• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.341-347
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• 2001

세종전자사전이 궁극적으로 범용전자사전을 지향한다는 점에 비추어 볼 때, 텍스트 자동 분석과 생성, 정보 검색 및 자동 번역 등에 활용될 데이터베이스로서의 전자사전은 자연 언어 어휘의 내적 구조와 기능방식에 관한 정보들, 가령 음운 통사 의미 화용적 가치와 실현 조건 등에 관한 정보들을 체계적이고도 정교하게 담고 있어야만 한다. 의존명사, 대명사, 수사 범주에 속하는 언어 단위들은 단일 명사와 구별되는 어휘 통사적 속성들을 지니며, 사전의 기술 구조에는 그 정보 값들을 체계적으로 명시화할 수 있는 정보 항목과 표상 구조가 설정되어야 한다. 가령 의존명사처럼 통사 의미적 자율성을 지니지 않는 언어 요소의 경우, 어휘 관계 정보보다는 인접하는 여타 언어 단위들과의 호응관계나 결합제약 조건들이 더 중요한 정보일 수 있다. 본 사전이 체언사전의 하위사전으로 별도로 구축되는 것은 단일어 사전에서 그러한 정보들을 효과적으로 표상하기 어렵기 때문이다. 그러나 본 사전은 실제적으로는 체언사전에 통합되어 운영된다는 점에서 이중적 지위를 누린다고 하겠다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.199-200
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• 2009

자연스러운 대화가 가능한 인공지능 대화시스템을 구축하기 위해서는 사용자의 문장에 내재된 감정을 이해할 수 있는 시스템이어야만 한다. 또한 상호간의 대화를 통해서 풍겨지는 분위기를 파악할 수 있다면 사용자에게 마치 인간과 대화하는 듯한 자연스러움을 느끼도록 할 수 있을 것이다. 실제 대화에서 감정은 언어적인 표현뿐 아니라 비언어적인 표현으로도 표출되지만, 본 논문은 텍스트 상에서 언어적으로 표현되는 감정 정보를 인식하는데 초점을 둔다. 언어적인 표현으로 한정하여 감정을 인식하는 경우에는 감정을 직접 표현하고 있는 형용사나 동사가 중심이 된다. 본 논문에서는 형용사를 중심으로 하여 화행 정보와 결합하여 감정을 인식하는 시스템에 대해서 제시하고자 한다. 이 논문은 문장에 내재되어 있는 숨겨진 감정이나 분위기 등을 파악하기 위한 연구에 대한 선행 연구로서 텍스트 상에서 직접 드러나는 감정을 인식하기 위한 방법을 제안한다.

• Language and Information
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• v.4 no.1
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• pp.1.2-8
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• 2000

76) $\ldots$[YP $neg_i\;\ldots\;t_i-[f\ldots*(\gamma)\ldots$] (1)=문부정 이동; (2)‘비선택적 결속’(unselective binding) 77) a. 초점운용자(초점 의존적 불변화사)의 통사적 성격을 동일하나, 형태론적 성격은 다를 수 있다. i. 문부정 - 문부정에 의해 결속되는, 하나 이상의 초점 혹은 의문 초점이나, 하나의 양화사를 포함하는 초점범주 ii. even(초점 의존적 불변화사) - even에 의해 결속되는, 하나 이상의 초점을 포함하는 초점범주 iii. 대조 영운용자 - 초점인 대조표지와 합쳐진 초점범주 b. 초점운용자의 의미는 운용자의 어휘적, 범주적 성격에 의거한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.353-359
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• 1997

주로 영어, 불어 등의 형상적 언어(configurational languages)의 구문 분석을 위해 개발된 범주 문법은 문장 구성 성분의 문장 내의 위치가 대체적으로 고정적이며 통사 기능이 그 위치로서 할당 되는 형상적 언어의 통사적인 특성에 따라 방향성의 개념을 도입하였다. 그러나 이 방향성 개념은 문장 구성 성분의 문장 내의 위치가 비교적 자유로운 한국어 등의 비형상적 언어(non-configurational languages)에 그대로 적용하기에는 많은 무리가 따른다. 심지어 형상적 언어에 적용하는 경우에도 도치나 외치된 문장 또 격리된 구조(unbounded dependency constructions)가 있는 문장들도 적절히 분석해 내지 못한다. 이런 이유로 본고에서는 범주 문법에 도입되어 있는 방향성을 재고하고 아울러 한국어 구문 분석과 문장 생성을 위한 범주 문법 적용상의 다섯 원칙을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.6
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• pp.811-821
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• 1999

다중 패러다임 프로그래밍은 어떤 문제의 부분 문제들에 대하여 서로 다른 패러다임을 적용함으로써 단일 패어다임만을 적용하는 경우에 비해 단순하고도 우아한 해결책을 구하는 기법이다. Java언어는 객체지향언어로 설계되었지만 모든 문제에 객체지향적 사고를 적용하기 보다는 문제의 특성에 적합한 다양한 패러다임의 사고를 적절히 활용할 경우 보다 효과적인 프로그램 개발이 가능할 것이다. 본 논문에서는 패턴 매칭 예제를 중심으로 다중 패러다임 언어의 경험에서 얻은 추상화 수단화들을 Java 언어로 표현하기 위한 아이디얻ㄹ을 소개한다. 특히 여러 기능들의 무원칙한 나열보다는 이들의 유기적 결함과 기반 언어인 Java와의 융합을 최대한 고려하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.15 no.2
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• pp.43-53
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• 2004

