• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.289-294
• /
• 2023

대형 언어 모델(Large Language Model)은 방대한 데이터와 파라미터를 기반으로 문맥 이해에서 높은 성능을 달성하였지만, Human Alignment를 위한 문장 생성 제어 연구는 아직 활발한 도전 과제로 남아있다. 본 논문에서는 Instruction Tuning을 통한 문장 생성 제어 실험을 진행한다. 자연어 처리 도구를 사용하여 단일 혹은 다중 제약 조건을 포함하는 Instruction 데이터 셋을 자동으로 구축하고 한국어 언어 모델인 Polyglot-Ko 모델에 fine-tuning 하여 모델 생성이 제약 조건을 만족하는지 검증하였다. 실험 결과 4개의 제약 조건에 대해 평균 0.88의 accuracy를 보이며 효과적인 문장 생성 제어가 가능함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.71-76
• /
• 2022

목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.76-81
• /
• 1998

문장의 에너지 컨투어 제어를 위한 방법을 제안한다. 제안된 모델은 음절을 기본단 위로 하며 다층 신경망을 이용하여 어절내 각 음절의 피크값을 추정한다. 그리고 신경망 입 력에 문장내 어절의 기능과 관련된 간접적인 피라미터를 수용함으로써 문장단위의 에너지 컨투어 생성을 가능하게 하였다. 본 추정기의 예측오차는 학습문장에 대해 10% 이내로서 높은 신뢰도를 보인다. 또한 이용함으로써 단어사전 없이 단어의 에너지 컨투어 추정을 가 능하게 하였으며, TTS에의 활용 가능성을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.3-8
• /
• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.649-651
• /
• 2002

제어 흐름 그래프는 프로그램의 문장들간의 제어 흐름 정보를 표현하는 방법이다. 제어 흐름 정보는 프로그램 분석과 테스팅 분야에서 필요로 하는 정보이다. 제어 흐름 정보가 정확할수록 정확한 분석 결과와 테스팅 결과를 구할 수 있다. 실제 자바 프로그램에서 예외 구문의 사용빈도가 많으므로 예외 제어 흐름을 제어 흐름 정보에 포함해야 한다. 본 논문에서는 특정 분석에 무관하게 예외 제어 흐름을 포함하는 제어 흐름 그래프를 생성하는 일반적인 방법을 제안한다. 그리고 예외 제어 흐름을 포함하는 제어 흐름 그래프를 생성할때, 정상 흐름과 예외 흐름을 분리해서 하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.623-626
• /
• 2018

한국어 학습에 대한 관심이 전 세계적으로 높아짐에 따라 한국어 학습을 위한 다양한 프로그램들이 등장하고 있다. 한국어가 모국어가 아닌 외국인들의 한국어 학습을 위해서는 단어 학습이 기초가 되어야 하며, 단어 학습에서는 다양한 예문들이 필수적이다. 기존의 학습 시스템에서는 말뭉치에 있는 문장들을 예문으로 제시하는 기능을 제공하지만, 이 경우 한정적이고 반복된 문장만을 제공하는 문제를 가진다. 본 논문에서는 사용자가 학습하고자 하는 단어를 입력하면 해당 단어 단어를 포함하는 한국어 문장을 자동 생성하여 제공하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 언어 모델의 제어가 비교적 쉬운 마르코프체인을 활용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1999.10e
• /
• pp.191-195
• /
• 1999

자연스럽고 명료한 한국어 Text-to-Speech 변환 시스템을 위해서 음소의 지속 시간을 제어하는 일은 매우 중요하다. 음소의 지속 시간은 여러 가지 문맥 정보에 의해서 변화하므로 제어 규칙에 의존하기 보다 방대한 데이터베이스를 이용하여 통계적인 기법으로 음소의 지속 시간에 변화를 주는 요인을 찾아내려고 하는 것이 지금의 추세이다. 본 연구에서도 트리기반 모델링 방법중의 하나인 CART(classification and regression tree) 방법을 사용하여 회귀 트리를 생성하고, 생성된 트리에 기반하여 음소의 지속 시간 예측 모델과, 자연스러운 끊어 읽기를 위한 휴지 기간 예측 모델을 제안하고 있다. 실험에 사용한 음성코퍼스는 550개의 문장으로 구성되어 있으며, 이 중 428개 문장으로 회귀 트리를 학습시켰고, 나머지 122개의 문장으로 실험하였다. 모델의 평가를 위해서 실제값과 예측값과의 상관관계를 구하였더니 음소의 지속 시간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.84로 계산되었고, 끊어 읽는 경계에서의 휴지 기간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.63으로 나타났다.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.11 no.9
• /
• pp.17-25
• /
• 1994

