• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-180
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• 2019

관계 추출은 문서에서 존재하는 트리플(주어, 관계어, 목적어)형식에 해당하는 단어를 추출하는 작업을 뜻한다. 본 논문에서는 멀티헤드 셀프 어텐션을 이용하여 트리플 중 주어나 목적어를 찾는 구조를 제안한다. 한국어 위키피디아와 DBpedia의 관계어를 단어 임베딩을 통해 벡터를 생성하고 입력한다. 초록과 관계어의 어텐션 이후 멀티 헤드 셀프 어텐선 구조를 통해 초록 중 관계어와 관련 있는 단어들의 가중치가 높아 진다. 멀티헤드 셀프 어텐션 과정을 반복하여 주요 단어들의 가중치가 계속해서 높아진다. 이를 입력으로 하여 정답이 될 단어의 시작과 끝을 선택한다. 제안 방법으로 직접 구축한 한국어 관계 추출 데이터셋을 대상으로 F1 0.7981의 성능을 보였다. 제안 방법은 관계어와 같이 단순한 정보만을 이용하고도 초록에서 적절한 정답 단어를 추출할 수 있음을 확인하였다. 관계어의 범위를 확장함으로서 나아가 육하원칙(5W1H)과 같은 이벤트의 추출에도 활용할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.71-76
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• 2006

기계번역에서 올바른 번역 문장을 구성하기 위해서는 원시 문장의 의미를 올바르게 표현하면서 자연스러운 목적 문장을 구성하는 번역어를 선택해야 한다. 본 논문에서는 '단어-의미 의미-단어' 관계, 즉 원시언어의 한 단어는 하나 이상의 의미를 가지고 각 의미는 각기 다른 목적언어 단어로 표현된다는 점에 기반하여, 원시 단어의 의미 분별과 목적 단어 선택을 결합하여 번역어를 선택하는 방식을 제안한다. 기존의 번역방식은 원시 단어에 대한 목적단어를 직접 선택하는 '단어-단어' 관계에 기반하고 있기 때문에, 원시언어를 목적 언어로 직접 대응시키기 위한 지식을 필요로 하여 지식 획득에 어려움이 있었다. 본 논문의 방식에서는 원시 단어의 의미 분별과 목적 언어의 단어 선택의 결합을 통해 번역어를 선택함으로써, 손쉽게 획득할 수 있는 원시 언어와 목적 언어 각각의 지식원에서 번역어 선택을 위한 지식을 자동으로 추출할 수 있다. 또한 원시 언어의 의미와 목적 언어의 쓰임새를 모두 반영하여 충실도와 이해도를 모두 만족시키는 보다 정확한 번역어를 선택할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.92-95
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• 1999

본 논문에서는 음성에 의해 구동되는 이동천화를 구현하기 위한 기초 실험으로서, 이동전화상에서 많이 사용되는 단어 데이터를 직접 채록하여 단어 인식 실험을 수행하여 인식기의 성능을 평가하였다. 인식 실험에 사용된 단어 데이터베이스는 서울 화자 360명(남성화자 180명, 여성화자 180명), 41상도 화자 240명(남성화자 120명, 여성화자 120명)으로 구성된 600명의 발성을 이용하여 구성하였다. 발성 단어는 이동전화에 주로 사용되는 중요 기능과 제어 단어, 그리고 숫자음을 포함한 55개 단어로 구성되었으며, 각 화자가 3회씩 발성하였다. 데이터의 채집환경은 잡음이 다소 있는 사무실환경이며, 샘플링율은 8kHz였다. 인식의 기본단위는 48개의 유사음소단위(Phoneme Like Unit : PLU)를 사용하였으며, 정적 특징으로 멜켑스트럼과 동적 특징으로 회귀계수를 특징 파라미터로 사용하였다. 인식실험에서는 OPDP(One Pass Dynamic Programming)알고리즘을 사용하였다. 인식실험을 위한 모델은 각 지역에 따라 학습을 수행한 모델과, 지역에 상관없이 학습한 모델을 만들었으며, 기존의 16Htz의 초기 모델에 8kHz로 채집된 데이터를 적응화시키는 방법을 이용하여 학습을 수행하였다. 인식실험에 있어서는 각 지역별 모델과 지역에 관계없이 학습한 모델에 대하여, 각 지역별로, 그리고 지역에 관계없이 평가용 데이터로 인식실험을 수행하였다 인식실험 결과, $90\%$이상의 비교적 높은 인식률을 얻어 인식시스템 성능의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.169-183
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• 2014

