• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.346-351
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• 2023

오픈 도메인 대화 시스템은 산업에서 다양하게 활용될 수 있지만 유해한 응답을 출력할 수 있다는 위험성이 지적되어 왔다. 본 논문에서는 언급된 위험성을 완화하기 위해 데이터 측면에서 대화 시스템 모델을 개선하는 방법을 제안한다. 대화 모델의 유해한 응답을 유도하도록 설계된 데이터셋을 사용하여 모델이 올바르지 못한 응답을 생성하게 만들고, 이를 LLM을 활용하여 안전한 응답으로 수정한다. 또한 LLM이 정확하게 수정하지 못하는 경우를 고려하여 추가적인 필터링 작업으로 데이터셋을 보완한다. 생성된 데이터셋으로 추가 학습된 대화 모델은 기존 대화 모델에 비해 대화 일관성 및 유해성 면에서 성능이 향상되었음을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.47-52
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• 2012

오늘날 인터넷은 모든 분야에서 활용되고 있다. 그러나 일상생활의 일부분이 된 인터넷 상에서 인터넷 윤리 의식은 부족한 상태에 놓여있다. 특히 성장기에 있는 청소년들 사이에서 익명성이 보장되는 점을 악용하여, 악플이나 무분별한 욕의 사용 등 사이버폭력으로 이어져 여러 사회 문제가 발생하고 있다. 또한 청소년들이 즐기는 fps온라인 게임에서 욕설 및 비속어의 사용이 늘어나고 있고, 사이버 폭력의 피해도 증가하고 있다. 사이버 폭력의 피해유형을 보면 욕설과 비속어로 조사되었고 연령대가 낮을수록 피해가 증가하는 것으로 조사되었다. 이러한 문제점들을 예방하기 위해 많은 홍보와 공익광고 등이 진행되고 있으나, 그 기대 효과는 미흡한 실정이다. 또한 욕설과 비속어 단어를 사용하면 삭제되거나 블라인드 처리를 하는 서비스를 제공하고 있으나 이것은 근본적인 해결책으로 볼 수 없다. 본 논문은 fps온라인 게임에 적용할 수 있는 언어 변환 프로세스를 제안한다. 제안된 언어 변환 프로세스를 게임에 적용한다면, 욕설 및 비속어를 다른 언어로 순화시켜주므로, 욕설과 비속어로 인한 사이버 폭력을 줄일 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1B호
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• pp.101-108
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• 2004

SIP(Session Initiation Protocol) 프로토콜을 이용한 인터넷전화 서비스가 제공되기 시작하면서, 기존의 PSTN에서 제공되고 있는 호 전환, 무응답 또는 통화 중 호 전환, 호 필터링 서비스 등 다양한 부가서비스 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 호 처리 언어(CPL)는 XML기반의 스크립트 언어로서 여러 유형의 인터넷전화 부가서비스를 명시하고 제어할 수 있는 표준기술에 해당한다. 본 논문에서는 응용 계층의 호 시그널링 프로토콜로서 SIP를 이용하고 호 처리 언어 기술을 이용하여 개발된 인터넷전화 부가서비스 시스템에 대해 기술한다. 이 시스템은 크게 SIP User Agent를 포함하는 CPL 클라이언트, SIP 프락시 서버, 레지스트라 그리고 CPL 서버로 구성되는데, 본 논문에서는 이 중 CPL 서버에 대하여 구체적인 설계와 구현에 대해 기술하고자 한다. CPL 시스템은 리눅스 7.2환경에서 C와 C++를 이용하여 구현되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.113-120
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• 2009

온라인 게임에서의 언어폭력 문제는 매우 심각하지만 그에 대한 효과적인 정책이나 기술적인 방법은 부족한 상황이다. 온라인 게임 서비스 업체에서는 금칙어 리스트를 작성하여 Swear Filter를 이용한 고정된 형식의 문자열 검색 방식을 통해 문제를 해결하려고 하고 있으나 사용자들은 다양한 방법으로 욕설을 조합 또는 변형시켜 기존의 필터링을 회피하고 있다. 특히 한글은 욕설의 변형이 매우 쉬운 특성을 가지고 있다. 본 논문에는 한글에 기초한 변형 욕설을 효율적으로 탐색하여 걸러내는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘의 주된 특징은 변형 욕설의 표준형 변환과 자소단위의 반 전체 정렬(semi-global alignment), 이다. 실험 결과 저자들이 다양한 인터넷 게임 환경에서 직접 수집한 다종의 욕설 단어들에 대하여 약 90%의 우수한 필터링 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.51-58
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• 2010

프로그래밍 교육은 학습자 개개인의 특성에 맞는 수준별 단계별 학습이 필요하다. 추천시스템은 개인화서비스를 위해 사용되는 방법의 하나로, 본 연구에서는 추천시스템을 사용하여 웹기반 프로그래밍 교육 환경에서 학습자 개개인에 적합한 학습을 추천할 수 있는 방법을 제공한다. 제안하는 수준별 프로그래밍 학습을 위한 추천시스템은 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 특정 학습자의 학습수준과 학습범위에 적절한 프로그래밍 문제를 제공하도록 한다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하여, 학습자의 프로그래밍 능력 향상의 결과를 얻을 수 있었다. 더 나아가 기존 협업필터링 방법을 사용하는 경우와 비교해 볼 때 추천 성능향상 및 분석 시간 감소를 통해 추천시스템의 한계점 중의 하나인 확장성을 해결할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1505-1511
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• 2021

