• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.450-452
• /
• 2000

대화 시스템이란 자연어를 이용하여 인간과 정보를 교환하거나 업무를 수행하는 프로그램이다. 자연언어는 인간이 사용할 수 있는 쉽고 효율적인 인터페이스이기 때문에 이를 이용한 대화 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 인식에 초점이 맞추어져 연구되어 왔던 계획 기반 대화 모델을 이용하여 발화하여 생성하는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하고자 하는 대화 시스템은 사용자의 질의에 응답할 뿐 아니라 자신의 행위를 능동적으로 수행할 수 있는 협조적 대화 시스템이다. 또한 대화의 효율성을 고려하여 사용자가 필요로 하는 정보를 능동적으로 제공하는 시스템이다. 대화의 효율성을 고려한 발화를 위해 본 논문에서는 새로운 시스템의 행위를 정의하여 실제 가능한 대화 예를 보이고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.151-159
• /
• 2014

We discuss the implementation of a compiler for an imperative programming language, using monad in Haskell. This compiler involves a recursive-descent parser conducting nondeterministic parsing, in which backtracking occurs to try with other rules when the application of a production rule fails to parse an input string. Haskell has some strong facilities for parsing. Its algebraic types represent abstract syntax trees in a smooth way, and program codes by monad parsing are so concise that they are highly readable and code size is reduced significantly, comparing with other languages. We also deal with the runtime environment of the assembler and code generation whose target is the Stack-Assembly language based on a stack machine.

• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.12
• /
• pp.1568-1574
• /
• 2015

Relation extraction plays a role in for the process of transforming a sentence into a form of knowledge base. In this paper, we focus on predicates in a sentence and aim to identify the relevant knowledge base properties required to elucidate the relationship between entities, which enables a computer to understand the meaning of a sentence more clearly. Distant Supervision is a well-known approach for relation extraction, and it performs lexicalization tasks for knowledge base properties by generating a large amount of labeled data automatically. In other words, the predicate in a sentence will be linked or mapped to the possible properties which are defined by some ontologies in the knowledge base. This lexical and ontological linking of information provides us with a way of generating structured information and a basis for enrichment of the knowledge base.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1993.10a
• /
• pp.571-580
• /
• 1993

영어 문장을 한국어 문장으로 기계 번역하는 과정에는 분석 규칙이나 변환 규칙만으로는 해결하기 어려운 표현의 대응 관계들이 많이 나타난다. 본 논문은 영어-한국어 기계 번역에서 질적으로 향상된 한국어 문장을 얻기 위하여 두 언어 표현들 사이의 관용적 대응 관계에 기반하는 번역 방식을 논한다. 두 언어 표현들 사이의 다양한 직접 대응 관계를 제공하는 번역 사전을 이용하며, 입력 영어 문장으로부터 이와 같은 표현들을 인식하고 한국어 표현으로 직접적으로 대응시키는 번역 방식이다. 이러한 번역 방식은 기존의 변환 규칙 기반의 번역 방식보다 자연스러운 한국어 문장을 생성할 뿐만 아니라, 많은 구조적-의미적 모호성을 해결함으로써 시간적-공간적 처리효율을 크게 높일 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.08a
• /
• pp.315-319
• /
• 1998

대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 제안된 확률 발음 사전은 연속음성과 같은 자연스런 발성에서 자주 발생되는 단어의 변이를 확률적인 subword-state로 이루어진 HMM으로 모델화 함으로써 단어의 발음 변이를 효과적으로 표현할 수 있으며, 단위 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있도록 구성되었다. 확률 발음사전의 생성은 음성 자료와 음소 모델을 이용하여 단어 단위의 분할과 학습을 통해서 자동으로 생성되게 됨 음소와 같은 언어학적인 단위뿐만 아니라 PLU 이나 비언어학적인 인식 모델을 이용한 연속음성인식기에도 적용이 가능하다.연속음성인식실험결과 확률 발음사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 39.8%, 문장 오류율은 24.4%의 큰 폭으로 오류율을 감소시킬 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2000.10d
• /
• pp.315-322
• /
• 2000

본 논문에서는 공군 정보 번역을 위한 영한 기계번역 시스템 ALKOL에 대해서 소개한다. ALKOL은 어휘화된 규칙에 기반한 번역 시스템으로, 어휘화된 규칙은 어휘-분석-변환-생성의 네 단계의 정보가 연결된 형태로 사전에 저장된다. 이와 같은 사전 구조에 의해 번역 과정의 효율성을 높일 수 있고, 어휘화된 규칙에 의해 정확하고 자연스러운 번역 결과를 얻을수 있다. ALKOL의 번역 과정은 형태소 분석, 품사 태깅, 분석 전처리, 구문 분석, 변환, 생성의 단계로 이루어진다. 각 단계에서는 전/후처리를 보강하여 실제 번역 환경에서 나타나는 문제들을 해결하고, 하나 이상의 번역 결과를 출력하여 사용자가 원하는 결과를 선택할 수 있게 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.843-851
• /
• 2006

