• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.495-500
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• 2020

뉴스 기사는 반드시 객관적이고 넓은 시각으로 정보를 전달하지 않는다. 따라서 뉴스 기사를 기존의 추천 시스템과 같이 개인의 관심사나 사적 정보를 바탕으로 선별적으로 추천하는 것은 바람직하지 않다. 본 논문에서는 최대한 객관적으로 다양한 시각에서 비슷한 사건과 인물에 대해서 판단할 수 있도록 유사도 기반의 기사 추천 모델을 제시한다. 길이가 긴 문서 사이의 유사도를 측정하기 위해 GPT2 [1]언어 모델을 활용했다. 이 과정에서 단방향 디코더 모델인 GPT2 [1]의 단점을 추가 학습으로 개선했으며, 저장 공간의 효율과 핵심 문단 추출을 위해 BM25 [2]함수를 사용했다. 그리고 준 지도 학습 [3]을 통해 유사도 레이블링이 되어있지 않은 최신 뉴스 기사에 대해서도 자가 학습을 진행했으며, 이와 함께 길이가 긴 문단에 대해서도 효과적으로 학습할 수 있도록 문장 길이를 기준으로 3개의 단계로 나누어진 커리큘럼 학습 [4]방식을 적용했다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.15A no.2
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• pp.125-134
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• 2008

We implemented a system being able to suggest example sentences for multiple choice tests, considering the level of students. To build the system, we designed an automatic method for sentence generation, which made it possible to control the difficulty degree of questions. For the proper evaluation in the multiple choice tests, proper size of question pools is required. To satisfy this requirement, a system which can generate various and numerous questions and their example sentences in a fast way should be used. In this paper, we designed an automatic generation method using a linguistic resource called WordNet. For the automatic generation, firstly, we extracted keywords from the existing sentences with the morphological analysis and candidate terms with similar meaning to the keywords in Korean WordNet space are suggested. When suggesting candidate terms, we transformed the existing Korean WordNet scheme into a new scheme to construct the concept similarity matrix. The similarity degree between concepts can be ranged from 0, representing synonyms relationships, to 9, representing non-connected relationships. By using the degree, we can control the difficulty degree of newly generated questions. We used two methods for evaluating semantic similarity between two concepts. The first one is considering only the distance between two concepts and the second one additionally considers positions of two concepts in the Korean Wordnet space. With these methods, we can build a system which can help the instructors generate new questions and their example sentences with various contents and difficulty degree from existing sentences more easily.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.241-245
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• 2003

본 논문은 기계번역 시스템의 성능평가를 위한 '핵심어 전달율 측정' 방안에 대해서 기술한다. 기계번역 시스템의 성능평가는 두 가지 측면으로 고려될 수 있다. 첫 번째는 객관적인 평가로 IBM에서 주창한 BLEU score 측정이나 NIST의 NIST score 측정이 그 예이다. 객관적인 평가는 평가자의 주관적인 판단이나 언어적인 특성을 배제한 방법으로 프로그램을 통해 자동으로 fluency와 adequacy를 측정하여 성능을 평가한다. 다음은 주관적인 평가이다. 주관적인 평가는 평가자의 평가를 통해 번역의 품질을 평가하는 방법이다. 주관적 평가 방법의 대표적인 것으로는 NESPOLE이나 LDC가 있다. 주관적인 평가는 평가자의 정확한 판단으로 신뢰할만한 성능평가 결과를 도출하지만, 시간과 비용이 많이 들고, 재사용할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 번역대상 문장에서 핵심어를 추출하고, 그 핵심어가 기계번역 시스템의 수행결과에 전달된 정도를 자동으로 측정하는 새로운 평가방법인 '핵심어 전달율 측정' 방안을 제안한다. 이는 성능평가의 비용과 시간을 절약하고, 주관적 평가와 유사한 신뢰성 있는 평가결과를 얻을 수 있는 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.11 no.3
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• pp.77-87
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• 2019

The study aimed to develop Speech Range Profile (SRP) and to examine and validate its clinical application. Forty-five participants without voice disorders aged 18-29 years were compared using SRP and Voice Range Profile (VRP). The authors developed the "Fire!" paragraph as a SRP task compromising 14 sentences including all Korean spoken phonemes and sentence types. To compare SRP and VRP results, the participants read the paragraph (reading) and counted from 21 to 30 (counting) as a part of SRP tasks, and produced a vowel /a/ from low to high frequencies (gliding) and a shortened form of the VRP as a part of VRP tasks. $F0_{max}$, $F0_{min}$, $F0_{range}$, $I_{max}$, $I_{min}$, and $I_{range}$ for each task were measured and compared, showing that $F0_{max}$, $F0_{min}$, $F0_{range}$, $I_{max}$, and $I_{range}$ were not different between reading and gliding. $I_{min}$, had the lowest value in counting. It is concluded that the newly developed SRP task, reading the "Fire" paragraph, can yield a maximum phonation range similar to that found by VRP. Therefore, it is expected that voice evaluation can be effectively performed in a relatively short time by applying SRP with the "Fire" paragraph, a functional utterance task, in place of VRP, which may be difficult to measure long term or in cases of severe voice disorders.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.4
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• pp.304-310
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• 2017

