• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.9
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• pp.2885-2893
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• 2000

Dictionaries are indispensable for NLP(natural language processing) systems. Sophisticated algorithms in the NLP systems can be fully appreciated only with matching dictionaries that are built systematically based on computational linguistics. Only few dictionaries are developed for natural language processing. Available dictionaries are far from complete specifications for practical uses. So, it is necessary to develop an integrated information dictionary that includes useful lexical information for processing and understanding natural languages such as morphology and syntactic and semantic information. In this paper, we propose a method to build an integrated dictionary, and introduce a dictionary developing system.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.4
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• pp.122-132
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• 2005

CVE(Collaborative Virtual Environment) is the virtually shared area where people cannot come together physically, but wish to discuss, collaborate on, or even dispute certain matters. In CVEs, in habitants are usually represented by humanoid embodiments, generally referred to as avatars. But most current graphical CVE systems fail to reflect the natural relationship between the avatar's gesture and the conversation that is taking place. More than 65% of the information exchanged during a person to person conversation is carried on the nonverbal band. Therefore, it is expected to be beneficial to provide such communication channels in CVEs in some way. To address this issue, this study proposes a scheme to represent avatar's gestures that can support the CVE users' communication. In the first level, this study classifies the non-verbal communication forms that can be applicable to avatar gesture design. In the second level, this study categorizes the body language according to the types of interaction with verbal language. And in the third level, this study examines gestures with relevant verbal expressions according to the body parts-from head to feet. One bodily gesture can be analyzed in the description of gesture representation, the meaning of gesture and the possible expressions, which can be used in gestural situation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1659-1660
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• 2013

사람 간 의사소통에서 표정, 몸짓과 같은 비언어적 시각 요소들은 감정 표현의 중요한 요소이나, 시각장애인들은 이러한 감정 정보들을 받아들이는데 제한적이다. 본 논문은 시각장애인에게 이러한 비언어적 시각 요소 기반의 감정 정보를 인식하여 온각으로 전달하기 위한 방법론을 제안한다. 상대방의 표정은 안경 착용형 카메라로 인식되어 감정으로 분류된다. 인식된 표정이 웃는 얼굴과 같이 호감인 경우, 이 상태는 온각으로 변환되어 안경에 착용된 온도전달 장치에서 시각장애인에게 호감을 전달한다. 이러한 온각기반 감정전달 장치는 시각장애인의 의사소통 향상을 위한 장치의 개발에 응용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.300-304
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• 2022

본 논문은 한국어 법률 텍스트 처리를 위해 세 가지 서로 다른 사전 학습 모델을 미세 조정하여 그 성능을 평가하였다. 성능을 평가하기 위해 타겟 판결 요지에 대한 판결 요지 후보를 추출하여 판결 요지 간의 유사도를 계산하였다. 또한 유사도를 바탕으로 추출된 판결 요지가 실제 법률 전문가와 일반 언어학자의 직관에 부합하는지 판단하기 위해 정성적 평가를 진행하였다. 그 결과 법률 전문가가 법률 전문 지식이 없는 일반 언어학자에 비해 판결 요지 간 유사도를 낮게 평가하였는데 법률 전문가가 법률 텍스트의 유사성을 판단하는 기준이 기계와 일반 언어학자와는 달라 전문가 자문에 기반한 한국어 법률 AI 모델 개발의 필요성을 확인하였다. 최종 연구 결과로 한국어 법률 AI 프레임워크를 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.22-25
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• 2022

본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.181-184
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• 2018

