• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.69-76
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• 2012

본 논문은 웹 검색 개인화를 실현하기 위해 개념네트워크 구조의 사용자 프로파일에 기반한 새로운 형태의 순위 재조정 기법을 제안한다. 기본적으로 개인화 검색은 개인 사용자의 검색 성향을 담고 있는 사용자 프로파일을 기반으로 이루어지며, 이를 활용하여 초기에 주어진 검색 질의어를 확장하거나 검색결과의 순위를 재조정하게 된다. 제안 기법은 순위 재조정 기법을 주축으로 질의어 확장 기법을 융합한 형태를 취한다. 기본 아이디어는 사용자 프로 파일에 의해 추천된 확장 질의어로부터 도출된 문서집합들에 공통적으로 출현하는 문서들의 중첩도를 평가하여, 그 결과값을 순위 재조정에 활용하는 것이다. 성향이 다른 다수의 실험자들이 검색 질의어 유형을 구분하여 실험을 수행함으로써 제안기법이 기존 기법에 비해 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.427-430
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• 2012

최근 차량용 블랙박스, 자동 운전 시스템, 어라운드 뷰 시스템 등과 같은 운전자의 편의와 안전을 위한 장치 및 시스템들이 개발되고 있다. 현재 운전자를 위한 보조 시스템으로 구글(google)의 자동 운전 시스템(Auto Car Driving System)과 현대 모비스(hyundai mobis)의 AVM 시스템(Around View Monitoring System) 등의 다양한 차량용 편의장치 시스템들이 등장했다. 위와 같은 다양한 ECU들을 관리하기 위한 서버 및 저장 장치 역할을 할 수 있는 고사양의 Car PC의 장착이 필수적이다. 기존의 AVM 시스템은 차량 주변을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 또는 별도의 차량용 네트워크를 통해 임베디드 시스템 또는 SoC(System On Chip)형태의 하드웨어 기반으로 개발되고 있다. 하지만 고사양의 Car PC 기반에서는 별도의 비용없이 소프트웨어로 구현이 가능하다. 본 논문에서는 차량의 전 후 좌 우에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 AVM 시스템(Around-View Monitoring System)을 위한 카메라 보정 및 정합 처리 모듈 및 AVM 시스템을 Windows를 O/S로 하는 PC 내부에서 기존의 AVM 시스템을 이용하여 화면에 전 후 좌 우 버튼을 각각 만들어 버튼을 터치했을 때, 각 버튼에 해당되는 영상이 AVM 시스템과 함께 출력되도록 하거나 디스플레이에 Full 버전으로 출력되도록 S-UI(Smart User Interface)를 설계 및 구현한다. 제안하는 AVM 시스템과 기존의 AVM 시스템의 성능과 기능을 비교 분석함으로써 제안하는 영상 처리 모듈을 이용하여 추가 비용이 발생하지 않는 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.726-734
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• 2019

이 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스 건수와 연관어에 대해 알아보았다. 뉴스는 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈를 활용하여 수집하였고, 연간 게재 기사, 재난종류에 따른 뉴스 빈도, 지진과 비 지진 간 뉴스 빈도, 연관어에 대한 분석을 실시하였다. 조사 결과에 따르면, '재난문자'관련 뉴스가 2016년에 182건으로 전년대비 약 20배 증가하는 성장세를 보였다. 재난문자 뉴스는 2016년 이래로 꾸준히 높은 수치를 보였다. 2016년은 지진의 비중이 매우 높았지만 2017년과 2018년은 지진의 비중이 낮아지고 비지진의 비중이 높아지는 것으로 나타났다. '재난문자' 연관어는 행정안전부(국가안전처, 행안부 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 그 다음으로 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.1-9
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• 2019

자율 주행 자동차나 소방 로봇과 같은 시스템에서 영상을 얻을 때 다양한 요인들로 인해 잡음, 블러와 같은 열화가 발생한다. 이런 열화된 영상에 직접 영상 분류와 같은 기술을 적용하기 어려워 열화 제거가 불가피하나 이러한 시스템들은 영상의 열화를 인식할 수 없어서 열화된 영상을 복원하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상에 적용된 열화를 인지하지 못하는 상황에서 여러 방법들로 열화된 영상으로부터 자연스럽고 선명한 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 우리가 제안한 방법은 딥러닝 모델에 채널 어텐션 모듈과 스킵 커넥션을 사용하여 영상에 적용된 열화에 따라 복원에 필요한 채널에 높은 가중치를 적용해 복합 열화 영상의 복원을 진행한다. 이 방법은 다른 복합 열화 복원 방법에 비해 학습이 간단하고 기존의 다른 방법들에 비해 높은 복합 열화 복원 성능을 낸다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1595-1603
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• 2020

