• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.90-93
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• 2000

정보 검색 시스템의 목표는 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 효율적으로 검색하는 것이다. 이를 위해 불리언 모델, 벡터 모델을 비롯한 기존의 많은 검색 모델들과 퍼지 이론에 기반한 퍼지 검색 모델들이 제안되어져 왔다 그러나 기존의 모델들은 관련 문서를 검색하는 데 있어서 사용자의 선호도를 반영하지 못하는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 검색 모델의 단점을 보완하기 위해서 확장 퍼지 검색 모델을 제안하고 설계하였다. 제안하는 모델은 색인어와 문서 가중치의 유사도를 결정하는데 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 설계하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.101-107
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• 2010

본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.383-386
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• 2019

4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.131-134
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• 2022

자연어처리 분야 중 질의응답 태스크는 전통적으로 많은 연구가 이뤄지고 있는 분야이며, 최근 밀집 벡터를 사용한 리트리버(Dense Retriever)가 성공함에 따라 위키피디아와 같은 방대한 정보를 활용하여 답변하는 오픈 도메인 QA(Open-domain Question Answering) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 대표적인 검색 모델인 DPR(Dense Passage Retriever)은 바이 인코더(Bi-encoder) 구조의 리트리버로서, BERT 모델 기반의 질의 인코더(Query Encoder) 및 문단 인코더(Passage Encoder)를 통해 임베딩한 벡터 간의 유사도를 비교하여 문서를 검색한다. 하지만, BERT와 같이 엔티티(Entity) 정보에 대해 추가적인 학습을 하지 않은 언어모델을 기반으로 한 리트리버는 엔티티 정보가 중요한 질문에 대한 답변 성능이 저조하다. 본 논문에서는 엔티티 중심의 질문에 대한 답변 성능 향상을 위해, 엔티티를 잘 이해할 수 있는 LUKE 모델 기반의 리트리버를 제안한다. KorQuAD 1.0 데이터셋을 활용하여 한국어 리트리버의 학습 데이터셋을 구축하고, 모델별 리트리버의 검색 성능을 비교하여 제안하는 방법의 성능 향상을 입증한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권3호
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• pp.107-123
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• 2014

텍스트마이닝 연구의 기본적인 난제는 기존 텍스트 표현모델이 자연어 문장으로 기술된 텍스트 데이터로부터 의미 또는 개념 정보를 표현하지 않는데 기인한다. 기존 텍스트 표현모델인 벡터공간 모델(vector space model), 불리언 모델(Boolean model), 통계 모델(statistical model), 텐서공간 모델(tensor space model) 등은 'Bag-of-Words' 방식에 바탕을 두고 있다. 이러한 텍스트 모델들은 텍스트에 포함된 단어와 그것의 출현 횟수만으로 텍스트를 표현하므로, 단어의 함축 의미, 단어의 순서 및 텍스트의 구조를 전혀 표현하지 못한다. 대부분의 텍스트 마이닝 기술은 대상 문서를 'Bag-of-Words' 방식의 텍스트 모델로 표현함을 전제로 하여 발전하여 왔다. 하지만 오늘날 빅데이터 시대를 맞이하여 방대한 규모의 텍스트 데이터를 보다 정밀하게 분석할 수 있는 새로운 패러다임의 표현모델을 요구하고 있다. 본 논문에서 제안하는 텍스트 표현모델은 개념공간을 문서 및 단어와 동등한 매핑 공간으로 상정하여, 그 세 가지 공간에 대한 연관 관계를 모두 표현한다. 개념공간의 구성을 위해서 위키피디어 데이터를 활용하며, 하나의 개념은 하나의 위키피디어 페이지로부터 정의된다. 결과적으로 주어진 텍스트 문서집합을 의미적으로 해석이 가능한 3차 텐서(3-order tensor)로 표현하게 되며, 따라서 제안 모델을 텍스트 큐보이드 모델이라 명명한다. 20Newsgroup 문서집합을 사용하여 문서 및 개념 수준의 클러스터링 정확도를 평가함으로써, 제안 모델이 'Bag-of-Word' 방식의 대표적 모델인 벡터공간 모델에 비해 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.60-63
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• 2017

자연어처리에 딥 러닝을 적용하기 위해 사용되는 Word embedding은 단어를 벡터 공간상에 표현하는 것으로 차원축소 효과와 더불어 유사한 의미의 단어는 유사한 벡터 값을 갖는다는 장점이 있다. 이러한 word embedding은 대용량 코퍼스를 학습해야 좋은 성능을 얻을 수 있기 때문에 기존에 많이 사용되던 word2vec 모델은 대용량 코퍼스 학습을 위해 모델을 단순화 하여 주로 단어의 등장 비율에 중점적으로 맞추어 학습하게 되어 단어의 위치 정보를 이용하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 word embedding 학습 모델을 단어의 위치정보를 이용하여 학습 할 수 있도록 수정하였다. 실험 결과 단어의 위치정보를 이용하여 word embedding을 학습 하였을 경우 word-analogy의 syntactic 성능이 크게 향상되며 어순이 바뀔 수 있는 한국어에서 특히 큰 효과를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.401-404
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• 2007

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.215-219
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• 2016

본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 반영한 Just Noticeable Difference (JND) 모델을 사용한 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법을 제안한다. 기존의 다중 프레임 기반 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법은 움직임 벡터의 정확성을 높이기 위해 다중 프레임을 사용하며, 전체 영역에 대해 같은 블록 크기와 탐색 영역으로 움직임 예측을 수행함으로써 불필요한 계산량이 많아지고 움직임 벡터의 부정확한 예측이 수행된다는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 인간의 시각적 특성을 고려한 Free Energy-based Just Noticeable Difference (FEJND) 모델을 사용하여 이전 프레임과 현재 프레임만을 사용하여 영역 특성에 따른 적응적 움직임 예측을 수행하여 정확성을 높인다. 실험 결과에 따라 제안하는 알고리듬의 성능이 향상되었음을 알 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.60-63
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• 2017

자연어처리에 딥 러닝을 적용하기 위해 사용되는 Word embedding은 단어를 벡터 공간상에 표현하는 것으로 차원축소 효과와 더불어 유사한 의미의 단어는 유사한 벡터 값을 갖는다는 장점이 있다. 이러한 word embedding은 대용량 코퍼스를 학습해야 좋은 성능을 얻을 수 있기 때문에 기존에 많이 사용되던 word2vec 모델은 대용량 코퍼스 학습을 위해 모델을 단순화 하여 주로 단어의 등장 비율에 중점적으로 맞추어 학습하게 되어 단어의 위치 정보를 이용하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 word embedding 학습 모델을 단어의 위치정보를 이용하여 학습 할 수 있도록 수정하였다. 실험 결과 단어의 위치정보를 이용하여 word embedding을 학습 하였을 경우 word-analogy의 syntactic 성능이 크게 향상되며 어순이 바뀔 수 있는 한국어에서 특히 큰 효과를 보였다.