시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.
본 논문은 인간의 언어정보처리 과정 중 시각단어재인(visual word recognition) 과정에서 음운정보와 철자정보의 역할 및 심성어휘집의 표상 형태를 알아보기 위해, 계산주의적 모델을 제안하고, 제안된 모델을 이용하여 실험하였다. 실험결과 계산주의적 모텔은 한국어에 대한 시각 단어재인 시 보이는 언어현상 중 음운, 철자 이웃 크기효과(phonological and orthographic neighborhood effect)를 나타냈으며, 이를 통해 한국어 시각단어재인 과정에서 심성어휘집이 음운정보로 표상되어 있다는 것을 시사하는 증거를 보였다.
본 발표는 현대 한국어 어휘에 대한 공시적 시각 우위의 총체적 기술을 지향하는 대규모 언어사전의 명사 항목 내에 표시 되어야할 주요 통사 어휘 정보가 어떠한 것인가 하는 문제를 다룬다. 특히 기간 한국어 사전에서 소홀히 취급되었거나 무시되었으나, 언어학적으로는 중요하고, 따라서 언어 사전에 기록되는 것이 바람직한 한국어 명사의 통사 어휘적 속성의 일부를 소개해 보기로 한다.
본 논문은 용어의 비통일성과 문서의 다양성으로 인해 발생하는 건설분야 전문가들의 의사소통 문제를 해결하기 위한 Con-Talky를 제안한다. Con-Talky는 자연언어처리의 대표적인 기술인 형태소분석, 의존구문분석, 의미역 결정 기술을 융합하여 건설분야의 "설계기준문서"를 시각화하고 핵심 정보추출을 자동으로 해주는 플랫폼이다. 해당 플랫폼을 이용하여 토목분야 전문가들의 의사소통 문제를 완화시킬 수 있으며 용어의 비통일성 및 표준화에도 기여할 수 있다. 또한 본 논문은 국내 건설 및 토목분야에 최초로 자연언어처리 기술을 적용한 논문이다. 해당 분야의 연구를 활성화 하기 위해 건설분야에 특화된 단일 말뭉치와 트리플 데이터를 자체 제작함과 동시에 전면 공개하였다.
텍스트 중심의 현재의 웹은 주로 시각적 효과만을 고려하여 사용되었으므로, 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 추출하기에는 많은 문제점을 지니고 있다. 그래서 점차 메타데이타의 개념을 통하여 웹 문서에 시맨틱 정보를 덧붙이고 이를 이용하여 컴퓨터와 사람이 의사소통을 할 수 있는 시맨틱 웹이 제안되었다. 앞으로 의미 중심의 시맨틱 웹으로 발전해 나가기 위해서는 온톨로지의 구현이 필수적으로 요구되는데, 본 논문은 현재 웹에서 사용되고 있는 HTML언어를 재입력하지 않고, 온톨로지 언어 중 하나인 OWL로 자동 변환하는 시스템을 구현하고자 한다. 온톨로지를 사용함으로써 현재의 웹과 비교하여 좋은 잇점은 문서에 대한 의미와 구조를 파악하여 기계가 의미에 따라 정보를 자동 추론을 할 수 있고, 이기종간의 상호운용성을 보장한다. 또한 현재의 웹에서는 많은 문서들이 서로 동일한 내용으로 작성되는 경우가 많은데, 작성된 온톨로지를 공유하고 재사용하여 그에 따르는 시간과 비용을 줄일 수 있다.
감각적 경험을 언어로 기술하면 그 경험에 관한 감각적 기억이 저하되는데, 이러한 현상을 일컬어 언어 장막(verbal overshadowing) 효과라고 한다. Schooler(2002)[1]는 언어화로 인해 정보처리 방식이 전역적 처리에서 국지적 처리로 전환되기 때문에 언어 장막이 발생한다고 제안하였다. 본 연구에서는 이러한 정보처리의 전환이 실제로 일어나는가를 검증하고자 얼굴 자극에 대한 기억을 요구하고 이를 토대로 언어적 묘사를 한 직후에 전역 처리와 국지 처리를 비교할 수 있는 Navon 과제를 실시하였다. 얼굴 재인 과제에서는 참가자들에게 외워야 하는 얼굴을 제시한 후 그 얼굴에 대한 언어화를 요구하였으며, 얼굴 재인 과제를 수행한 직후에 Navon 과제를 수행하도록 하였다. 그 결과, 얼굴 재인 과제에서는 언어화를 한 묘사 집단에서 언어화를 하지 않은 통제 집단보다 낮은 재인률을 보이는 언어 장막 효과가 나타났다. Navon 과제에서는 통제 집단이 전역수준의 정보가 국지 수준의 정보보다 우세하게 처리되는 전역 선행성(global precedence)을 보인 반면에, 묘사 집단은 전역 수준의 정보보다 국지 수준의 정보를 더 우세하게 처리하는 국지 선행성을 보였다. 이는 얼굴을 언어화함으로써 정보처리의 방식이 전역적인 방향에서 국지적인 방향으로 전환되고, 그 결과로서 얼굴에 대한 재인이 손상된 것임을 시사한다.
본 논문의 대화시스템 구축도구는 태스크 기반 대화 시스템을 구축하는데 필요한 대화 시나리오 지식과 이를 처리하는 태스크 그래프, 슬롯 체계, 대화 라이브러리 등을 생성하고 관리할 수 있는 웹기반 대화 시스템 구축 도구이다. 이 도구는 태스크 그래프를 시각적으로 대화 모델 설계자에게 표시하고, 대화 모델 설계자는 시각적으로 표시된 태스크 그래프를 보며 태스크의 흐름을 한눈에 파악하고 대화 시스템의 시나리오 흐름을 생성하고 편집할 수 있도록 한 것이 특징이다. 또한 대화 모델 설계자와 시나리오 태깅 작업자들 모두는 자신이 구축한 지식이나 대화 태스크를 시스템에 직접 반영하고 실시간으로 대화 시스템에 적용해 봄으로써 대화 시스템의 이해를 높이고 고품질의 대화 시스템을 구축할 수 있다.
한글 자모 인식과정의 특성을 알아보기 위하여 Stroop 및 반구 비대칭성 효과를 검증하였다. 피보험자들에게 두가지 색으로된 10개의 한글자모를 좌시야와 우시야에 제시하고, 그중 어떤 것이 가운데에 제시된 검사지극의 색 또는 자모형태와 같은 목표자극인가를 신속하게 판단하도록 하였다. 반구 비대칭성 및 Stroop 효과를 선택 반응시간을 측정하여 비교하였다. 자모 처리와 색깔 처리에서는 반구간 차이가 나타나지 않았다. 자모 처리에서 반구간 차이가 나타나지 않은 것은 한글 자모의 시각적 특성과 실험 절차의 특수성애 결부되어 해석되었다. Stroop 효과는 좌반구 보다는 우반구에서 의미있게 큰 것으로 나타났다. 따라서 대뇌 반구간의 비대칭성이 확인되었고 대뇌의 좌반구는 분석적 처리에, 우반구는 전체적인 처리에 전문화 되어 있다는 것을 확인하였다.
한글의 신속하고 정확한 정보전달 기능을 유지 발전 시킴과 동시에, 정보 전달의 목적 및 효율성을 높이기 위하여, 인간심리에 직접 영향 미치는 시각적 이미지를 지니는 조형적 문자의 서체 및 기능 개발에 필요한 현행 한글서체들의 시각적 이미지에 대한 분석적 연구를 시도하였다. "한글의 시각적 이미지 다양화에 관한 연구" 에서의 네모틀 고수형의 한글 이미지 연구에 이어 금번에는 컴퓨터에서 지원 사용되는 탈네모꼴의 한글 12종을 제목용과 본문용으로 나누고 각각 그 굵기에 따른 이미지를 표본조사 및 수치분류적 기법에 의한 이미지 특성을 분석하였다. 연구결과, 한글 탈내모꼴 서체는 크게 3개의 그룹으로 구분되며, 전반적으로 그 이미지의 강도에 있어 약한것으로 나타났으며, 각 서체의 제목용및 본문용의 각각의 굵기에 해당하는 이미지가 동일한 것으로 나타나 안정된 이미지를 보유하는 서체로는 스케치체와로 나타났다. 이 같은 한글서체의 이미지 분류 연구는, 한글서체 개발이 수치적 분석에 의하여 방향정립 및 높은 예측성을 지닐 수 있으며, 목적지향적인 폰트개발 및 균형있는 서체운용 체계의 운용에 의하여 극대화될 수 있다.
소프트웨어 산업이 발달됨에 따라, 텍스트 위주의 정보보다는 시각적 정보의 요구가 점차적으로 증가하게 되었다. 이로 인해, 실세계에 존재하는 다양한 원시 정보를 사용자가 원하는 시각적인 설계 표현으로 나타내기 위해 자동화된 툴이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 추상 정보를 의미 분석을 통해 파싱을 하고, 시각화 구조의 매핑을 통해 시각적 언어를 추출하는 방법론 및 툴에 대해 논한다. 이 툴은 정규 규칙을 사용하여 관계적 구조로 표현하고, 이를 시각화 구조로 매핑하여 시각 정보를 제공한다. 원시코드의 추상 정보를 시각 정보로 변환하는 제안 툴인 VOLS(Visual Object Layout System)는 문서를 시각화하여 사용자에게 이해성을 향상시키며, 기존 원시코드의 유지보스 측면에서 사용자에게 도움을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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