The purpose of this study was to investigate the role of phonology in lexical access of bilingual processing for Korean-English bilinguals. Four experiments have been conducted in order to adjudicate the nonselective lexical access hypothesis, which argues simultaneous phonological activation of two bilingual languages, and the selective lexical access hypothesis. which argues phonological activation of only one bilingual language. The results showed that the Korean target word processing was significantly affected by the phonological manipulation of the English target word(Exp. 2). Similarly, the English target word processing showed the tendencies that it is affected by the phonological manipulation of the Korean prime word(Exp. 2). This results indicates that the phonological information of another bilingual language is automatically activated when we process one of bilingual languages, and the process of English which is the second language for most Korean, is phonologically activated.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.20-24
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• 2004

본 논문에서는 환경 잡음과 원거리 음성 입력 그리고 노인 발화 등의 열악한 음성 인식 환경에서의 음성 언어이해(spoken language understanding)를 위한 정보 추출 접근 방식에 대해 논하고 있다. 정보 추출의 목적은 미리 정의된 slot에 적절한 값을 찾는 것이다. 음성 언어 이해를 위한 정보 추출은 필수적인 요소만을 추출하는 것을 목적으로 하는 개념 집어내기(concept spotting) 접근 방식을 사용한다. 이러한 방식은 미리 정의된 개념 구조 slot에만 관심을 가지기 때문에. 음성 언어 이해에서 사용되는 정보 추출은 언어를 완전히 이해한다기보다는 부분적으로 이해하는 방식을 취하고 있다. 음성 입력 언어는 주로 열등한 인식 환경에서 이루어지기 때문에 많은 인식 오류를 가지고 이로 인해 텍스트 입력에 비해 이해하기 어렵다. 이러한 점을 고려하여, 특정 정보에 집중함으로써 음성 언어를 이해하고자 시도하였다. 도로 정보 안내 영역을 대상으로 한 실험에서 텍스트 입력(WER 0%)과 음성 입력(WER 39.0%)이 주어졌을 때, 개념 집어내기 방식의 F-measure 값은 각각 0.945, 0.823을 나타내었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.346-349
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• 2021

표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 f1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 f1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.5
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• pp.9-19
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• 2012

Virtual human used as HCI in digital contents expresses his various emotions across modalities like facial expression and body posture. However, few studies considered combinations of such nonverbal multimodal in emotion perception. Computational engine models have to consider how a combination of nonverbal modal like facial expression and body posture will be perceived by users to implement emotional virtual human, This paper proposes the impacts of nonverbal multimodal in design of emotion expressed virtual human. First, the relative impacts are analysed between different modals by exploring emotion recognition of modalities for virtual human. Then, experiment evaluates the contribution of the facial and postural congruent expressions to recognize basic emotion categories, as well as the valence and activation dimensions. Measurements are carried out to the impact of incongruent expressions of multimodal on the recognition of superposed emotions which are known to be frequent in everyday life. Experimental results show that the congruence of facial and postural expression of virtual human facilitates perception of emotion categories and categorical recognition is influenced by the facial expression modality, furthermore, postural modality are preferred to establish a judgement about level of activation dimension. These results will be used to implementation of animation engine system and behavior syncronization for emotion expressed virtual human.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.127-132
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• 2014

본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 문장을 추출하기 위해 이질적 언어 자원의 순차적 매칭을 적용한 유사도 계산 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 병렬 문장 추출을 위해 언어 자원별로 유사도를 계산하여 선형 결합하였고, 토픽모델을 이용해 추정한 단어의 토픽 분포를 유사도 계산에 추가로 이용함으로써 병렬 문장 추출 성능을 향상시켰다. 하지만, 이는 언어 자원들이 독립적으로 사용되어 각 언어자원이 가지는 오류가 문장 간 유사도 계산에 반영되는 문제와 관련이 적은 단어 간의 분포가 유사도 계산에 반영되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이질적인 언어 자원들을 이용해 순차적으로 단어를 매칭함으로써 언어 자원들의 독립적인 사용으로 각 자원의 오류가 유사도에 반영되는 문제를 해결하였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용함으로써 관련이 적은 단어의 분포가 반영되는 문제를 해결하였다. 실험을 통해, 언어 자원들을 이용해 순차적으로 매칭한 유사도 계산 방법은 선행 연구에 비해 F1-score 48.4%에서 51.3%로 향상된 성능을 보였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용한 방법은 약 10%에서 34.1%로 향상된 성능을 얻었다. 마지막으로, 제안한 유사도 방법들을 결합함으로써 선행연구의 51.6%에서 2.7%가 향상된 54.3%의 성능을 얻었다.