오늘날, 다양한 분야에서 다양한 형태의 빅 데이터들이 축적되고 있다. 이에, 빅 데이터를 분석하고 그 속에서 가치 있는 정보를 찾아내는 것은 매우 중요해지고 있다. 또한, 비정형 빅 데이터를 정형화하여 통계적 기법을 적용할 수 있게 하는 것은 매우 중요해지고 있다. 본 연구에서는 분산처리 시스템인 맵리듀스를 활용하여 비정형 빅 데이터를 정형화하고, 통계적 분석 기법인 단순 대응분석과 다중 대응분석을 적용하여, 한국 경제 신문의 지면에 실린 기사를 이용해 삼성전자와 애플을 언급하고 있는 단어들의 관계와 특성을 각각 파악하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.281-284
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• 2018

본 논문에서는 machine reading 분야에서 기존의 long short-term memory (LSTM) 모델이 가지는 문제점을 해결하는 새로운 네트워크를 제안하고자 한다. 기존의 LSTM 모델은 크게 두가지 제한점을 가지는데, 그 중 첫째는 forget gate로 인해 잊혀진 중요한 문맥 정보들이 복원될 수 있는 방법이 없다는 것이다. 자연어에서 과거의 문맥 정보에 따라 현재의 단어의 의미가 크게 좌지우지될 수 있으므로 올바른 문장의 이해를 위해 필요한 과거 문맥의 정보 유지는 필수적이다. 또 다른 문제는 자연어는 그 자체로 단어들 간의 복잡한 구조를 통해 문장이 이루어지는 반면 기존의 시계열 모델들은 단어들 간의 관계를 추론할 수 있는 직접적인 방법을 가지고 있지 않다는 것이다. 본 논문에서는 최근 딥 러닝 분야에서 널리 쓰이는 attention mechanism과 본 논문이 제안하는 restore gate를 결합한 네트워크를 통해 상기 문제를 해결하고자 한다. 본 논문의 실험에서는 기존의 다른 시계열 모델들과 비교를 통해 제안한 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.195-197
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• 1999

본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.177-180
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• 2009

본 논문에서는 문장에서 동사를 파악하여 명사간의 의미를 부여하는 자동학습 온톨로지 기반 정보 검색 시스템을 제안한다. 정보의 양이 무한히 증가하고 있으며 웹의 발전에 따라 적합한 정보를 찾아내야 하는 효율적인 정보 검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 단순히 키워드의 가중치에 따른 검색의 순위화는 사용자의 의미를 이해하지 못한 검색 결과로서 사용자로 하여금 결과를 다시 한번 직접 검색해야 하는 불편함을 제공하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 문장에서 동사를 파악하여 명사 간의 의미를 부여하고 문서 내에서 단어 간의 의미를 파악하여 검색의 질을 개선하는 방법을 논의한다. 또한, 문서에서 단어의 관계를 스스로 학습 가능하여 구축되는 자동학습 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.72-74
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• 2000

인터넷을 효과적으로 검색하기 위하여 검색엔진을 많이 이용하고 있다. 그런데 문서의 키워드를 추출할 적에 지금까지는 Anchor Text를 염두에 두지 않았었다. Anchor Text는 사람이 직접 요약한 것이고(요약성), 하이퍼링크를 포함하는 웹 문서에 반드시 존재하므로(보편성) 그 하이퍼링크가 가리키는 곳의 문서의 키워드를 추출에 적합한 용도가 될 수 있다. 웹 그래프는 이러한 Anchor Text를 이용하여 키워드를 추출함으로써 문서와 문서간, 단어와 단어간의 관계(연관성)까지도 나타내 줄 수 있게 한 검색 엔진 시스템이다. 그러나 Anchor Text 자체가 본문의 내용이 아니고, Anchor Text를 작성한 사람에 따라 다르게 작성되며, 본문의 내용과 무관한 내용도 작성할 수 있다. 따라서 Anchor Text 자체를 어떠한 여과 없이 문서의 키워드로 받아들이긴 힘들다. 본 논문에서는 TFIDF를 통해 좀 더 정확성이 있는 키워드를 추출하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권1호
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• pp.52-63
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• 2001