본 논문에서는, 한국어 활용에 있어 중의성을 해소해 주고 심미적 효과를 줄 수 있는 개념인 띄어쓰기를, 교정이 아닌 입력 보조의 관점에서 접근한다. 사람들에게 자판을 통한 텍스트 입력이 언어활동의 보편적인 수단이 되면서 가독성을 포기하고서라도 편의를 택하는 경우가 증가하게 되었는데, 본 연구에서는 그러한 문장들의 전달력을 높여 줄 수 있는 자동 띄어쓰기 및 그 활용 방안을 제시한다. 전체 시스템은 dense word embedding과 딥 러닝 아키텍쳐를 활용하여 훈련되었으며, 사용된 코퍼스는 비표준어 및 비정형을 포함하는 대화체 문장으로 구성되어 user-generate된 대화형 문장 입력의 처리에 적합하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.243-248
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• 2020

인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.175-182
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• 1997

지금까지의 한글 문자인식 후처리 연구분야에서 미등록어와 비문맥적 오류 문제는 아직까지 잘 해결하지 못하고 있는 문제이다. 본 논문에서는 단어로서 가능한지를 결정하는 기준으로 확률적 음절 결합 정보를 사용하여 형태소 분석 기법만을 사용했을 때 발생할 수 있는 미등록어 문제를 해결하고, 통사적 기능의 어말 어휘를 고려한 문맥 결합 정보를 이용함으로써 다수의 후보 어절 가운데에서 최적의 후보 어절을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 인식기에서 내보낸 후보 음절과 학습된 혼동 음절을 조합하여 하나 이상의 후보 어절을 생성하는 모듈과 통계적 언어 정보를 이용하여 최적의 후보 어절을 선정하는 모듈로 구성되었다. 실험은 1000만 원시 코퍼스에서 추출한 음절 결합 정보와 17만 태깅된 코퍼스에서 추출한 어절 결합 정보를 사용하였으며, 실제 인식 결과에 적용한 결과 문자 단위에서는 94.1%의 인식률을 97.4%로, 어절 단위에서는 87.6%를 96.6%로 향상시켰다. 교정률과 오교정률은 각각 문자 단위에서 56%와 0.6%, 어절 단위에서 83.9%와 1.66%를 보였으며, 전체 실험 어절의 3.4%를 차지한 미등록어 중 87.5%를 올바로 인식하는 한편, 전체 오류의 20.3%인 비문맥 오류에 대해서 91.6%를 올바로 교정하는 후처리 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.257-266
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• 1991

본 논문은 효율적인 소프트웨어 개발을 위한 수단으로 구조적 분석 기법을 사용하는데 구조적 분석 도구중의 하나인 미니 명세서률 한글화하고 나아가서는 전반적 자동화 연구에 있어 비 전문 사용자가 쉽게 접할수 있도록 한글화를 실현하고자 하는데 그 목적을 둔다.

• Journal of Korean Elementary Science Education
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• v.41 no.2
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• pp.418-431
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• 2022

In this study, we analyzed the form, presentation, and interactivity of external representations presented in the matter units of elementary school science digital textbooks developed under the 2015 Revised National Curriculum. The analytic framework of the previous study was modified and supplemented. The matter units in the 3rd-6th grade science digital textbooks were analyzed by dividing them into "body texts" and "inquiries" area. The results revealed that visual-verbal and visual-nonverbal representations were presented the most. Conversely, audial-nonverbal representations were presented at a high frequency only in the body texts, and audial-verbal representations were presented at a low frequency in both the body texts and the inquiries. Regarding the presentation, when verbal and visual-nonverbal representations appeared together, visual-verbal and visual-nonverbal representations were primarily presented together. In some cases where visual-verbal, audial-verbal, and visual-nonverbal representations were presented together, information on visual-verbal and audial-verbal representations was presented redundantly. Audial-nonverbal representations unrelated to contents were presented along with other external representations, and the frequency was particularly high in the body texts. Regarding the contiguity, no visual-verbal and visual-nonverbal representations were presented on different pages, and no audial-verbal representations were presented asynchronously with visual-nonverbal representations. Regarding the interactivity, explanatory feedback and low-level manipulations were mainly presented. Based on the results, implications to improve digital textbooks are discussed from the perspective of multiple representation-based learning.