• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.559-562
• /
• 2020

본 논문에서는 한국어 입력 텍스트의 의미를 반영하는 색상 팔레트를 생성하는 방법을 제안한다. 기존 영문 모델에서 한국어의 특수성을 고려하여 입력 방법과 형태소 분석, 임베딩 등 여러 조건을 달리한 접근을 시도하고 최종적으로 두개의 모델을 선정하여 평가를 진행한다. 정량적 평가인 단일 팔레트 다양성 평가와 정성적 평가인 사용자 평가를 진행하였으며 결과 기존 영문 버전보다 다양성이 높았고 사용자가 실제 팔레트 보다 생성된 팔레트를 선호하는 비율도 향상되었다. 이번 연구로 한국어 임베딩을 활용하여 팔레트를 생성하였을 때 보다 다양한 색상과 의미적으로도 적합한 색상을 선정함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.197-206
• /
• 2019

본 연구는 일반 목적의 한국어교육에서 쓰기 능력을 배양하기 위해 제시되는 쓰기 과제가 학습자들이 성공적으로 수행할 수 있도록 구성되어 있는지를 통합형 한국어교재를 분석함으로써 논의하고자 하였다. 우선, 선행 연구에서 언급한 쓰기 과제의 개념 및 구성요소를 바탕으로 쓰기 과제의 구성요소를 정립하고 이 설정한 쓰기 과제의 구성요소를 가지고 연구 대상인 통합형 한국어교재를 분석하였다. 분석 결과, 쓰기과제의 유형에서 '자유 작문'과 '모방해서 쓰기'가 가장 높은 분포를 보였고 교재에서 공통적으로 다루는 주제는 21개 정도였다. 지시 내용의 대다수가 한 두 문장의 지시문으로 지시사항을 진술하는데 대부분이 주제 및 장르만을 제공하고 있으며 글의 목적, 형식, 분량, 시간 등은 제시되어 있지 않았다. 읽기 텍스트의 유형은 정보 전달의 목적을 가지는 설명문의 텍스트가 가장 많았고 평가 준거와 기타 요소에서 채점 기준과 시간은 전혀 제시되지 않고 있었다. 고급수준의 쓰기 과제에서는 글의 분량, 형식 등이 그나마 제시되는 편이나 초급과 중급에서는 이것조차 거의 나타나지 않았다. 이처럼 통합형 한국어교재에는 쓰기 과제의 구성요소가 고루 갖추어지지 않은 채 학습자들에게 제시되고 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.292-297
• /
• 2020

자연어 추론 모델은 전제와 가설 사이의 의미 관계를 함의와 모순, 중립 세 가지로 판별한다. 영어에서는 RTE(recognizing textual entailment) 데이터셋과 다양한 NLI(Natural Language Inference) 데이터셋이 이러한 모델을 개발하고 평가하기 위한 벤치마크로 공개되어 있다. 본 연구는 국외의 텍스트 추론 데이터 주석 가이드라인 및 함의 데이터를 언어학적으로 분석한 결과와 함의 및 모순 관계에 대한 의미론적 연구의 토대 위에서 한국어 자연어 추론 벤치마크 데이터 구축 방법론을 탐구한다. 함의 및 모순 관계를 주석하기 위하여 각각의 의미 관계와 관련된 언어 현상을 정의하고 가설을 생성하는 방안에 대하여 제시하며 이를 바탕으로 실제 구축될 데이터의 형식과 주석 프로세스에 대해서도 논의한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.14-18
• /
• 2023

본 연구는 한국어 음성-텍스트 데이터에서 보편적으로 나타난 휴지의 실현 양상을 분석하고, 이를 토대로 데이터셋을 선별해 보편적이고 규격화된 한국어 휴지 예측을 위한 모델을 제안하였다. 이를 위해 전문적인 발성 훈련을 받은 성우 등의 발화가 녹음된 음성-텍스트 데이터셋을 수집하고 MFA와 같은 음소 정렬기를 사용해 휴지를 라벨링하는 등의 전처리를 하고, 다양한 화자의 발화에서 공통적으로 나타난 휴지를 선별해 학습데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 바탕으로 LLM 중 하나인 KULLM 모델을 미세 조정하고 제안한 모델의 휴지 예측 성능을 평가하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
• /
• pp.413-418
• /
• 1998

