• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.82-86
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• 2020

딥러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 의해 향상된다. 그러나 데이터 구축은 많은 비용과 시간을 요구한다. 특히 전문 도메인의 데이터를 구축할 경우 도메인 지식을 갖춘 작업자를 활용할 비용과 시간이 더욱 제약적이다. 능동 학습 기법은 최소한의 데이터 구축으로 모델의 성능을 효율적으로 상승시키기 위한 방법이다. 다양한 데이터셋이 능동 학습 기법으로 구축된 바 있으나, 아직 전문 도메인의 한국어 데이터를 구축하는 연구는 활발히 수행되지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 능동학습기법을 통해 금융 도메인의 개체명 인식 코퍼스를 구축하였고, 이를 통해 다음의 기여가 있다: (1) 금융 도메인 개체명 인식 코퍼스 구축에 능동 학습 기법이 효과적임을 확인하였고, (2) 이를 통해 금융 도메인 개체명 인식기를 개발하였다. 본 논문이 제안하는 방법을 통해 8,043문장 데이터를 구축하였고, 개체명 인식기의 성능은 80.84%로 달성되었다. 또한 본 논문이 제안하는 방법을 통해 약 12~25%의 예산 절감 효과가 있음을 실험으로 보였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.388-392
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• 2009

웹 관련 기술의 발전과 더불어 정보시스템의 개발에서 기계가 자동 처리할 수 있는 데이터의 기술 방법으로 온톨로지의 사용이 보편화되고 있다. 온톨로지는 특정 영역의 개념과 그들간의 관계를 단순 명료하게 기술한다. 지식 발견을 위한 도메인 온톨로지 구축은 도메인의 이해, 데이터의 이해, 테스크의 이해, 온톨로지 학습, 온톨로지 평가, 정제 등 다단계를 통해 완성되나 전문성이 요구된다. 본 논문에서는 학습 기반 도메인 온톨로지 구축방법을 제안하고 건강데이터를 위한 온톨로지 구축에서 응용하였다. 제안된 학습 기반 온톨로지 구축 방법은 건강데이터의 세부 영역별 개념과 관계를 밝히는데 유용하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.205-212
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• 2018

고성능 CPU/GPU의 개발과 심층신경망 등의 인공지능 알고리즘, 그리고 다량의 데이터 확보를 통해 기계학습이 다양한 응용 분야로 확대 적용되고 있다. 특히, 사물인터넷, 사회관계망서비스, 웹페이지, 공공데이터로부터 수집된 다량의 데이터들이 기계학습의 활용에 가속화를 가하고 있다. 기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 표준화된 절차에 따라 기계학습을 위한 학습 데이터세트를 구축하기 위한 방안을 연구하였다. 먼저 학습 데이터세트가 갖추어야할 요구사항을 문제 유형과 데이터 유형별로 분석하였다. 이를 토대로 기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축에 관한 참조모델을 제안하였다. 또한 학습 데이터세트 구축 참조모델을 국제 표준으로 개발하기 위해 대상 표준화 기구의 선정 및 표준화 전략을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.74-77
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• 2021

최근 딥러닝을 이용하여 객체 인식 학습을 위한 데이터셋을 구축하는데 있어 시간과 인력을 단축하기 위해 인조 데이터를 생성하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 실제 환경과 관계없이 임의의 배경에 배치되어 구축된 데이터셋으로 학습된 네트워크를 실제 환경으로 구성된 데이터셋으로 테스트할 경우 인식률이 저조하다. 이에 본 논문에서는 실제 배경 이미지에 객체 이미지를 합성하고, 다양성을 위해 3차원으로 회전하여 증강하는 인조 데이터셋 생성 시스템을 제안한다. 제안된 방법으로 구축된 인조 데이터셋으로 학습한 네트워크와 실제 데이터셋으로 학습된 네트워크의 인식률을 비교한 결과, 인조 데이터셋의 성능이 실제 데이터셋의 성능보다 2% 낮았지만, 인조 데이터셋을 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.106-111
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• 2018

감성분석(Sentiment Analysis)은 텍스트에 나타난 감성을 분석하는 기술로 자연어 처리 분야 중 하나이다. 한국어 텍스트를 감성분석하기 위해 다양한 기계학습 기법이 많이 연구되어 왔으며 최근 딥러닝의 발달로 딥러닝 기법을 이용한 감성분석도 활발해지고 있다. 딥러닝을 이용해 감성분석을 수행할 경우 좋은 성능을 얻기 위해서는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 하지만 감성분석에 적합한 학습데이터를 얻는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기존에 구축되어 있는 감성사전을 활용한 대용량 학습데이터 구축 방안을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.55-66
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• 2023