This study is a methodological research study that tests the validity and reliability of the NCRC (Nurse Clinical Reasoning Competence scale), an instrument developed by Liou and his colleagues as the basic data for enhancing the clinical reasoning competence of nurses, by translating it into Korean and checking the similarity of the sentence structure and meaning (between the two versions?). This study verified its validity and reliability by examining 166 nurses working in four tertiary hospitals located in Seoul and Busan. An analysis of the content validity by experts showed that all of the items have a content validity higher than CVI 0.8. From the exploratory and confirmatory factor analysis, it was found that the instrument includes a total of 15 items consisting of one factor. In addition, the correlation with the Korean version of the Nurse Clinical Reasoning Competence scale is confirmed to test the concurrent validity, by using a measurement tool of nurses' critical thinking dispositions and clinical decision-making abilities (correlation coefficient =.55-.64(p<.001) and Cronbach's ${\alpha}=.93$). Thus, the Korean version of the NCRC may be a useful instrument for evaluating the clinical reasoning competence of Korean nurses and providing the basic data for assessing their clinical reasoning competence and developing their promotion strategies.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.21 no.2
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• pp.131-150
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• 2015

Omission of noun phrases for obligatory cases is a common phenomenon in sentences of Korean and Japanese, which is not observed in English. When an argument of a predicate can be filled with a noun phrase co-referential with the title, the argument is more easily omitted in Encyclopedia texts. The omitted noun phrase is called a zero anaphor or zero pronoun. Encyclopedias like Wikipedia are major source for information extraction by intelligent application systems such as information retrieval and question answering systems. However, omission of noun phrases makes the quality of information extraction poor. This paper deals with the problem of developing a system that can restore omitted noun phrases in encyclopedia documents. The problem that our system deals with is almost similar to zero anaphora resolution which is one of the important problems in natural language processing. A noun phrase existing in the text that can be used for restoration is called an antecedent. An antecedent must be co-referential with the zero anaphor. While the candidates for the antecedent are only noun phrases in the same text in case of zero anaphora resolution, the title is also a candidate in our problem. In our system, the first stage is in charge of detecting the zero anaphor. In the second stage, antecedent search is carried out by considering the candidates. If antecedent search fails, an attempt made, in the third stage, to use the title as the antecedent. The main characteristic of our system is to make use of a structural SVM for finding the antecedent. The noun phrases in the text that appear before the position of zero anaphor comprise the search space. The main technique used in the methods proposed in previous research works is to perform binary classification for all the noun phrases in the search space. The noun phrase classified to be an antecedent with highest confidence is selected as the antecedent. However, we propose in this paper that antecedent search is viewed as the problem of assigning the antecedent indicator labels to a sequence of noun phrases. In other words, sequence labeling is employed in antecedent search in the text. We are the first to suggest this idea. To perform sequence labeling, we suggest to use a structural SVM which receives a sequence of noun phrases as input and returns the sequence of labels as output. An output label takes one of two values: one indicating that the corresponding noun phrase is the antecedent and the other indicating that it is not. The structural SVM we used is based on the modified Pegasos algorithm which exploits a subgradient descent methodology used for optimization problems. To train and test our system we selected a set of Wikipedia texts and constructed the annotated corpus in which gold-standard answers are provided such as zero anaphors and their possible antecedents. Training examples are prepared using the annotated corpus and used to train the SVMs and test the system. For zero anaphor detection, sentences are parsed by a syntactic analyzer and subject or object cases omitted are identified. Thus performance of our system is dependent on that of the syntactic analyzer, which is a limitation of our system. When an antecedent is not found in the text, our system tries to use the title to restore the zero anaphor. This is based on binary classification using the regular SVM. The experiment showed that our system's performance is F1 = 68.58%. This means that state-of-the-art system can be developed with our technique. It is expected that future work that enables the system to utilize semantic information can lead to a significant performance improvement.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.7-12
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• 1999

정보 검색 시스템은 사용자 질의의 키워드들과 문서들의 유사성(similarity)을 기준으로 관련 문서들을 순서화하여 사용자에게 제공한다. 그렇지만 인터넷 검색에 사용되는 질의는 일반적으로 짧기 때문에 보다 유용한 질의를 만들고자 하는 노력이 지금까지 계속되고 있다. 그러나 키워드에 포함된 정보가 제한적이기 때문에 이에 대한 보완책으로 사용자의 적합성 피드백을 이용하는 방법을 널리 사용하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 적합성 피드백의 가장 큰 단점인 빈번한 사용자 참여는 지양하고, 시스템에 기반한 적합성 피드백에서 배제한 사용자 참여를 유도하는 검색 문서의 분류 정보에 기반한 용어 클러스터 질의 확장 모델(Term Cluster Query Expansion Model)을 제안한다. 이 방법은 검색 시스템에 의해 검색된 상위 n개의 문서에 대하여 분류기를 이용하여 각각의 문서에 분류 정보를 부여하고, 문서에 부여된 분류 정보를 이용하여 분류 정보의 수(m)만큼으로 문서들을 그룹을 짓는다. 적합성 피드백 알고리즘을 이용하여 m개의 그룹으로부터 각각의 용어 클러스터(Term Cluster)를 생성한다. 이 클러스터가 사용자에게 문서 대신에 피드백의 자료로 제공된다. 실험 결과, 적합성 알고리즘 중 Rocchio방법을 이용할 때 초기 질의보다 나은 성능을 보였지만, 다른 연구에서 보여준 성능 향상은 나타내지 못했다. 그 이유는 분류기의 오류와 문서의 특성상 한 영역으로 규정짓기 어려운 문서가 존재하기 때문이다. 그러나 검색하고자 하는 사용자의 관심 분야나 찾고자 하는 성향이 다르더라도 시스템에 종속되지 않고 유연하게 대처하며 검색 성능(retrieval effectiveness)을 향상시킬 수 있다.사용되고 있어 적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract