• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.238-246
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• 1991

본 논문에서는 한국어 문서를 대상으로 한국어에 관한 형태소 및 구문정보를 이용하고 또한 문장구조상에 나타난 특징들을 고려한 휴리스틱(Heuristic)을 이용하여 각 문장 단위로 축약하는 시스템을 설계한다. 그리고 이 축약 시스템을 평가하기 위한 방법들을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.404-408
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• 2019

비지도 학습 모델인 GAN은 학습 데이터 구축이 어려운 여러 분야에 활용되고 있으며, 알려진 문제점들을 보완하기 위해 다양한 모델 결합 및 변형으로 발전하고 있다. 하지만 문장을 생성하는 GAN은 풀어야 할 문제가 많다. 그중에서도 문제가 되는 것은 완성도가 높은 문장을 생성하는데 어려움이 있다는 것이다. 본 논문에서는 단어 그래프를 구성하여 GAN의 학습에 도움을 주며 완성도가 높은 문장을 생성하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.42-44
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• 2020

TTS(Text-to-Speech) 시스템을 위해서는 한글 이외의 문자열을 한글로 변환해줄 필요가 있다. 이러한 문자열에는 숫자, 특수문자 등의 문자열이 포함되어 있다. 특히 숫자의 경우, 숫자가 사용되는 문맥에 따라 그 발음방법이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙기반과 한정된 문맥 정보만을 활용할 수 있는 방법이 아닌, 딥러닝을 이용한 방법으로 문맥에 따라 발음방법이 달라지는 숫자 음역의 모호성을 해소하는 방법을 소개한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.87-90
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• 2002

This paper analyzes statistically the relationship between size and balance of text corpus by evaluation of the effect of interview sentences in language model for Korean broadcast news transcription system. Our Korean broadcast news transcription system's ultimate purpose is to recognize not interview speech, but the anchor's and reporter's speech in broadcast news show. But the gathered text corpus for constructing language model consists of interview sentences a portion of the whole, $15\%$ approximately. The characteristic of interview sentence is different from the anchor's and the reporter's in one thing or another. Therefore it disturbs the anchor and reporter oriented language modeling. In this paper, we evaluate the effect of interview sentences in language model for Korean broadcast news transcription system and analyze statistically the relationship between size and balance of text corpus by making an experiment as the same procedure according to varying the size of corpus.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.347-350
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• 2012

컴퓨터 프로그래밍 교육은 컴퓨터과학 분야의 관련 전공과목을 공부하기 위하여 매우 중요할 뿐만 아니라, 학생들의 취업을 위한 기술 교육에서도 매우 중요하다. 이 논문에서는 학생들의 교육 및 취업에 적합한 교육용 및 상용 프로그래밍 언어, 도구에 대한 타당성을 분석하여 프로그래밍 교육에 적합한 프로그래밍 언어/도구를 선택하고, 이에 대한 교육 과정을 개발하여 프로그래밍 현장 교육에 적용하고 분석한다. 특히, 최근의 기술 추세와 산업계에 필요한 임베디드/모바일/웹/3D 프로그래밍 분야에 널리 사용되고 있는 프로그래밍 분야에서 텍스트 기반 언어(예: JAVA)와 시각 프로그래밍 언어/환경(예: LabVIEW)에 대한 유용성을 비교하여 분석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.98-102
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• 2002

초등학교 교과서에 사용된 어휘의 수준을 보기 위해 교과서에 쓰인 어휘의 사용 빈도를 포함하여 결정에 영향력을 미칠 요소를 파악하고 요소간의 관계를 설립하여 교육용 어휘 설정의 나아갈 방향을 제시하는데 목적이 있다. 7차 교육과정에 있는 초등학교 교과서에서 국어 어휘 교육 관련 항목을 살펴 이들의 단계별 학습 수준의 고려가 이루어져 있는지를 검토하고자 한다. 수준별 교육 과정에서 밝히고 있는 어휘 의미 교육의 위계가 세부적이고 치밀한 수준의 적정성을 바탕으로 하여 구성되어 있는지를 검토하고 초등학교 교육용 어휘 선정의 문제 분석을 통해 기본 어휘와 기초 어휘 분류의 적정 기준과 학습 활동에 있어 언어 사용 능력으로서의 어휘력과 언어 체계 속의 어휘력을 구분할 필요가 있음을 설명하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.86-93
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• 2010

