• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.399-402
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• 2011

현재의 자동번역 방식의 문제점은 대화 상대에 상관없이 항상 일정한 존대 표현을 생성하여 자동번역 결과를 부자연스럽게 만들고 앞뒤 대화 문맥을 혼란하게 만든다는 것이다. 예를 들어 대화 상대가 달라지면 동일한 원문에 대해서도 자동번역 결과는 다른 존대 표현을 생성해야 하나, 현재의 자동번역 시스템은 항상 하나의 일관된 존대 표현을 생성한다. 이 이유는 자동 번역 시스템에서 사용하는 번역지식 또는 데이터가 고정되어 있어 유동적으로 변하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동번역의 문제점을 해결하기 위하여, 소셜 네트워크(social network)에서 제공하는 디지털 인맥 정보와 같은 비언어적 정보와 발화상의 표현과 같은 언어적 정보로부터 대화 자간의 존대 관계를 계산하여 자동번역 결과에 반영함으로써 언어 문화적 존대 차이를 자동으로 극복하는 대화 상대 맞춤형 존대표현 자동 번역 방법을 기술하는 데 그 목적이 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.474-478
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• 2023

논증 마이닝이란 비정형의 텍스트 데이터에서 논증 구조와 그 요소들을 식별, 분석, 추출하는 자연어 처리의 한 분야다. 논증 마이닝의 하위 작업인 주장-증거 쌍 추출은 주어진 문서에서 자동으로 주장과 증거 쌍을 추출하는 작업이다. 본 논문에서는 효과적인 주장-증거 쌍 추출을 위해, 문서 단위의 문맥 정보를 이용하고 주장과 증거 간의 종속성을 반영하기 위한 계층적 LAN 방법을 제안한다. 실험을 통해 서로의 정보를 활용하는 종속적인 구조가 독립적인 구조보다 우수함을 입증하였으며, 최종 제안 모델은 Macro F1을 기준으로 13.5%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.403-408
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• 1997

언어의 내적 특성을 반영하는 의미 문체의 검사 및 교정은 언어의 형태적인 면과 관련있는 단순한 철자 검사 및 교정에 비해 더 난해하고 복잡한 양상을 띤다. 본 논문이 제안하는 의미 정보를 이용한 명사 분류 방법은 의미와 문체 오류의 포착과 수정 기능을 향상시키기 위한 방법의 하나이다. 이 논문은 문맥상 용법이 어긋나는 서술어를 교정하기 위해 명사 의미 분류방법을 서술어/논항의 통사 의미적 관계 분석에 이용하여 의미 규칙을 세우는 과정을 서술한다. 여기서 논항인 명사의 의미 정보를 체계적으로 분류하기 위해 시소러스 기법과 의미망을 응용한다. 서술어와 논항 사이의 통사 의미적 관계에 따라 의미 문체 오류를 검사하고 교정함으로써 규칙들을 일반화하여 구축하게 하고 이미 존재하고 있는 규칙을 단순화함으로써 한국어 문법 검사기의 기능을 보완한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.632-642
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• 2017

본 논문에서는 미디어 오디오의 음향 특성 및 문맥 정보를 활용한 DNN 기반 음성 검출 시스템을 제안한다. 미디어 오디오 내에 포함되어 있는 음성과 비음성을 구분하기 위한 음성 검출 기법은 효과적인 음성 처리를 위해 필수적인 전처리 기술이지만 미디어 오디오 신호에는 다양한 형태의 음원이 복합적으로 포함되어 있으므로 기존의 신호처리 기법으로는 높은 성능을 얻기에는 어려움이 있었다. 제안하는 기술은 미디어 오디오의 고조파와 퍼커시브 성분을 분리하고, 오디오 콘텐츠에 포함된 문맥 정보를 반영하여 DNN 입력 벡터를 구성함으로써 음성 검출 성능을 개선할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 20시간 이상 분량의 드라마를 활용하여 음성 검출용 데이터 세트를 제작하였으며 범용으로 공개된 8시간 분량의 헐리우드 영화 데이터 세트를 추가로 확보하여 실험에 활용하였다. 실험에서는 두 데이터 세트에 대한 교차 검증을 통하여 제안하는 시스템이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3036-3044
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• 2010

동영상 데이터 서비스가 나날이 증가함에 따라 특정 동영상 장면에 적합한 광고를 보여주거나 추가적인 정보를 제공하려는 요구가 커지고 있다. 장면에 적합한 광고를 보여주기 위하여 동영상의 영상이나 음성 정보를 직접 이용하는 방법은 현재의 기술력으로 한계가 있고, 제목, 카테고리 정보, 요약 등의 메타데이터도 계속해서 변화하는 장면의 내용을 반영하지 못한다. 본 연구는 동영상의 대본 자막에서 추출한 장면의 상황 정보를 이용하여 주어진 동영상 장면에 적합한 광고를 자동으로 부착해 주는 새로운 동영상 문맥 광고 시스템을 제안한다. 대본 자막에서 추출한 상황 정보를 광고 검색에 이용했을 때 높은 성능 향상을 확인할 수 있었고, 이를 이용하여 사용자에게 더 적합한 광고를 보여줄 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.18-26
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• 2009

