• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-140
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• 2023

자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.65-71
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• 1997

이 논문은 부산대학교 전자계산학과 인공지능 연구실에서 개발한 정보검색 시스템 "미리내"의 적합성 피드백 방법을 분석하고, 그 방법들의 검색 효율을 비교 분석하였다. "미리내"에서 질의문은 자연언어 질의문을 사용하고 재검색을 위한 적합성 피드백은 원질의문에서 검색된 문서 중 이용자가 직접 선택한 적합 문서에서 추출한다. 적합성 피드백은 크게 단어 확장(Term Expansion)을 위한 단어 선택 방법과 추가될 단어에 가중치를 부여하는 단어 가중치 부여(Term Weighting)의 2가지 요소로 이루어진다. 단어 선택을 위해서는 적합 문서에 나타난 단어 빈도합(tf), 역문헌빈도(idf), 적합 문서 중에서 해당 단어가 있는 적합 문서의 비율(r/R) 등의 정보를 이용한다. 단어 가중치 부여 방법으로는 정규화 또는 코사인 함수를 이용하여 부여하였다. 단어확장에는 tfidf가 tfidf(r/R)보다 정확도 면에서 나은 향상율을 보였으나, 30위 내 검색된 적합문서의 수를 비교해 보았을 때 tfidf(r/R)의 정확도가 높았다. 단어 선택 방법에서 계산된 값을 정규화하여 가중치를 부여하였을 때 보다 코사인 함수를 이용하여 가중치를 부여하였을 때 정확도가 높았다. 실험은 KT-Set 2.0 (4391 건), 동아일보 96 년 신문기사(70459 건)를 대상으로 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.277-282
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• 1997

최근 들어 웹 상의 문서를 번역해 주는 번역 시스템이 상용화되고 있다. 일반 문서와 달리 웹 문서는 HTML 태그를 포함하고 있어 번역 시스템에서 문장 단위로 분리하는데 어려움이 있다. 또한 그 대상 영역이 제한되지 않으므로 미등록어 및 구문 분석 실패에 대한 대처 기능이 필요하다. 따라서 웹 문서의 번역 품질이 일반 문서 번역에 비해 현저히 떨어지게 된다. 이 논문에서는 HTML 태그를 보유한 영어 웹 문서를 대상으로 하는 번역 시스템인 "에서로-웹/EK"에 대해 기술한다. 에서로-웹/EK는 HTML 문서의 특성을 고려하여 태그를 분리, 복원하는 태그 관리자를 별도로 가진다. 또한 태그를 유지하면서 영어에서 한국어로 변환되는 과정에서 발생하는 어휘 분리, 어휘 통합, 어순 변환 둥의 다양한 변환 현상을 처리한다. 이 시스템은 변환 방식에 기반한 번역 시스템으로서 영어 해석, 영한 변환, 한국어 생성의 단계를 거친다. 구현된 시스템은 Netscape와 DDE(Dynamic Data Exchange) 방식으로 연동하여 HTML 문서를 번역한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.113-118
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• 2003

기존 문서 검색 시스템의 경우 단순히 문서 내에서 텍스트를 추출한 후 그 텍스트를 색인, 검색하는 형태를 가지고 있었다. 본 논문에서는 MS Word, Excel, HWP 등 다양한 형태의 문서에서 텍스트, 표, 이미지, 차트, 동영상 등의 문서 개체를 분석, 색인하고 이를 검색하는 시스템의 개발 방법을 제외하였다. 제안된 시스템은 문서의 내부 자료 구조를 CDML(Composite Document Markup Language)로 변환하고, 이를 색인, 저장함으로 기존의 전문 검색 시스템의 한계를 효과적으로 극복했으며, 문서 내의 검색 대상 개체로 자동 이동하고 하일라이팅 시키는 기술을 구현함으로 사용자 편익성을 높였다. 개발된 시스템의 성능을 평가한 결과, 다양한 문서 형식에 대해 평균 97% 이상의 CDML변환 성공률과 개체 검색 성공률을 보였으며, 이진 파일에서 직접 개체를 추출함으로 매우 높은 분석 및 색인 속도가 달성되었음을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 소개된 새로운 패러다임의 문서 검색 솔루션을 통해 다양한 기술적 상업적 파급 효과가 기대되고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.12-19
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• 2004

