• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.733-736
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• 2024

최근 GTP4, LLama와 같은 초거대 언어모델을 활용한 서비스가 공개되어 많은 사람의 주목을 받고 있다. 해당 모델들은 사용자들의 다양한 질문에 대하여 유창한 결과를 생성하고 있지만 한국어 데이터에 대한 학습량이 부족하여 한국어 이해 및 한국 문화 등에 대한 잘못된 정보를 제공하는 문제를 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 한국어 데이터를 학습한 주요 공개 모델 6개를 선정하고 5개 분야(한국어 이해 및 문화 영역으로 구성)에 대한 평가 데이터셋을 구성하여 한국어 이해 능력에 대한 평가를 진행하였다. 그 결과 한국어 구사 능력은 Bookworm 모델이, 한국어 이해 및 문화와 관련한 부문은 LDCC-SOLAR 모델이 우수한 것으로 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.79-80
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• 2022

본 논문에서는 데이터 증강 기법 중 하나인 EDA를 적용하여 BERT 기반의 감성 분류 언어 모델을 만들고, 성능 개선 방법을 제안한다. EDA(Easy Data Augmentation) 기법은 테이터가 한정되어 있는 환경에서 SR(Synonym Replacement), RI(Random Insertion), RS(Random Swap), RD(Random Deletion) 총 4가지 세부 기법을 통해서 학습 데이터를 증강 시킬 수 있다. 이렇게 증강된 데이터를 학습 데이터로 이용해 구글의 BERT를 기본 모델로 한 전이학습을 진행하게 되면 감성 분류 모델을 생성해 낼 수 있다. 데이터 증강 기법 적용 후 전이 학습을 통해 생성한 감성 분류 모델의 성능을 증강 이전의 전이 학습 모델과 비교해 보면 정확도 측면에서 향상을 기대해 볼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.120-125
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• 2018

문서 요약 문제는 최근 심층 신경망을 활용하여 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 많은 기존 연구들이 주로 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용하여 요약을 수행하고 있으나, 아직 양질의 요약을 생성하기에는 많은 문제점이 있다. 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용한 요약에서 가장 빈번히 나타나는 문제 중 하나는 요약문의 생성과정에서 단어나 구, 문장이 불필요하게 반복적으로 생성되는 것이다. 이를 해결하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 이들 대부분은 요약문의 생성 과정에서 정확한 정보를 주기 위해 모델에 여러 모듈을 추가하였다. 하지만 기존 연구들은 생성 단어가 정답 단어로 나올 확률을 최대화 하도록 학습되기 때문에, 생성하지 말아야 하는 단어에 대한 학습이 부족하여 반복 생성 문제를 해결하는 것에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 요약 모델의 복잡도를 높이지 않고, 단어 생성 이력을 직접적으로 이용하여 반복 생성을 제어하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습할 때 생성 단계에서 이전에 생성한 단어가 이후에 다시 생성될 확률을 최소화하여 실제 모델이 생성한 단어가 반복 생성될 확률을 직접적으로 제어한다. 한국어 데이터를 이용하여 제안한 방법을 통해 요약문을 생성한 결과, 비교모델보다 단어 반복이 크게 줄어들어 양질의 요약을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.379-383
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• 2021

감정 분석은 텍스트 데이터에서 인간이 느끼는 감정을 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 그러나 많은 연구에서 감정 분석은 긍정과 부정, 또는 중립의 극성을 분류하는 감성 분석의 개념과 혼용되고 있다. 본 연구에서는 텍스트에서 느껴지는 감정들을 다양한 감정 유형으로 분류한 감정 말뭉치를 구축하였는데, 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 분류한 감정 어휘 사전을 사용하였다. 9가지 감정 유형으로 분류된 한국어 감정 어휘 사전을 바탕으로 한국어 영화 리뷰 말뭉치에 9가지 감정 유형의 감정을 태깅하여 감정 분석 말뭉치를 구축하고, KcBert에 학습시켰다. 긍정과 부정으로 분류된 데이터로 사전 학습된 KcBert에 9개의 유형으로 분류된 데이터를 학습시켜 기존 모델과 성능 비교를 한 결과, KcBert는 다중 분류 모델에서도 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.518-521
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• 2023

오늘날 과도한 정보의 양 속에서 디지털 문서 내 중요한 정보를 효율적으로 획득하는 것은 비용 효율의 측면에서 중요한 요구사항이 되었다. 문서 요약은 자연어 처리의 한 분야로서 원본 문서의 핵심적인 정보를 유지하는 동시에 중요 문장을 추출 또는 생성하는 작업이다. 이 중 추출요약은 정보의 손실 및 잘못된 정보 생성의 가능성을 줄이고 요약 가능하다. 그러나 여러 토크나이저와 임베딩 모델 중 적절한 활용을 위한 비교가 미진한 상황이다. 본 논문에서는 한국어 사전학습된 추출 요약 언어 모델들을 선정하고 추가 데이터셋으로 학습하고 성능 평가를 실시하여 그 결과를 비교 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.163-169
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• 2003