포털 사이트의 인터넷 뉴스 댓글, SNS, 커뮤니티 사이트 등의 온라인상에서 명예 훼손 사건이 최근 점점 증가하고 있다. 온라인상의 차별 및 혐오 표현은 명예 훼손 문제뿐만 아니라 사생활 침해, 인신 공격 등 다양한 형태로 온라인 서비스 이용자들을 위협하고 있다. 지난 몇 년간 산업계와 학계는 이러한 문제를 해결하고자 다양한 방법으로 연구해왔다. 하지만 한국어 대상으로 수행된 딥러닝 기반 혐오 표현 탐지 연구는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구의 목적은 혐오 표현뿐만 아니라 다양한 차별적 표현에 대한 탐지를 위해 데이터셋을 구축하고 이를 분류하기 위한 딥러닝 모델링을 실험하는 것이다. 데이터셋 구축은 10명의 인원이 교차적으로 검토를 하면서 7개 항목에 대한 라벨링 기준을 확립했다. 본 연구는 약 137,111개에 해당하는 한국어 인터넷 뉴스 댓글 데이터셋에 대해 7개의 항목을 각각 이진 분류하고, 이를 딥러닝 기법을 통해 분석한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 어텐션 기반 다중 채널 CNN 모델링 기법이다. 실험 결과 7개 항목에 대해 가중 평균 f1 점수를 평가했을 때, 70.32%의 성능을 달성했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.662-667
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• 2022

의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1880-1889
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• 2022

온라인 포털 플랫폼은 뉴스 기사와 온라인 댓글을 제공하고 있으나, 온라인 댓글의 익명성은 반시민적 표현을 증가시켜 사회적 문제점으로 간주되고 있다. 댓글의 반시민성 검출 연구가 많이 이루어진 국외와 달리, 국내에서는 비시민성을 세분화한 한국어 데이터셋이 구현되지 않아 심도있는 연구가 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 댓글의 반시민성에 대한 라벨링을 총 13가지 항목으로 시행하였으며 반시민적 표현으로 요약하였다. 또한 어텐션 알고리즘을 이중으로 적용하여 임베딩 벡터를 추출하였고 이후 2-d CNN으로 반시민성 항목을 분류하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘이 무례한 호칭 및 공격적 어조 등의 반시민성 검출에 유용하다는 것을 보여주었다. 본 연구는 민주적 담론을 저해하는 반시민적 댓글들을 탐지함으로써 건전한 온라인 댓글 문화 형성에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.335-340
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• 1998

최근 컴퓨터 통신 기술의 발달로 인하여 교육분야에서의 컴퓨터 통신망을 이용한 학습의 효율성 증대에 대한 연구가 활발하다. 지금까지의 학습 방식은 교과목 특성의 개별성을 인식하지 못하거나 혹은 기술적인 문제점 등으로 인하여 학습자들에게 일관된 단답형이나 선다형의 학습 방식을 요구하여 왔다. 웹을 기반으로 한 원격 교육으로의 활용 측면에서 프랑스어와 같은 제2외국어의 경우, 한국어 환경에서의 프랑스어 악상 문자 입력이나 개별화된 저작 언어 개발 등의 문제점이 제기된다. $\lceil$Voila-web$\rfloor$ 은 한국어를 모국어로 하는 프랑스어 학습자들을 위한 교육 시스템으로 개별 교과목의 특성을 반영하고 능동적인 학습 방식을 통한 학습의 효율성 증대를 위한 시스템이다. 학습자들에게는 학습 자료의 전체적인 내용 흐름만을 제시하고 영역별 구체적인 자료의 전개는 다양한 교과 내용을 자유 항해할 수 있도록 설계되어 있다. 이는 학습자들로 하여금 통신망을 통한 컴퓨터 이용 학습의 장점을 기존의 학습 방식에 보완하여 보다 능동적인 학습 방식을 유도하여 학습의 효율성을 증대시킬 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.317-320
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• 2017

개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.777-782
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• 2012

본 논문은 웹 검색 시스템의 사용자 질의에 대한 키워드 색인 기반의 검색 과정에서 적합 문서를 선별하기 위해 검색 키워드의 의미정보와 사용자의 누적 사용정보를 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 검색 키워드 의미 정보를 이용하는 검색 방법은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제할 수 있고, 사용자의 누적된 사용정보는 관심사에 중심을 둔 검색문서들을 상위에 제시할 수 있다. 검색 키워드의 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류하며, 사용자의 정답 문서 참조 행위에 대한 누적 정보를 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.