• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-12
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• 2005

본 논문은 은닉 마코프 모델(hidden Markov Model: HMM)을 2 단계로 적용하여 논문 모집공고(Call-for-Paper: CFP)에서 필요한 정보를 추출하는 방법을 제안한다. HMM은 순차적인 흐름의 정보를 담고 있는 데이터를 잘 설명할 수 있으며 CFP가 담고 있는 정보에는 순서가 있기 때문에, CFP를 HMM으로 설명할 수 있다. 하지만, 문서를 전체적으로(global) 파악하는 HMM만으로는 정보의 정확한 경계를 파악할 수 없다. 따라서 첫 번째 단계로 CFP문서에서 구(phrase) 단위를 구성하는 단어의 열에 대한 HMMs을 통해 국부적으로(local) 정보의 경계와 대강의 종류를 파악한다. 그리고 두 번째 단계에서 전체적인 문서의 내용 흐름에 근거하여 구축된 HMM을 이용하여 그 정보가 세부적으로 어떤 종류의 정보인지 정한다. PASCAL challenge에서 제공받은 Cff 말뭉치에 대한 첫 번째 단계의 실험 결과, 0.60의 재현률과 0.61의 정확률을 보였으며, 정확률과 재현률을 바탕으로 F-measure를 측정한 결과 0.60이었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1195-1203
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• 2008

한글 문서에서 의성어는 자연적 혹은 인공적 소리를 인간의 언어로 표현하는 것으로서, 대상과 가장 가깝게 느껴지는 의성어 단어로 표현할 수 있으며 또한 음향 도서관구축 등 멀티미디어 데이터를 분류하는 기준으로 활용할 수 있다. 이 연구에서 우리는 말뭉치에서 의성어들의 출현빈도를 구하고, 실험에서 사용할 의성어 100개를 선별하였다. 의성어의 관계를 분류하기 위하여 유사도 및 거리 매트릭스의 특징을 추출하고, 이후에 주성분 분석 방법(PCA)을 사용하여 의성어 특성의 차원을 낮추었으며 의성어들의 관계를 벡터 공간에 표현하였다. 비계층적 클러스터링 방법 들을 비교하여 k-means 알고리즘을 사용하였다. 결과로 의성어를 분류하였고 분류 결과를 통해 의성어들의 특성을 반영할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.65-72
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• 2004

본 논문에서는 백오프 통계 정보를 이용하여 일반적인 복합명사 뿐만 아니라 외래어 미등록어를 포함한 복합명사도 잘 분해하는 방법을 제안한다. 본 시스템은 입력으로 형태소분석기가 내주는 많은 분석 후보들을 받는다. 단음절 명사를 포함한 분석 후보도 포함되므로 입력 분석 후보의 수는 대단히 많게 된다. 본 모듈의 주요 작업은 이 중에서 가장 좋은 분석후보를 선택하는 것이 된다. 미등록어가 포함된 경우 이에 부합되는 분석 후보를 잘 선택하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 이를 위해서 본 시스템에서 사용하는 주요 정보는 단어간 어휘 바이그램 통계정보이다. 또한 외래어 미등록어의 인식 정확성을 높이기 위해 음절 바이그램 정보도 이용한다. 통계정보는 대량의 품사 태깅 말뭉치에서 추출하였다. 데이터 부족 문제를 해소하기 위해서 우리는 백오프(back-off) 평탄화(smoothing) 기법을 이용하였다. 미등록어가 포함된 복합명사의 분석 후보의 수를 줄이기 위한 기술도 연구하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.145-150
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• 2009