필기 단어 인식 방법에는 낱자별 분할 및 낱자 단위 인식을 통해 인식하는 방법과 단어 사전을 이용하여 단어와 영상을 직접 비교하는 방법이 있다. 이 중 후자는 인식 대상이 되는 단어들이 작은 수의 어휘로 제한되었을 대 매우 효과적이다. 본 논문에서는 입력 영상이 주어졌을 때 자모를 순차적으로 탐색하고 그 결과의 최적 조합을 찾아 인식하는 사전을 이용한 필기 한글 단어 인식 방법을 제안한다. 입력 영상은 사전의 각 단어와의 매칭을 통해 인식된다. 단어는 필기 순서로 정렬된 자모열로 표현하고 입력 영상은 획들의 집합으로 표현한다. 단어의 자모들은 입력 영상으로부터 추출된 획들의 집합으로부터 단계적으로 탐색된다. 각 단계에서는 전 단계까지의 매칭 상태와 탐색하려는 자모의 형태로부터 자모가 존재할 것이라고 기대되는 정합 기대 영역을 설정한 후 그 안에서 자모 탐색기를 이용해 자모를 찾는다. 자모 탐색기는 획들의 집합으로 이루어진 복수의 자모 후보와 그 점수를 출력한다. 각 단계마다 생성된 자모 후보들은 최적의 단어 매칭을 찾기 위한 탐색 공간을 이룬다. 본 연구에서는 단어 사전을 trie로 구성하고, 탐색 과정에서 dynamic programming을 이용하여 효과적으로 탐색을 수행하였다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위해 산전 축소, 탐색 공간 축소 등 다양한 지식을 이용하였다. 제안하는 방법은 무제약으로 쓰여진 필기 단어도 인식 할 수 있을 뿐 아니라, 동적 사전을 이용하기 때문에 사전의 내용이 변하는 환경에서도 적용할 수 있다. 인식 실험에서는 39개의 단어로 이루어진 사전에 대하여 613개의 단어 영상에 대해 실험한 결과 98.54%의 높은 인식률을 보임으로써 제안하는 방법이 매우 효과적임을 확인하였다. 아니라 곰팡이 균주도 실제 praxis에 적합하게 개발시킬수 있다. 따라서 앞으로 발효육제품제조에 있어 starter culture가 갖는 의미는 매우 중요하며 특히 짧은 숙성기간을 거치는 발효소시지의 제조에 있어서는 필수불가결한 공정의 한 분야로 자리잡게 될 것이다.큰 차이 없었으나 이중포장과 진공포장은 상당히 효과적임을 알 수 있었다.로는 18%에 비하여 22%가 더 적합한 것으로 생각되었다.$0.15{\sim}0.35%$이었다.irc}C$에서 $13.49{\times}10^{-3}$이었다. 이 값들을 Arrhenius식에 대입하여 구한 활성화 에너지는 24.795 kJ/Kmol이었다. 이 값으로부터 결정한 살균 포장약주 명가의 상용 저장 수명은 $10^{\circ}C$에서 2년, $20^{\circ}C$에서 1년 4개월, $25^{\circ}C$에서 1년 2개월 이었다. 서울의 매월 평균 온도를 기준으로 계산할 때 본제품의 상용저장기간은 1년 8개월이었다.로 반죽이 호화되고 가열시간이 그 이상으로 증가할 때도 반죽의 호화가 약간은 진행되지만 $90^{\circ}C$ 이상의 가열온도에서는 가열시간 0.5분 이내에 반죽의 호화가 급속히 일어나고 가열 시간을 증가시켜도 더이상의 호화는 일어나지 않았다. 같은 조건에서는 waxy corn starch 반죽의 호화 속도가 corn starch보다 더 빠른 것으로 나타났다. 대표적으로 52% 수분함량에서 반응속도상수(k)와 가열온도(T)사이의 관계식은 corn starch의 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.389-392
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• 2021

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.