• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.41-44
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• 2017

기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.403-407
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• 1996

자연언어는 사람이 쉽게 이해할 수 있지만 이론 컴퓨터가 이해하는데는 많은 문제점들이 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위해 의미처리가 수행되어야하며 효율적인 의미처리를 위해서는 정확한 의미사전의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 개념그래프를 이용한 의미사전의 개발과정에서 고려되어야할 몇가지 문제점들을 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.629-636
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• 1992

컴퓨터의 언어이해 가능성을 반박하는 주된 근거는 형식적 기호들을 처리하는 프로그램이 의미론을 다룰 수 없다는 것이다. 그러나 인과적 계산이론에 따르면 컴퓨터 프로그램이 순전히 구문론적인 것은 아니고 컴퓨터 내부의 기호적 표상의 처리과정에서 의미론적인 지시와 해석이 일어난다고 할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.233-239
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• 1995

기존의 이중언어정보 처리 모형을 기억 모형과 상호 작용 모형으로 나누고 기억모형은 다시 발달적 관점을 지닌 모형과 개념 표상과의 관계 구조에 촛점을 둔 모형으로 분류하여 개관하였다. 이중 언어 정보 처리 과정에 관한 이상적인 모형은 심성 어휘집의 관계 구조. 언어이해와 산출의 자동성, 두 언어 체계간의 작용에 관하여 설명할 수 있어야 한다. 이러한 관점에서 지금까지 개관된 모형을 비판하였다. 일부 모형에서는 위의 가정들을 언급하고 있으나 대부분의 모형들이 각각의 가정을 체계적으로 반영하고 있지 않았다. 비판점들을 보완하여 한국인에게 적합한 외국어 교육 프로그램을 개발하고 한국어-영어 번역시스템의 효과적인 운용과 일반적인 언어 정보 처리 기제에 대한 이해를 돕기 위한 새로운 이중 언어 모형을 제안하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.6
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• pp.1507-1521
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• 1998

본 논문에서는 프로그램의 이해와 재사용에 초점을 둔 객체 지향 클래스 라이브러리 설계 방법 및 객체를 효율적으로 재사용하여 프로그래밍 할 수 있도록 객체에 대한 정보 추출 방법을 제시한다. 프로그램의 재사용을 위한 부품을 모듈 단위로 생성하여 각 정보를 테이블에 저장하며, 모듈간에 참조할 수 있는 인터페이스 플래스를 추출한다. 프로그램의 이해를 쉽게 하기 위하여 프로그램 코드를 기반으로 하여 클래스 관계성을 그래프로 표현하고 노드 클래스를 아이콘화하여 볼 수 있도록 하였다. 각 모듈 안에서의 참조 관계, 상속 관계, 복합 관계를 추출 및 세부적인 다형성 관계, 프랜드 관계등의 추가적인 정보를 생성할 수 있다. 본 논문에서 제시하는 방법은 프로그램 개발 및 유지보수시에 프로그램의 이해력을 높여 재사용 시스템 구축을 용이하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.517-520
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• 2022

지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.1-6
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• 1997

본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.23 no.4
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• pp.487-515
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• 2012

The purpose of this study was to investigate the effect of the individual differences in cognitive processes on paragraph comprehension. To do so, the lexical decision task and the pattern comparison task were used to measure the low-level cognitive processes. Digit span task was used to test the phonological loop capacity. The individual differences of the central executive processing capacity were measured by operational span task. Reading span task was used to test the working memory capacity related with the sentence processing. Reading times and accuracies of the logically valid inferences and logically void inferences were tested to measure the high-level cognitive processes. Reading times and accuracies for the target sentences with and without prior explicit causal sentence were measured to test individuals' paragraph comprehension abilities. The results showed that the speed of the low-level cognitive processes was related with the speed of the high-level cognitive processes. Also, the accuracy of the low-level cognitive processes was related with the accuracy of the high-level cognitive processes while there was no significant correlation between the speed and the accuracy in any measures of the cognitive processes. Working memory capacity was related with the accuracy of the cognitive processes while it was not significantly correlated with the speed of the cognitive processes. Most importantly, the speed of low-level cognitive processes significantly affected the speed of the paragraph comprehension while the working memory capacity and the high-level cognitive processes had influences on the accuracies of the paragraph comprehension. The speed of the paragraph comprehension had no influence on the accuracies of the paragraph comprehension.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.4
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• pp.1035-1045
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• 1997

It is important to understand how we can deal with doements for the modeling of neural networks when we are unbestigating the dynamical performance and the information procoessing capabilitids.The information procewssing capabkities of model neural networks will change for different response, synaptic weights or learning rules. Using the staritical neurodyamics method, we evalute the capabikities of neural networks in order to understand the basic conept ofr parallel distributed processing. In this paper, we explain the reuslts of theoretical anaysis of the effests of the hysteretic property on the performance of wuquential associative neral networks.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.20 no.2
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• pp.52-56
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• 2013