현재의 질의응답 시스템은 TREC(Text Retrieval Conference) 질의집합에 대해 최대 80% 정도의 응답 성공률을 보이고 있다. 하지만 질의 유형에 다라 성능의 많은 차이가 있으며, 인과관계에 대한 질의에 대해서는 매우 낮은 응답 성공률을 보이고 있다. 본 연구는 인접한 두 문장 혹은 두 문장 혹은 두 명사구 사이에 존재하는 인과관계를 추출하고자 한다. 기존의 명사구 간 인과관계 추출 연구에서는 인과관계 단서구문과 두 명사구의 의미를 주요한 정보로 사용하였으나, 사전 미등록어가 사용되었을 때 올바른 선택을 하기 어려웠다. 또한, 학습 코퍼스에 대한 인과관계 부착과정이 선행되어야 하며, 다량의 학습자료를 사용하기가 어려웠다. 본 연구에서는 인과관계 명사구 쌍에서 추출된 어휘 쌍을 기존의 단서구문과 같이 사용하는 방법을 제안한다. 인과관계 분류를 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하였으며, 비지도식 학습과정을 사용하였다. 제안된 분류 모델은 기존의 분류 모델과 달리 사전 미등록어에 의한 성능 저하가 없으며, 학습 코퍼스의 인과관계 분류 작업이 선행될 필요 없다. 문장 내 명사구간의 인과관계 추출 실험 결과 79.07%의 정확도를 얻었다. 이러한 결과는 단서구문과 명사구 의미를 이용한 방법에 비해 6.32% 향상된 결과이며, 지도식 학습방식을 통해 얻은 방법과 유사한 결과이다. 또한 제안된 학습 및 분류 모델은 문장간의 인과관계 추출에도 적용가능하며, 한국어에서 인접한 두 문장간의 인과관계 추출 실험에서 74.68%의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.115-118
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• 2020

딥러닝은 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 우수한 성능을 달성하려면 많은 학습 데이터와 오랜 학습 시간이 필요하다. 우리는 딥러닝과 기호 규칙을 함께 사용하는 뉴럴-심볼릭 방법을 이용하여 딥러닝만으로 학습한 모델의 성능을 능가하는 방법을 제안한다. 딥러닝의 한계를 극복하기 위해서 관계추출에서 규칙 결과와 딥러닝 결과와의 불일치도를 추가한 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 한국어 데이터에 대해서 우수한 성능을 보였으며, 빠른 성능 수렴이 이루어지는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.570-573
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• 2024

본 연구는 대형 언어 모델 (LLM) 시대에 공감적 대화 생성을 위한 감정 인식의 필요성을 확인하고 소형 언어 모델 (SLM)을 통한 미세 조정 학습이 고비용 LLM, 특히 ChatGPT의 대안이 될 수 있는지를 탐구한다. 이를 위해 KoBERT 미세 조정 모델과 ChatGPT를 사용하여 사용자 감정을 인식하고, Polyglot-Ko 미세 조정 모델 및 ChatGPT를 활용하여 공감적 응답을 생성하는 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과, KoBERT 기반의 감정 분류기는 ChatGPT의 zero-shot 접근 방식보다 뛰어난 성능을 보였으며, 정확한 감정 분류가 공감적 대화의 질을 개선하는 데 기여함을 확인하였다. 이는 공감적 대화 생성을 위해 감정 인식이 여전히 필요하며, SLM의 미세 조정이 고비용 LLM의 실용적 대체 수단이 될 수 있음을 시사한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.11 no.2
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• pp.55-64
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• 2008

Even though studies on improvement of programming language teaching and learning have been made continuously and many education courseware for programming languages have been developed, computer programming learners' performance is relatively poor. Thus, in this paper, we designed and realized a web- based visual programming learning system by applying cognitive apprenticeship model to improve effect of computer programming education and then put this system into practice in class. As a result, we suggested that it can have positive influence upon learners' performance and their attitude.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.453-458
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• 2018

본 논문은 한국어 자소를 인식 단위로 사용한 hybrid CTC-Attention 모델 기반 end-to-end speech recognition을 제안한다. End-to-end speech recognition은 기존에 사용된 DNN-HMM 기반 음향 모델과 N-gram 기반 언어 모델, WFST를 이용한 decoding network라는 여러 개의 모듈로 이루어진 과정을 하나의 DNN network를 통해 처리하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 end-to-end 모델의 출력을 추정하기 위해 자소 단위의 출력구조를 사용한다. 자소 기반으로 네트워크를 구성하는 경우, 추정해야 하는 출력 파라미터의 개수가 11,172개에서 49개로 줄어들어 보다 효율적인 학습이 가능하다. 이를 구현하기 위해, end-to-end 학습에 주로 사용되는 DNN 네트워크 구조인 CTC와 Attention network 모델을 조합하여 end-to-end 모델을 구성하였다. 실험 결과, 음절 오류율 기준 10.05%의 성능을 보였다.