이 논문은 한글 뉴스 기사의 댓글에 대한 감정 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기계학습을 이용하는데 본 논문에서는 자질의 가중치를 재조정하는 좀 색다른 방법을 제안한다. 일반적으로 댓글은 독자들이 특정 기사에 대해서 어떠한 감정을 가지고 있는지를 파악하는 중요한 단서가 된다. 그런데 독자들의 감정은 가사에 어떤 분야에 속하느냐에 영향을 받는다. 예를 들면 정치 기사는 부정적인 댓글은 많이 포함하고 있으며 인물 기사는 긍정적인 기사를 많이 포함한다. 이 논문은 이와 같은 댓글의 속성을 이용해서 기사의 원문과 기사의 분야 정보를 이용하여 가중치를 조정한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 신문 기사와 댓글을 수집하여 감정 말뭉치를 구축하였으며 감정자질을 추출하기 위해 감정 사전을 구축하였다. 제안된 시스템의 $F_1$ 척도는 92.2%였으며 원문의 감정 단어와 분야 정보가 댓글의 감정을 분류하는데 중요한 자질임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.45-49
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• 2013

기존 연구에서는 질의 응답 시스템에서 정답 유형을 분류하기 위해 패턴 매칭 방식이나 교사 학습(Supervised Learning)을 이용했다. 패턴 매칭 방식은 질의 분석을 통해 수동으로 패턴을 구축해야 한다. 교사 학습에서는 훈련 데이터 전체에 정답 유형이 태깅(Tagging)되어야 하며, 이를 위해서는 사용자의 질의에 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업이 많이 필요하다. 웹을 통해 정답 유형이 태깅되지 않은 대용량의 사용자 질의 말뭉치를 구할 수 있지만, 이 데이터에는 정답 유형이 태깅되어 있지 않다. 따라서, 대용량의 사용자 질의에 비례하여, 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업량이 증가한다. 앞서 언급한 두 가지 방법론에서, 정답 유형 분류를 위해 수작업이 많이 필요하다는 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 일부 태깅된 훈련 데이터를 필요로 하는 반교사 학습(Semi-supervised Learning)에 기반한 정답 유형 분류를 제안한다. 이는 정답 유형 분류 작업에 필요한 노동력을 최소화함으로 대용량의 데이터를 통한 효율적 질의 응답 시스템 구축을 가능하게 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-84
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• 2016

본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.321-323
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• 2016

최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.289-294
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• 2022

의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.624-629
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• 2022

에세이의 창의성을 자동으로 분류하는 기존의 주요 연구는 말뭉치에서 빈번하게 등장하지 않는 단어에 초점을 맞추어 기계학습을 수행한다. 그러나 이러한 연구는 에세이의 주제와 상관없이 단순히 참신한 단어가 많아 창의적으로 분류되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 어텐션(Attention)과 역문서 빈도(Inverse Document Frequency; IDF)를 이용하여 에세이 내용 전달에 있어 중요하면서 참신한 단어에 높은 가중치를 두는 문맥 벡터를 구하고, 자기부호화기(AutoEncoder) 모델을 사용하여 문맥 벡터들로부터 창의적인 에세이와 창의적이지 않은 에세이의 특징 벡터를 추출한다. 그리고 시험 단계에서 새로운 에세이의 특징 벡터와 비교하여 그 에세이가 창의적인지 아닌지 분류하는 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 방안은 기존 방안에 비해 높은 정확도를 보인다. 구체적으로 제안 방안의 평균 정확도는 92%였고 기존의 주요 방안보다 9%의 정확도 향상을 보였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권3호
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• pp.443-454
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• 2023

The purpose of this study is to reveal the Korean learners' usage pattern of '의', the genitive particle, according to semantic classification, so that it can be referred to in determining the contents and methods of related education. The method of this study adopts a quantitative analysis using learners corpus established by National Institute of Korean Language. As a result of the analysis, as proficiency increases, the overall frequency of '의' increases and the number of meaning senses used increases. However, the frequency of errors also increases with it. As for the usage pattern of each sense, the meaning of 'ownership, belonging' is the most frequent, and followed by 'acting entity', 'kinship, social relations', and 'relationship(area)'. In conclusion, the meanings of 'acting subjects' and 'relationships(area) need to be supplemented with explicit education. Other meanings need to be discussed, and decisions should be made in consideration of learning purpose and proficiency.