기존의 다중 문서요약은 전체 대상문서에 대해서 한번에 요약문을 생산하지만, 본 논문은 요약 대상문서 집합에서 핵심내용을 갖는 문서를 기본 문서로 선택, 임시 요약문장을 추출하고 대상문서 집합에서 순차적으로 문서를 입력받아 중요문장을 추출, 이전에 구축된 요약문장과 현재 추출된 문장을 비교하면서 요약에 필요한 문장을 선택하는 적응 기법을 제안한다. 제안한 방법으로 구현한 시스템은 NTCIR TSC 3에서 사용된 29개의 다중 문서집합을 통해서 성능을 평가하였다. 적응 기법 시스템은 TSC3의 baseline시스템인 Lead 방법보다는 높은 성능을 나타냈지만, TSC 3에 참가한 시스템들과의 비교에서는 월등한 성능 우위를 나타내지 못했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.187-189
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• 2015

최근 한국어 문서에서 공간 정보를 자동으로 추출하는 연구가 진행됨에 따라, 이를 응용한 다양한 소프트웨어 개발이 가능해 졌다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 공간 정보 중 공간 관계 정보를 Google Maps API를 이용하여 시각화하는 방법에 대해 설명한다. 공간 관계 정보 중, 거리, 방향 등의 정적인 정보와 이동을 나타내는 동적 관계 정보를 표현하였으며, 이런 시각화는 문서에 나타난 공간 정보를 이해하는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.32-38
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• 2000

다중 문자 환경의 문서인식 시스템에서 문자를 인식하기 전에 문자의 종류를 먼저 구분하는 것은 인식률의 향상에 중요한 요인이 된다. 각 나라의 문자는 그 문자마다 고유의 구성상의 다양한 특징을 가진다. 본 연구에서는, 문자를 구분하기 위한 방법으로 획 밀도 값을 이용하였고, 대상 문자는 한글, 영문과 한자로 하였다. 다양한 형태의 활자가 사용되는 문서에 적용하기 위해 입력 데이터는 정규화 과정을 거친 후 처리되었다. 제안된 방법은 80% 이상의 높은 확률로 구분이 가능함을 실험 결과로써 입증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.944-954
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• 1997

본 연구는 인터엑티브한 방식을 사용하여 문서의 구조를 나타내는 문서 형 정의(DYD) 를 저작할 수 있고, 동시의 문서 형 정의에 기반한 범용적인 SGML 문서는 물론 HTML 문서를 편집할 수 있는 한글SGML 문서와 문서 형 정의 저작 도구로의 설계 및 구현에 관한 것이다. HTML의 문서 형 정의는 SGML의 구문에 따라 정의된 것으로 그에 따르는 HTML문서는 SGML의 한 응용이다. 그러므로 HTML의 어떤 버전의 문서도 그에 대응하는 문서 형 정의와 본 개발 저작 도구만 있으면 저작이 가능하다. 본 시스템은 그래픽 사용자 인터페이스로는 X윈도우 시스템이 Motif와 UIL을 사용하였고, 그밖에 기능 모듈은 C-언어를 이용하여 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-92
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• 1996

본 논문은 인터넷 기반의 멀티미디어 정보 검색 시스템인 옥서 '95의 정보 색인 및 검색에 대한 설계 및 구현에 대하여 논한다. 정보 구축시 키워드의 확장 개념으로서의 키팩트 추출과 모호성 해소 그리고 키팩트, 하이퍼 문서 및 멀티미디어 데이타의 색인을 한다. 또한 검색시 자연언어 질의에 대한 키팩트의 추출, 확장 및 서열처리를 통하여 사용자가 원하는 정보를 검색하게 한다. 검색대상의 문서로서 백과사전, 신문기사, 기술문서를 다루었으며 여러가지 검색 기능을 설계 및 구현하였다. 전문을 대상으로 색인 및 검색을 하였으며 앞으로 전자도서관이나 정보통신 서비스에 활용할 예정이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.76-81
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• 2020

법률 전문 지식이 없는 사람들이 법률 정보 검색을 성공적으로 하기 위해서는 일반 용어를 검색하더라도 전문 용어가 사용된 법령정보가 검색되어야 한다. 하지만 현 판례 검색 시스템은 사용자 선호도 검색이 불가능하며, 일반 용어를 사용하여 검색하면 사용자가 원하는 전문 자료를 도출하는 데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 일반용어가 사용된 질의문과 전문용어가 사용된 판례를 자동으로 연결해 주고자 하였다. 질의문과 연관된 판례를 자동으로 연결해 주기 위해 전문용어가 사용된 전문가 답변을 바탕으로 문서분류에 높은 성능을 보이는 Doc2Vec을 이용한다. Doc2Vec 문서 임베딩 기법을 이용하여 전문용어가 사용된 전문가 답변과 유사한 답변을 제안하여 비슷한 주제의 답변들끼리 분류하였다. 또한 전문가 답변과 유사도가 높은 판례를 제안하여 질의문에 해당하는 판례를 자동으로 연결하였다.