• Korea Information Processing Society Review
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• v.21 no.6
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• pp.4-10
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• 2014

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.128-130
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• 1990

문장의 논리적인 내적이며 형식적이라고도 말하여지는 구조는 단순한 구문론적인 것이라기 보다는 우리의 외적 세계 이해의 범주라고도 말하여져 왔다. 이러한 이해에는 검증이 어렵다는 이유에서 쉽게 받아들일 수 없는 점이 있으나, 실제의 언어 이해에서 부인 할 수 없는 작용을 하는 것은 어쩔 수 없다. 원자 문장에서의 이러한 논리적인 제약이라고도 말하여지는 것은 거의 형이상학적인 측면이 있더라도 언어의 수학적인 성질로 받아들이지 않을 수 없다. 그래서 여기에서는 원자 문장 형성에서의 수학적인 성질들을 말하여 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.443-445
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• 1999

여러 가지 유형의 서식 문서를 자동으로 처리하려면 서식을 이해하는데 필요한 항목 영상을 추출하기에 앞서 서식을 분류(classification)해야 한다. 서식을 분류함에 있어서 서식 영상 전체를 다룰 경우 상당한 시간이 걸릴 수 있다. 왜냐하면 일반적으로 서식 문서 영상의 크기는 일반 문자 영상에 비해 상당히 클 뿐만 아니라 대상 서식 문서의 유형도 많아질 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로서 DP 매칭에 의한 부분 매칭 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 서식 문서의 전체가 아닌 일부 영역만을 비교함으로써 인식 시간과 인식률 면에서 서식 문서를 효과적으로 처리할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.554-556
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• 2018

최근 인공 신경망은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만 인공 신경망이 학습한 지식이 어떠한 내용인지를 사람이 이해하기 어렵다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나로 인공 신경망으로부터 인간이 이해할 수 있는 형태의 규칙을 추출하는 방법들이 고안이 되었다. 본 연구에서는 규칙추출 알고리즘 중 하나인 OAS 알고리즘을 이용해 규칙을 추출해보고 CDRPs(Critical Data Routing Paths)를 활용하여 추출한 규칙의 품질을 개선하는 방법을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.211-214
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• 2021

다수의 태스크를 처리 가능하면서 일반화된 성능을 제공할 수 있는 모델을 구축하는 자연어 이해 분야의 연구에서는 멀티태스크 학습 기법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 또한, 자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. NLU 분야의 태스크를 더욱 정확하게 수행하려면 모델 내부적으로 시간정보를 반영할 필요가 있으며, 멀티태스크 학습 과정에서 추가적인 태스크로 시간적 관계정보를 추출하여 활용 가능하다. 본 논문에서는, 한국어 입력문장의 시간적 맥락정보를 활용할 수 있도록 NLU 태스크들의 학습 과정에서 시간관계 추출 태스크를 추가한 멀티태스크 학습 기법을 제안한다. 멀티태스크 학습의 특징을 활용하기 위해서 시간적 관계정보를 추출하는 태스크를 설계하고 기존의 NLU 태스크와 조합하여 학습하도록 모델을 구성한다. 실험에서는 학습 태스크들을 다양하게 조합하여 성능 차이를 분석하며, 기존의 NLU 태스크만 사용했을 경우에 비해 추가된 시간적 관계정보가 어떤 영향을 미치는지 확인한다. 실험결과를 통하여 전반적으로 멀티태스크 조합의 성능이 개별 태스크의 성능보다 높은 경향을 확인하며, 특히 개체명 인식에서 시간관계가 반영될 경우에 크게 성능이 향상되는 결과를 볼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.237-240
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• 2020

사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERT_base 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERT_large 모델에서는 BERT_base보다 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.361-364
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• 2010

Knowledge Ecosystem은 지식이 자연생태계와 유사한 속성을 가지고 있다는 가정과 관점으로부터 출발한다. 이는 지식과 지식 그리고 이를 생성하고 활용하는 주체와 주체가 생태계의 복잡한 네트워크로 연결되어 다양한 진화와 소멸의 과정을 거치는 과정으로 이해하고 이를 현실세계에 반영하여 긍정적 측면에서 지식을 확대재생산하거나 강화하고 부정적 측면을 약화시키는 과정으로 이해할 수 있다. 이러한 과정은 인위적 개입이나 통제보다는 생태계의 자연스러운 현상에 기반하여 이를 활성화하는데 근본적인 목적이 있다. 본 논문에서는 과학기술정보를 활용하여 연구개발을 수행하고 이를 통해 신제품개발 및 사업화를 수행하는 과학기술정보 커뮤니티에 Knowledge Ecosystem을 개발, 적용한 사례를 중심으로 시스템의 개념과 성과에 대해 설명하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.417-419
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• 2022

감각대체기술은 손상된 감각 정보를 다른 감각으로 전환하여 전달하는 기술로써 기존의 시각장애인을 위한 시각 정보의 촉각 대체 기술은 주로 거리 정보나 물체의 윤곽선 정보를 전달하여 사용자가 주변 환경을 이해하는 데 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 사용자 주변의 모션 정보를 분석하고, 이를 촉각 정보로 전달함으로써 사용자가 주변 상황 정보를 인지 할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 방법과 기존의 윤곽선 정보 전달 방법을 사용자 실험을 통하여 비교하였을 때, 제안 방법이 영상 속 물체의 움직임 정보를 이해하는 데에 더욱 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1619-1622
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• 2005

본 논문에서는 로봇이 작업을 계획하기 위해 필요한 3차원 작업 공간을 세 가지의 컨텍스트(context)들을 이해함으로써 빠르게 모델링하는 새로운 기법을 소개 하고 있다. 로봇이 사람과 비슷한 속도와 정확도로 작업 공간을 이해하고 모델링하는 것에 초점을 두고 있으며 이를 위해 작업 공간상의 특징적인 세 가지의 컨텍스트(작업공간의 간략화를 위한 전체 공간상의 평면특징, 데이터베이스에 미리 정의된 물체 그리고 로봇의 주어진 작업에 따라 다양한 상세함을 갖는 그 외의 장애물)를 정의하였고, 그것들을 빠르게 이해함으로써 어떻게 3차원 작업 공간을 형성하는지 설명하고 있다. 본 논문에서 3 차원 정보를 갖는 scale invariant feature transformation(SIFT)를 stereo-sis SIFT 로 간주했으며 이를 이용하여 위에서 언급한 컨텍스트들을 이해하였고 다양한 카메라의 위치로부터 얻어지는 여러 개의 장면들을 정합하였다. 또한, 실험을 통해 제안한 방법의 타당성도 검증하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.5
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• pp.1257-1266
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• 1997

The concepts of class, inheritance and information hicing and so on provide the great strengthes of object-oriented languages, but they also introduce diffculties in porfram analysis and understanding. Particulary, it is move difficult to umderstand the dyamic aspects than the static ones of object-oriented programs. The dyamicaspects can be understood by recognizing the event's reciprocal action among the classes. In this paper, it will be supplied to the reprecentation of event abstraction which is useful for understanding the object-oriented programs.And the clustering concept with the events will be applied to abstract the events. By clustering the events, user can get the information about function of the classes and the reteival of the class library.