본 논문에서는 음성에 따른 얼굴 애니메이션을 사실적으로 표현하기 위한 조음기관(혀, 성대 등)의 움직임을 시각화하는 방법을 제시한다. 이를 위해서, 음성에 따른 얼굴 애니메이션을 위한 말뭉치(Corpus)를 생성하고, 생성된 말뭉치에 대해서 음소 단위의 분석(Phoneme alignment) 처리를 한 후, 각 음소에 따른 조음기관의 움직임을 생성한다. 본 논문에서는 조음기관의 움직임 생성을 위해서 얼굴 애니메이션 처리에서 널리 사용되고 있는 기저 모델 기반 형태 혼합 보간 기법(Blend shape Interpolation)을 사용하였다. 그리고 이를 통하여 프레임/키프레임 기반 움직임 생성 사용자 인터페이스를 구축하였다. 구축된 인터페이스를 통해 언어치료사가 직접 각 음소 별 조음기관의 정확한 모션 데이터를 생성토록 한다. 획득된 모션 데이터를 기반으로 각 음소 별 조음기관의 3차원 기본 기저를 모델링하고, 새롭게 입력된 음소 시퀀스(phoneme sequence)에 대해서 동기화된 3차원 조음기관의 움직임을 생성한다. 이를 통해 자연스러운 3차원 얼굴 애니메이션에 적용하여 얼굴과 동기화된 조음 기관의 움직임을 만들어 낼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2006.10e
• /
• pp.262-267
• /
• 2006

대화 인터페이스 시스템(dialogue interface system)은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 도구로서 자연언어(natural language)를 사용하여 정보를 공유하거나 특정 업무를 수행하는 프로그램이다. 대화 인터페이스 시스템에 대한 기존의 연구들은 영역 의존적인 스크립트나 계획 추론을 위한 계획 지식을 이용해 왔다. 스크립트 모델(script model)은 제한적인 실용시스템 개발을 위해 주로 연구되었고 계획에 기반한 모델은 대화의 원리를 이해하는 분야에서 주로 연구되어 왔다. 그러나 기존의 모델들은 시스템 확장이 매우 어려우며 예측하지 못한 사용자 발화에 대하여 대응이 어렵기 때문에 매우 제한적인 영역이나 정해진 형태의 대화만을 처리할 수 있다. 본 논문에서는 이런 단점들을 보완하기 위하여 통계에 기반한 다 영역(multi-domain) 대화 모델을 제안한다. 제안된 시스템은 각 작업들에 대하여 해당 작업에 적합한 영역 모델(domain model)을 잘 알려진 프레임 구조를 따르면서 사용자 의도 파악과 시스템 의도 생성에 통계적 방법을 사용한다. 이러한 하이브리드 형태의 구조 덕분에 제안된 시스템은 영역 확장성과 이식성이 뛰어나다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.544-546
• /
• 2004

최근 자연언어를 이용하여 정보를 제공하거나 업무를 수행하는 대화 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 보다 다양한 사용자 질의를 분석하고 적절한 답변을 제공하기 위해서는 대규모의 답변 데이터베이스를 구축하여야 한다. 기존 답변 데이터베이스의 구축은 설계자가 수동으로 입력질의의 패턴을 분석하고 이에 대한 답변을 작성하여 패턴-답변쌍을 제작하여 이루어졌다. 따라서 패턴의 분석이 설계자에 의존적이어서 일반적이지 못하며 중복되거나 쓸모없는 패턴-답변쌍이 생성되기도 한다. 또한 초기에 구축된 답변 데이터베이스에 의해 성능이 제한되어 답변 성능의 향상을 위해서는 답변 데이터베이스를 수동으로 추가해야한다. 본 논문에서는 대화를 통해 필요한 정보론 수집하여 자동으로 괘턴-답변쌍을 생성하는 방법을 제안하다. 사용자 입력문장을 화행별로 구분하고 각 화행별 답변 템플릿을 이용하여 패턴-답변쌍을 완성한다. 기존의 수동제작 방식과 비교 실험을 통해 제안하는 방법이 지식구조 구축 속도나 사용자 평가 면에서 훨씬 우수함을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.41 no.5
• /
• pp.592-601
• /
• 2016

The recurrent neural network (RNN) is a deep learning model which is suitable to sequential or length-variable data. The Long Short-Term Memory (LSTM) mitigates the vanishing gradient problem of RNNs so that LSTM can maintain the long-term dependency among the constituents of the given input sequence. In this paper, we propose a LSTM based language model which can predict following words of a given incomplete sentence to generate a complete sentence. To evaluate our method, we trained our model using multiple Korean corpora then generated the incomplete part of Korean sentences. The result shows that our language model was able to generate the fluent Korean sentences. We also show that the word based model generated better sentences compared to the other settings.