최근 전세계적으로 사회 모든 분야에서 인공지능 학습용 데이터에 관한 선행연구를 기반으로, 인공지능 학습용 데이터의 가치를 높이고 고품질 데이터를 확보하고자 하는 움직임이 늘고 있다. 따라서, 고품질 데이터를 확보하기 위한 구축사업에서는 품질관리가 매우 중요하다. 이에, 본 논문에서는 인공지능 학습용 데이터를 구축할 시 고품질데이터 확보를 위한 품질관리와 그에 따른 구축공정별 개선방안을 제시하였다. 특히, 인공지능 학습을 위해 구축되는 비정형데이터는 데이터 품질의 80% 이상이 구축과정에서 결정된다. 본 논문에서는 비정형데이터 이미지/영상데이터에 대한 품질검사를 통해 구축단계에서의 획득, data cleaning, labeling 모델에서 발생된 검사절차 및 문제 요소를 해결함으로써 고품질 데이터 확보 방안을 제시하였으며, 제시한 방안을 토대로 인공지능 학습용 데이터 구축에 참여하는 연구단체와 사업자들에게 데이터의 품질편차를 극복하기 위한 대안이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.585-587
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• 2015

본 연구에서는 네이버 영화평을 학습데이터로 사용하여 영화평 감성분류에 필요한 감성사전을 자동으로 구축하는 방법에 대해 제안한다. 이 때 학습데이터의 분량과 긍정/부정 영화평의 비율을 달리하여 네 가지의 학습데이터를 마련하고, 각 경우에 대하여 감성사전과 나이브베이즈(이하, NB) 분류기를 구축한 후, 이 둘의 성능을 비교했다. 네 종류의 학습데이터로 구축한 감성사전과 NB 분류기를 이용하여 영화평 감성 자동분류 성능을 비교한 결과, 네 경우의 평균 균형정확도는 감성사전이 78.2%, NB 분류기가 66.1%였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1252-1255
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• 2006

본 논문은 정보검색, 정보추출, 번역, 자연어처리 등의 작업을 위한 통계적 방법론에서 필요한 학습 데이터 구축을 효율적으로 하기 위한 학습 데이터 반자동 구축 장치 및 그 방법에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 학습 데이터 구축양을 줄이기 위해서 능동 학습을 이용한다. 또한 최근 각광 받고 있는 Conditional Random Fields(CRF)를 능동학습에 이용하기 위해서 CRF를 이용한 Confidence measure를 정의한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.591-595
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• 2023

최근 지시 학습을 통해 미세 조정한 자연어 처리 모델들이 큰 성능 향상을 보이고 있다. 하지만 한국어로 학습된 자연어 처리 모델에 대해 지시 학습을 진행할 수 있는 데이터 세트는 공개되어 있지 않아 관련 연구에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 T5 기반 한국어 자연어 처리 모델인 Long KE-T5로 영어 데이터 세트를 번역하여 한국어 지시 학습 데이터 세트를 구축한다. 또한 구축한 데이터 세트로 한국어로 사전 학습된 Long KE-T5 모델을 미세 조정한 후 성능을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.13-14
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• 2021

본 논문은 생성모델의 학습데이터 제작기법에 대한 실험 및 결과와 향후 관련 연구의 방향을 기술한다. GAN으로 대표되는 생성모델이 아티스트에게 얼마만큼의 만족도와 영감을 주는지를 비교 실험 및 평가하기 위해서는 정제된 학습데이터가 필요하다. 하지만 현실적으로 아티스트의 작품은 데이터 세트를 만들기에는 그 수가 적고 인공지능이 학습하기에도 정제되어있지 않다. 2차 가공작업을 통하여 아티스트의 원본 작업과 유사한 데이터 세트의 구축은 생성모델의 성능향상을 위해 매우 중요하다. 연구의 결과 생성모델이 표현하기 어려운 스타일의 작가 작품을 선정한 뒤 최적의 학습데이터를 만들기 위한 다양한 실험과 기법을 통해 구축한 데이터 세트를 생성모델 알고리즘에 적용하고 실험을 통해 창작자의 작품제작 의도인 작가 진술에 최대한 유사한 이미지의 생성과 더 나아가 작가가 생각하지 못했던 창조적 모방의 결과물을 도출하였고 작가평가를 통해 높은 만족도를 얻었다.