• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.217-220
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• 2011

본 논문에서는 대용량의 말뭉치로부터 사회망을 자동 구축하기 위한 선행 연구로서 두 인명 사이의 사회관계를 포함하는 문장을 자동 선별하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 먼저 2개의 인명을 포함하는 문장을 대상으로 형태소 분석과 의존 구조 분석을 수행한다. 그리고 두 인명의 공통 지배소를 기준으로 의존 트라이그램을 추출한다. 마지막으로 의존 트라이그램의 속성값 비교에 기반한 SVM 커널 함수를 이용하여 사회 관계 포함 여부를 결정한다. 실험 결과, 제안 방법이 영어권 연구에서 좋은 성능을 보인 최소 경로 의존 커널의 단점을 효과적으로 보완하였다. 또한, 사회망 자동 구축을 위한 도구로써 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.194-197
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• 2015

Long Short-term Memory Network(LSTM) 기반 Recurrent Neural Network(RNN)는 순차 데이터를 모델링 할 수 있는 딥 러닝 모델이다. 기존 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN은 멀리 떨어져 있는 이전의 입력 정보를 볼 수 있다는 장점이 있어 음성 인식 및 필기체 인식 등의 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. 또한 LSTM RNN 모델에 의존성(전이 확률)을 추가한 LSTM CRF모델이 자연어처리의 한 분야인 개체명 인식에서 우수한 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 문장의 지배소가 문장 후위에 나타나는 점에 착안하여 Backward 방식의 LSTM CRF 모델을 제안하고 이를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.507-510
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• 2001

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 특히 의존 문법 생성을 위해 확률 재추정 알고리즘을 의존문법생성에 맞도록 변형하여 학습하였으며 정확한 문법 생성 및 회귀데이터(Data Sparseness)문제 해결을 위해서 구성요소의 대표 지배소들 간의 의존관계 만을 학습했던 기존 연구와는 달리 구성요소 내부의 의존관계까지 학습하는 방법을 제안한다. KAIST 의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 25,000 문장의 Tagged Corpus 을 가지고 한국어 확률 의존 문법 학습을 시도 하였다. 그 결과 초기문법을 10.97% 에서 23.73% 까지 줄인 2,349 개의 정확한 문법을 얻을 수 있었다. 문법의 정확성을 실험 하기 위해 350 개의 실험문장을 Parsing 한 결과 69.61%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 구성요소 내부의 의존관계 학습으로 얻어진 의존문법이 더 정확했으며, 회귀데이터 문제 또한 극복할 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.451-453
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• 2005

본 논문에서는 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 모델에 대해 다루고 있다. 의미역 결정은 의미 분석의 핵심 과정 중 하나이고 자연언어처리에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 본 논문은 기존 연구와 언어학 논저를 참고해서 의미역 결정에 유용한 자질들을 정리하였고 SVM을 이용하여 의미역 결정 모델을 구축하였다. 또한 기존 연구와 차별적으로 기능동사 구문의 처리와 지배소 개념의 유사도 보정 방법을 사용하여 보다 견고한 모델을 만들 수 있었다. 성능 평가 결과 개념(Concept)만을 사용한 기본 모델에 비해서 평균 $9\%$의 정확률 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.189-194
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• 2021

자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.546-548
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• 2019

구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.

• Magazine of korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.5 no.4
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• pp.6-17
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• 2003

라이닝과 굴착작업은 통상적으로 병행작업이 되며, 라이닝은 시공속도가 빠르기 때문에 공기는 주로 굴착 속도에 지배된다. 그러나 소단면/원형단면 터널에서는 작업 공간확보문제 등 제반조건에 따라 굴착과 라이닝 작업이 분리되어 라이닝 공정이 전체 공기에 커다란 영향을 끼치는 경우도 있다. 라이닝 콘크리트의 타설시기는 계측에 의해 원지반의 변위가 수렴된 것을 확인한 후 하는 것이 원칙이다. 따라서 NATM 에서는 전단면 라이닝이 일반적이다. 본 고에서는 라이닝 설비로서 사용되는 타설설비, 운반설비, 형틀설비의 총 3편으로 나누어 라이닝 기계에 대하여 설명하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1593-1596
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• 2004

현재 네트워크 장비 관련 시장에서는 기술력과 가격대 성능비와 같은 객관적인 평가 기준에 의한 공정경쟁이 시장을 지배하게 되었다. 즉, 독립성과 신뢰성을 가지고 있는 사설 시험소들의 시험 결과와 인증 마크가 네트워크 장비 구매자들의 구매 기준으로 적용되기에 이른 것이다. 이에 본 고에서는 우리나라에서 시행 중인 네트워크 장비 시험인증 기관의 체제에 대해 고찰하여, 국내 시험 인증 기관의 시험인증 서비스에 대한 개선 사항을 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.685-688
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• 2018

의존 구문 분석은 자연어 문장에 포함된 단어들 간의 의존 관계를 분석하는 과제로 다양한 자연어 이해 과제에 요구되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 단어와 문자 자질을 적용한 기존 Stack-Pointer Network의 인코더의 입력 단어 표상을 확장하여, 한국어를 비롯한 형태적으로 복잡한 언어(morphologically rich language)에 적합하도록 음절-태그 단위, 형태소 단위, 형태소 품사 정보 자질을 보강한 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 제안하는 모델은 의존 구조로 변환된 세종 구문 분석 말뭉치에서 UAS 90.58%, LAS 88.35%의 성능을, 2018 국어 정보 처리 시스템 경진 대회 평가 데이터에서 UAS 84.69%, LAS 82.02%의 성능을 보였다. 더불어 제안하는 모델은 포함된 문장의 전체 길이가 긴 의존 관계, 의존소와 지배소의 거리가 먼 의존 관계, 의존소를 구성하는 형태소의 개수가 많은 의존 관계에서 기존 Stack-Pointer Network보다 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the KSEG Conference
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• 2002.04a
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• pp.163-171
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• 2002

지금까지 양산단층에 대한 운동학적 해석은 단지 지질분포 특성의 차이를 근거로 단순 우수주향이동으로 해석해왔다. 그러나 일반적으로 대규모 단층들은 단계적으로 서로 다른 운동체계에서 복합적인 발달과정을 거치면서 현재의 모습으로 보인다. 따라서 양산단층의 주변 지질구조와 운동학적 관계를 알아보기 위하여 양산단층 주변의 지질분포, 지질구조, 단층주변의 소단층들에 대한 특성을 분석하였다. 양산단층 주변 퇴적암의 층리면 자세는 양산단 층이 동일한 사건의 주향이동으로 형성된 단층예인의 특성이 아니라 서로 다른 응력축의 지배를 받았거나 서로 다른 크기의 운동을 받았음을 암시하고 있다. 또한 단층의 주향을 따라 단층대 폭의 변화를 살펴본 결과 크게 5개의 주기를 가지면서 변화되고 각각의 주기는 약 25-30 km 로 규칙적으로 나타난다. 또한 단층조선이 발달된 소단층의 분석결과들은 양산단층이 한번의 운동으로 발달한 것이 아니라 매우 복잡하고 다양한 사건들을 겪은 다중 변형의 산물임을 지시하고 있다.