본 논문에서는 국내 최초의 상용 한국어 무제한 음성합성 시스템인 가라사대에 관하여 기술한다. 우선, 음성합성 과정의 각 단계에 이용된 알고리즘을 설명한다. 즉, 문장의 분석을 위해서는 문장 전처리, parsing 발음표기 변환 등의 규칙에 의하여 순차적으로 수행된다. 문장 분석후에는 강세, 억양과 지속시간 등의 운율을 제어하는 요소가 계산되고 음성신호는 확장된 diphone 단위의 음성신호를 연결하여 생성된다. 다음으로 가라사대 하드웨어 및 소프트웨어의 구성에 관하여 서술한다. 범용의 디지탈 신호처리 IC를 이용하여 구현한 하드웨어와 가라사대의 소프트웨어뿐만 아니라 PC내의 소프트웨어의 구성과 역할에 관하여 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.120-125
• /
• 2018

문서 요약 문제는 최근 심층 신경망을 활용하여 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 많은 기존 연구들이 주로 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용하여 요약을 수행하고 있으나, 아직 양질의 요약을 생성하기에는 많은 문제점이 있다. 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용한 요약에서 가장 빈번히 나타나는 문제 중 하나는 요약문의 생성과정에서 단어나 구, 문장이 불필요하게 반복적으로 생성되는 것이다. 이를 해결하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 이들 대부분은 요약문의 생성 과정에서 정확한 정보를 주기 위해 모델에 여러 모듈을 추가하였다. 하지만 기존 연구들은 생성 단어가 정답 단어로 나올 확률을 최대화 하도록 학습되기 때문에, 생성하지 말아야 하는 단어에 대한 학습이 부족하여 반복 생성 문제를 해결하는 것에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 요약 모델의 복잡도를 높이지 않고, 단어 생성 이력을 직접적으로 이용하여 반복 생성을 제어하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습할 때 생성 단계에서 이전에 생성한 단어가 이후에 다시 생성될 확률을 최소화하여 실제 모델이 생성한 단어가 반복 생성될 확률을 직접적으로 제어한다. 한국어 데이터를 이용하여 제안한 방법을 통해 요약문을 생성한 결과, 비교모델보다 단어 반복이 크게 줄어들어 양질의 요약을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.17 no.8
• /
• pp.3-11
• /
• 1998

본 논문에서는 고품질의 얼굴 동영상과 운율이 첨가된 음성을 통합하여 자연스런 가상얼굴을 실시간으로 합성하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 한글 텍스트를 입력하여, 텍스트에 따라 입모양과 음성을 합성하고, 얼굴 동영상과 음성의 동기를 맞추고 있다. 먼저, 텍스트를 음운 변화한 후, 문장을 분석하고 자모음사이의 지속시간을 부여한다. 자모음과 지 속시간에 따라 입모양을 변화시켜 얼굴 동영상을 생성하고 있다. 이때, 텍스트에 부합한 입 모양 변화뿐만 아니라, 두부의 3차원 동작과 다양한 표정변화를 통하여 자연스런 가상얼굴 을 실시간으로 합성하고 있다. 한편, 음성합성에서는 문장분석 결과에 따라 강세구와 억양구 를 정하고 있다. 강세구와 억양구를 이용하여 생성된 운율모델이 고품질의 음성합성에 필요 한 지속시간, 억양 및 휴지기를 제어한다. 합성단위는 무제한 어휘가 가능한 반음절과 triphone(VCV)의 조합이며, 합성방식은 TD-PSOLA를 사용한다.