자연어 처리 분야 내 다양한 작업들에서 높은 성능을 보인 사전 학습된 모델은 대량의 말뭉치를 이용하여 문장들의 언어학적 패턴을 스스로 학습함으로써 입력 문장 내 각 토큰들을 적절한 특징 벡터로 표현할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 이러한 사전 학습된 모델의 학습에 필요한 말뭉치를 구축하는 방법 중 웹 크롤러를 이용하여 수집한 경우 웹사이트에 존재하는 문장은 다양한 패턴을 갖고 있기 때문에 문장의 일부 또는 전체에 불필요한 단어가 포함되어 있을 수 있다. 본 논문에서는 웹으로부터 수집한 말뭉치에 대해 신경망 모델을 이용하여 불필요한 단어가 포함된 문장을 필터링하기 위한 데이터 셋 구축 방법에 대해 제안한다. 그 결과, 총 2,330개의 문장을 포함한 데이터 셋을 구축하였다. 또한 신경망 모델을 이용하여 구축한 데이터 셋을 학습시켜 성능을 평가하였으며, BERT 모델이 평가 데이터에 대해 93.75%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1321-1324
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• 2006

자바 언어는 그 객체지향성, 안전성, 유연성으로 인하여 현재 가장 널리 쓰이는 프로그래밍 언어의 하나가 되었으며, 자바 가상머신이 제공해주는 가비지 컬렉터로 인하여 프로그래머는 메모리 관리에 관한 많은 고민이 줄어들었다. 임베디드 환경에서 역시 자바는 강세를 나타내고 있으며 임베디드 환경의 특성을 반영한 가상 머신과 가비지 컬렉션 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 힙이라고 불리는 메모리 영역을 크게 젊은 세대와 늙은 세대의 두 부분으로 나누어서 관리하며 각 세대는 그 특성과 요구사항에 적합하도록 각기 다른 기법을 적용한 가비지 컬렉터를 제안한다. 더불어 효과적인 가비지의 식별을 위한 쓰기 장벽과 2중 필터링 기법을 제안하고 있으며, 일반적인 방법으로 회수가 불가능한 순환적 구조의 가비지를 검출하여 회수하기 위한 이중 검사 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 임베디드 환경의 요구사항인 객체의 빠른 할당, 동작의 실시간성, 모든 가비지의 회수, 단편화 제거, 높은 지역성 등을 모두 만족한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.181-188
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• 2024

기존의 비속어 탐지 방법들은 의도적으로 변형된 비속어를 식별하는 데 한계가 있다. 이 논문에서는 자연어 처리의 한 분야인 개체명 인식에 기반한 새로운 방법을 소개한다. 우리는 시퀀스 레이블링을 이용한 비속어 탐지 기법을 개발하고, 이를 위해 한국어 악성 댓글 중 일부 비속어를 레이블링하여 직접 데이터셋을 구축하여 실험을 수행하였다. 또한 모델의 성능을 향상시키기 위하여 거대 언어 모델중 하나인 ChatGPT를 활용해 한국어 혐오발언 데이터셋의 일부를 레이블링을 하는 방식으로 데이터셋을 증강하여 학습을 진행하였고, 이 과정에서 거대 언어 모델이 생성한 데이터셋을 인간이 필터링 하는 것만으로도 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 데이터셋 증강 과정에는 여전히 인간의 관리감독이 필요함을 제시하였다.

• 창의정보문화연구
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• 제7권2호
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• pp.91-98
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• 2021

코로나19로 인해 초등학생이 온라인 환경에 머무는 시간이 증가함에 따라 작성하는 게시글, 댓글, 채팅의 양이 증가하였고, 타인의 감정을 상하게 하거나 욕설을 하는 등의 문제가 발생하고 있다. 네티켓을 초등학교에서 교육하고 있지만, 교육시간이 부족할 뿐 아니라 행동의 변화까지 기대하기는 어려움이 있어 자연어처리를 통한 기술적인 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 초등학생이 작성하는 문장에 사전언어학습 모델에 적용하여 자동으로 욕설문장을 필터링하는 실험을 진행하였다. 실험은 온라인 학습 플랫폼에서 초등학교 4-6학년의 채팅내역을 수집하였고, 채팅 내역중에 욕설로 신고되어 판정된 욕설문장을 함께 수집하여 사전학습된 언어모델을 통해 훈련하였다. 실험결과, 욕설문장을 분류한 결과 75%의 정확률을 보이는 것으로 분석되어 학습 데이터가 충분히 보완된다면, 초등학생이 사용하는 온라인 플랫폼에서 적용할 수 있음을 보여주었다.