규칙 정보와 통계 정보를 이용하는 복합적 품사 태깅은 통계를 기반으로 하는 방법의 견고함과 확장성을 가지고, 통계 정보에 벗어나는 언어현상들을 규칙 정보를 이용하여 해결함으로서 높은 정확도를 가질 수 있다. 하지만 기존의 연구는 규칙 정보의 제한적인 적용범위 때문에 통계 정보에 벗어나는 언어 현상을 처리할 수 없는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 어휘의 사전적 의미와 문맥적 관계를 반영할 수 있는 "어휘별 중의성 제거 규칙"을 제안한다. 어휘별 중의성 제거 규칙은 세종 말뭉치로 부터 말뭉치 데이터를 형태소 분석하여 상위 50%의 중의성 어휘에 대한 사전적 의미와 문맥적 관계를 고려한 품사 태깅 정보를 추출하고 이것을 규칙으로 만든 것이며, 현재까지 총 1,815개로 구성되어 있다. 어휘별 중의성 제거 규칙을 기존의 복합적 품사 태깅 시스템에 적용하여 품사 태깅의 정확도를 높일 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.43-51
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• 2022

이 논문은 문법적 추론에서 유전자 알고리즘의 진화대상으로 테이블 표현(Tabular representation: TBL)을 이용한 문맥자유 문법(Context-free grammar: CFG)을 학습하는 기존의 방법을 개선하여 더 효율적인 결과를 얻은 그 방법과 실험 결과를 제시한다. 이 논문에서 소개하는 개선된 점은 두가지로, 첫째는 적합도 함수를 긍정과 부정의 예들에 대한 학습 평가를 동시에 반영하도록 수식을 개선하고 둘째는 긍정적 학습 예들로부터 생성된 TBL들에 대응되는 파티션(partition)들을 학습 문자열의 크기별로 분류하여 부류별 진화 과정을 진행하며 그 성공률에 따라 구성 비율을 조정하여 다음세대에 생존에 연계하는 학습 방법을 적용한다. 이 개선점들은 학습 예들의 크기에 따른 TBL의 크기가 여러 개체들 사이의 교배와 일반화 단계에서 복잡성과 어려움을 해결하여 기존 방법보다도 좋은 효율을 제공한다. 이 연구는 기존 방법에서 제안된 언어들로 실험하고 그 결과는 기존 방법보다 같은 성공률을 갖는 상태에서 학습 완성의 평균 세대수가 적게 걸리는 다소 빠른 세대속도의 결과를 보여준다. 앞으로 이 방법은 확장된(extended) CYK에 시도할 수 있으며 더 나아가 좀 더 복잡한 파싱 테이블(parsing table)에도 적용할 가능성을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.232-235
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• 2011

지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.233-240
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• 2004

본 논문에서는 교차언어정보검색에서 점진적 클러스터링을 통해서 모호성을 묵시적으로 해소하는 방법을 제안한다. 연구 목적은 질의 번역에서 모호성이 크게 증가된 상태에서 문서 클러스터가 문서 문맥 역할과 모호성 해소 역할을 하는지를 보고자 하는 것이다. 제안하는 방법은 한국어/일본어 질의를 사전을 이용하여 영어로 번역을 하고, 번역된 영어 질의에 대해서 벡터공간검색모델이나 확률검색모델에 의해서 문서를 검색한다 검색된 문서의 순위대로 점진적 클러스터를 동적으로 생성하고, 이 클러스터 정보를 질의에 반영해서 문서의 순위를 다시 결정하는 것이다. TREC 테스트컬렉션을 이용한 실험에서 모호성 해소를 하지 않은 질의에 대해서, 제안한 방법은 한국어-영어 교차언어정보검색에서는 벡터공간검색모델에서 39.41%의 성능향상, 확률검색모델에서 36.79%의 성능향상을 보였다. 일-영 교차언어정보검색에서는 각각 17.59%와 30.46%의 성능향상을 보였다. 적합성 피드백 방법과의 비교에서는 모호성 해소를 하지 않은 경우 확률검색모델에서 12.30%의 성능향상을 보였다. 이를 통해, 클러스터 분석은 질의 모호성 해소에 도움을 주어서 검색성능 향상에 기여하였음을 알 수 있다.

• 재활복지
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• 제18권4호
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• pp.237-255
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• 2014

특발성 파킨슨병(idiopathic Parkinson disease, IPD)은 알 수 없는 원인으로 인해 중뇌의 흑질신경세포가 손실되는 대표적인 퇴행성 신경계 질환이다. IPD 환자는 신체 운동 이상을 주로 호소하지만 이들 중 70~90%가 운동저하형 마비말장애(hypokinetic dysarthria)를 동반하는 것으로 알려져 있다. 진행된 심도의 IPD 환자의 운동 증상 호전에 가장 효과적인 치료 방법으로 알려진 시상밑부핵 심부뇌자극술(subthalamic nucleus deep brain stimulation, STN-DBS)은 말 산출에서는 그 효과가 일관되지 않게 보고된다. 이에 본 연구에서는 STN-DBS가 말 산출에 미치는 영향을 살펴보고, 연구에서 어떠한 말 평가 과제가 사용되었는지를 조사하기 위하여 medline을 통해 2012까지 이루어진 연구 논문을 수집하였다. 총 32편 중, 연구대상자들에서 술 후 말 상태의'호전'이 관찰된 논문은 42%,'악화'는 29%,'엇갈리는 결과'는 26%,'변화 없음'은 3%로 확인되었다. 말 효과 간에는 문맥발화(contextual speech)가 연구에 사용된 비중이 높을수록 술 후 말 상태는 부정적인 결과로 보고되었으며, 말 산출 단계 중 일부 단계(예: 호흡 및 발성만, 혹은 조음만)만이 반영된 평가 과제가 연구마다 선택적으로 사용되었음을 확인하였다. 이에 본 연구는 STN-DBS를 받은 IPD 환자의 말 평가는 말 산출 하부 단계를 모두 반영하는 문맥발화 과제를 통일적으로 사용할 것을 제안한다.