개인 휴대용 단말기의 보급률이 높아짐에 따라, SMS 메시지가 또 하나의 새로운 의사소통 수단으로 발전하였다. 특히 통화보다 가격이 저렴하고, 통화 후 따로 적어두지 않아도 자동으로 저장되는 특징으로 인해 약속 등을 정할 때 많은 도움이 된다. 본 논문은 일반적인 정보추출 방법을 적용하여 이러한 SMS 메시지에서 자동으로 약속 시간과 장소를 추출한다. 기계학습 기법으로는 CRF를 이용하였으며, 비속어나 신조어가 많고 줄임말이 많은 SMS 메시지의 특징상 토큰분리나 품사 부착 등의 전처리 언어엔진을 사용하지 않았으며, 대신 Bi-Gram 언어모델을 사용하였으며, 학습 시 사전이나 어휘 등의 다양한 자질들을 적용하여 시스템의 정확도를 높였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.442-446
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• 2022

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition) 혹은 Speech-to-Text(STT)는 컴퓨터가 사람이 말하는 음성 언어를 텍스트 데이터로 전환하는 일련의 처리나 기술 등을 일컫는다. 음성 인식 기술이 다양한 산업 전반에 걸쳐 적용됨에 따라 높은 수준의 정확도와 더불어 다양한 분야에 적용할 수 있는 음성 인식 기술에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 다만 한국어 음성 인식의 경우 기존 선행 연구에 비해 예사말/높임말의 구분이나 어미, 조사 등의 인식에 어려움이 있어 음성 인식 결과 후처리를 통한 성능 개선이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 N-Best 음성 인식 결과가 구성되었을 때 Re-ranking을 통해 한국어 음성 인식의 성능을 개선하는 모델을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.447-451
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• 2022

본 논문에서는 사용자가 대화 텍스트 방식의 입력을 주었을 때 이를 키워드 중심으로 변환하여 이미지를 생성해내는 방식을 제안한다. 대화 텍스트란 채팅 등에서 주로 사용하는 형식의 구어체를 말하며 이러한 텍스트 형식은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 적절한 아웃풋 이미지를 생성하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해 대화 텍스트를 키워드 중심 텍스트로 바꾸어 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 입력으로 변환하는 과정이 이미지 생성의 질을 높이는 좋은 방안이 될 수 있는데 이러한 태스크에 적합한 학습 데이터는 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루기 위한 하나의 방안으로 사전학습된 초대형 언어모델인 KoGPT 모델을 활용하며, 퓨샷 러닝을 통해 적은 양의 직접 제작한 데이터만을 학습시켜 대화 텍스트 기반의 이미지 생성을 구현하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.149-152
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• 2019

감성분석이란 입력된 텍스트의 감성을 분류하는 자연어처리의 한 분야로, 최근 CNN, RNN, Transformer등의 딥러닝 기법을 적용한 다양한 연구가 있다. 한국어 감성분석을 진행하기 위해서는 형태소, 음절 등의 추가 자질을 활용하는 것이 효과적이며 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이다. 모델 생성에 있어서 아키텍쳐 구성도 중요하지만 문맥에 따른 언어를 컴퓨터가 표현할 수 있는 지식 표현 체계 구성도 상당히 중요하다. 이러한 맥락에서 BERT모델은 문맥을 완전한 양방향으로 이해할 수있는 Language Representation 기반 모델이다. 본 논문에서는 최근 CNN, RNN이 융합된 모델과 Transformer 기반의 한국어 KoBERT 모델에 대해 감성분석 task에서 다양한 성능비교를 진행했다. 성능분석 결과 어절단위 한국어 KoBERT모델에서 90.50%의 성능을 보여주었다.