음성 합성 시스템의 한 모듈로서 한국어 문자열을 음소열로 자동 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자열을 음소열로 변환할 때에는 한국어 음운현상에 대한 체계적인 분석 과정이 필요하다. 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소 내부와 여러 형태소가 결합하여 한 어절을 이루는 경우 그 형태소 경계, 그리고 어절 경계에서 서로 다른 음운규칙이 적용된다. 따라서 언절이나 문장 등의 입력을 음소열로 변환하기 위해서는 형태소 분석, 태깅작업이 반드시 수행되어야 올바른 발음열을 유도할 수 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 한국어의 형태음운현상을 반영하기 위해 형태소 분석을 선행한 후, 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운 변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 선택적으로 적용하여 형태소, 어절, 언절 또는 문장 등의 다양한 형태의 입력에 대해 발음열을 생성한다. 기존의 연구에서 분리되어 있던 형태소 태거와 변환시스템을 통합하여 사용자 편의성을 높였으며 텍스트 기반의 형태소 분석기를 사용하기 때문에 원형이 복원되는 형태소들에 대한 처리 루틴을 두어 오류를 감소 시켰다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
• /
• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.147-149
• /
• 2018

음성인식, 행동패턴인식, 텍스트마이닝 등 사람의 자연스러운 사회적인 활동을 통해 감성을 분석하려는 연구는 지속적으로 증가하고 있다. 특히 SNS는 현대사회에서 없어서는 안 될 소통의 도구로 자리 잡았기 때문에 SNS의 비정형데이터를 이용한 감성분석은 마케팅 분야에서 중요한 활용도구로 사용되고 있다. 이러한 추세에 따라 한국어에 대한 감성인식 역시 다방면으로 분석, 활용되고 있고 한국어의 어순과 표현방식, 중의성, 방언 등의 몇 가지 특징으로 인해 영어와는 다른 방식으로의 접근방식에 대한 필요성이 많은 연구에서 논의되고 있다. 따라서, 이 연구에서는 이러한 한국어의 특징을 수용하여 분석할 수 있도록 시계열 분석에 유용한 LSTM과 중복단어에 대한 가중치를 적용하여 한국어 감성분석을 진행해보고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.149-152
• /
• 2019

감성분석이란 입력된 텍스트의 감성을 분류하는 자연어처리의 한 분야로, 최근 CNN, RNN, Transformer등의 딥러닝 기법을 적용한 다양한 연구가 있다. 한국어 감성분석을 진행하기 위해서는 형태소, 음절 등의 추가 자질을 활용하는 것이 효과적이며 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이다. 모델 생성에 있어서 아키텍쳐 구성도 중요하지만 문맥에 따른 언어를 컴퓨터가 표현할 수 있는 지식 표현 체계 구성도 상당히 중요하다. 이러한 맥락에서 BERT모델은 문맥을 완전한 양방향으로 이해할 수있는 Language Representation 기반 모델이다. 본 논문에서는 최근 CNN, RNN이 융합된 모델과 Transformer 기반의 한국어 KoBERT 모델에 대해 감성분석 task에서 다양한 성능비교를 진행했다. 성능분석 결과 어절단위 한국어 KoBERT모델에서 90.50%의 성능을 보여주었다.

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

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.559-562
• /
• 2001

한국어 TTS시스템에서 한 가지 모듈로써의 발음열 생성기는 한국어의 특성상 음운적 조건과 형태론적 조건 등에 의해 다양한 방법과 예외처리를 요구하고 한국어의 음운현상에 대한 체계적인 분석과 처리가 필요하다. 그래서 이 논문은 형태 음운론적 분석을 통한 발음열 자동 생성기법을 소개한다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자 등을 정규화하고 복합명사 분해 사전을 이용한 복합명사 분해와 추가 조건을 통해 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리한다. 그리고 음운 변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 형태소 분석되지 않은 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운, 형태소 변화를 가져옴과 함께, 특히 ㄴ-첨가가 적용되는 텍스트는 7$\sim$8%정도의 나은 발음열을 생성찬 수 있었다. 그 결과, 발음열 생성기는 한국어 TTS 시스템의 한국어 처리라는 고질적인 문제 해결에 좋은 방향과 결과를 기여할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
• /
• pp.307-320
• /
• 1991

본 연구는 한국어 음성합성 시스팀에서 한글 텍스트를 음소로 변환 시키는 규칙기반과 신경망을 결합한 한글-음소 변환 시스팀을 제안하고 이를 위해 시스팀 모델을 설계하고 시스팀의 각 구성요소들을 설명하며 한국어 음운 변동 규칙중 설측음화 데이타와 설측음화에 상충되는 데이타를 사용하여 시스팀을 실험하고 제안된 모형의 타당성을 분석한다.