modeler is proposed. The proposed context modeler was designed in Verilog HDL and it was implemented in 0.18 um technology. Its gate count is 29,832 gates including memory. Its operating speed and throughput are 200 MHz and 200 Mbin/s, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.478-480
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• 2005

기네스 기록과 같은 기록정보는 사용자가 질의응답 시스템에 자주 질문할 수 있는 내용이지만, 구성단어의 수가 적고 일반적인 단어로 구성되는 기록정보 문장의 특성으로 인해 전통적인 질의응답 시스템에서는 정답을 제시하기 힘든 정보이다. 그러므로 기록정보만을 위한 접근방법이 필요하다. 우리는 기록정보는 특정 문맥에 의해 쓰여지는 경우가 많다는 가정 하에, 문맥 정보를 반영할 수 있는 템플릿을 정의하고, 이 템플릿에 의해서 기록정보를 색인하여 정답을 제시하는 시스템을 제안한다. 템플릿은 거리, 형태소, 형태 소품사, 정답유형, 구문 정보의 5가지 제약정보를 나타낼 수 있게 구성된다. 전통적인 백과사전 QA 시스템과 제안 시스템을 비교하여 평가한 결과, 제안한 방법이 기록정보 QA 시스템에 효과적임을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.35-40
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• 2017

기계 독해(Machine reading comprehension)는 주어진 문맥을 이해하고, 질문에 적합한 답을 문맥 내에서 찾는 문제이다. Simple Recurrent Unit (SRU)은 Gated Recurrent Unit (GRU)등과 같이 neural gate를 이용하여 Recurrent Neural Network (RNN)에서 발생하는 vanishing gradient problem을 해결하고, gate 입력에서 이전 hidden state를 제거하여 GRU보다 속도를 향상시킨 모델이며, Self-matching Network는 R-Net 모델에서 사용된 것으로, 자기 자신의 RNN sequence에 대하여 어텐션 가중치 (attention weight)를 계산하여 비슷한 의미 문맥 정보를 볼 수 있기 때문에 상호참조해결과 유사한 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국어 기계 독해 데이터 셋을 구축하고, 여러 층의 SRU를 이용한 Encoder에 Self-matching layer를 추가한 $S^2$-Net 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 $S^2$-Net 모델이 한국어 기계 독해 데이터 셋에서 EM 65.84%, F1 78.98%의 성능을 보였다.