• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.91-94
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• 2023

자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.563-567
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• 2023

본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.654-658
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• 2023

관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.627-632
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• 2023

대규모 언어 모델은 높은 연산 능력과 방대한 양의 데이터를 기반으로 탁월한 성능을 보이며 자연어처리 분야의 주목을 받고있다. 이러한 모델들은 다양한 언어와 도메인의 텍스트를 처리하는 능력을 갖추게 되었지만, 전체 학습 데이터 중에서 한국어 데이터의 비중은 여전히 미미하다. 결과적으로 이는 대규모 언어 모델이 영어와 같은 주요 언어들에 비해 한국어에 대한 이해와 처리 능력이 상대적으로 부족함을 의미한다. 본 논문은 이러한 문제점을 중심으로, 대규모 언어 모델의 한국어 처리 능력을 향상시키는 방법을 제안한다. 특히, Cross-lingual transfer learning 기법을 활용하여 모델이 다양한 언어에 대한 지식을 한국어로 전이시켜 성능을 향상시키는 방안을 탐구하였다. 이를 통해 모델은 기존의 다양한 언어에 대한 손실을 최소화 하면서도 한국어에 대한 처리 능력을 상당히 향상시켰다. 실험 결과, 해당 기법을 적용한 모델은 기존 모델 대비 nsmc데이터에서 2배 이상의 성능 향상을 보이며, 특히 복잡한 한국어 구조와 문맥 이해에서 큰 발전을 보였다. 이러한 연구는 대규모 언어 모델을 활용한 한국어 적용 향상에 기여할 것으로 기대 된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.722-725
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• 2023

대규모 언어 모델(LLM)은 대규모의 데이터를 학습하여 얻은 지식을 기반으로 텍스트와 다양한 콘텐츠를 인식하고 요약, 번역, 예측, 생성할 수 있는 딥러닝 알고리즘이다. 초기 공개된 LLM은 영어 기반 모델로 비영어권에서는 높은 성능을 기대할 수 없었으며, 이에 한국, 중국 등 자체적 LLM 연구개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 언어가 LLM의 성능에 영향을 미치는가에 대하여 한국어 기반 LLM과 영어 기반 LLM으로 KoBEST의 4가지 Task에 대하여 성능비교를 하였다. 그 결과 한국어에 대한 사전 지식을 추가하는 것이 LLM의 성능에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.68-74
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• 2008

데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다 KnowledgeMatrix의 주요 구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1193-1203
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• 1999

본 논문에서는 한글과 영문 문서 영상들에 대한 기울어짐 추정(skew estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 전체 문서 영상에서 텍스트 요소들이 밀집되어 있는 영역을 선별하고, 선별된 영역에 대해 허프 변환을 적용하는 선택적 주의집중(selective attention) 방식을 채택한다. 제안 방법의 기울기 추정 과정은 2단계로 구성되는데, coarse 단계에서는 전체 영상을 몇 개의 영역으로 나누고 동일한 영역에 속하는 데이타들간의 연결 각도를 계산하여 각 영역별 accumulator에 저장한다. accumulator에 저장된 빈도치를 기준으로 $\pm$45$^{\circ}$범위 내에서 최대 $\pm$1$^{\circ}$의 오차를 가진 각 영역별 기울기를 계산한 후, 이들 중 최대 빈도값을 갖는 영역을 선정하고 그 영역의 기울기 각도를 문서 영상의 대략적인 기울기 각도로 결정한다. Refine 단계에서는 coarse 단계에서 선정된 영역에 허프 변환을 적용하여 정확한 기울기를 계산하는데, coarse 단계에서 추정한 기울기의 $\pm$1$^{\circ}$범위 내에서 0.1$^{\circ}$간격으로 측정한다. 이와 같은 선택적 주의집중 방식을 통해 기울기 추정에 소요되는 시간 비용은 최소화하고, 추정의 정확도는 최대화 할 수 있다.제안 방법의 성능 평가를 위한 실험은 다양한 형태의 영문과 한글 문서 영상 2,016개에 적용되었다. 제안 방법의 평균 수행 시간은 Pentium 200MHz PC에서 0.19초이고 평균 오차는 $\pm$0.08$^{\circ}$이다. 또한 기존의 기울기 추정 방법과 제안 방법의 성능을 비교하여 제안 방법의 우수성을 입증하였다.Abstract In this paper we propose a skew estimation algorithm for English and Korean document images. The proposed method adopts a selective attention strategy, in which we choose a region of interest which contains a cluster of text components and then apply a Hough transform to this region. The skew estimation process consists of two steps. In the coarse step, we divide the entire image into several regions, and compute the skew angle of each region by accumulating the slopes of lines connecting any two components in the region. The skew angle is estimated within the range of $\pm$45 degree with a maximum error of $\pm$1 degree. Next we select a region which has the most frequent slope in the accumulators and determine the skew angle of the image roughly as the angle corresponding to the most frequent slope. In the refine step, a Hough transform is applied for the selected region within the range of $\pm$1 degree along the angle computed from the coarse step, with an angular resolution of 0.1 degree. Based on this selective attention strategy, we can minimize the time cost and maximize the accuracy of the skew estimation.We have measured the performance of the proposed method by an experiment with 2,016 images of various English and Korean documents. The average run time is 0.19 second on a Pentium 200MHz PC, and the average error is $\pm$0.08 degree. We also have proven the superiority of our algorithm by comparing the performance with that of other well-known methods in the literature.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.179-188
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• 2008

본 논문에서는 가상대학에서 교수자와 학습자간 상호작용을 위한 지식기반형 문자-얼굴동영상 변환(TTFSI : Text to Facial Sequence Image) 시스템에 관해 연구하였다. TTFSI 시스템의 구현을 위해, 한글의 문법적 특징을 기반으로 가상강의에 사용된 자막정보에 립싱크된 얼굴 동영상 합성하기 위하여 자막정보를 음소코드로 변환하는 방법, 음소코드별 입모양의 변형규칙 작성법, 입모양 변형규칙에 의한 얼굴 동영상 합성법을 제안한다. 제안된 방법에서는 한글의 구조분석을 통해 기본 자모의 발음을 나타내는 10개의 대표 입모양과 조음결합에서 나타나는 78개의 혼합 입모양으로 모든 음절의 입모양을 표현하였다. 특히 PC환경에서의 실시간 영상을 합성하기 위해서 매 프레임마다 입모양을 합성하지 않고, DB에서 88개의 해당 입모양을 불러오는 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위하여 텍스트 정보에 따른 다양한 얼굴 동영상을 합성하였으며, PC환경에서 구현 가능한 TTFSI 시스템을 구축하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.18-25
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• 2017

인코딩(encoding)은 컴퓨터에서 사용되는 음성, 영상 및 텍스트 문자를 부호화하는 방법을 가리킨다. 그러므로 특정 데이터를 열람하기 위해서는 해당 인코딩 정보를 알아야하며, 데이터마다 인코딩을 판별해주는 알고리즘들이 존재한다. 하지만 실제 음원이나 문서를 송수신하는 과정에서 패킷 손실이 발생할 수 있으며, 특히 무선 통신망에서 패킷 스니핑으로 정보를 가로챌 경우 손실률은 더욱 증가되어 인코딩 기법 판별에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오류가 발생한 데이터의 인코딩 기법 판별율을 향상시키기 위해 기존의 문자 인코딩 기법 판별 프로그램인 'uchardet'에 Bit-shift 알고리즘을 적용하여 성능 향상을 이루었다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 임의의 한글 및 일본어 텍스트 파일에 손실률(loss rate)을 적용하여 부분적으로 데이터가 소실된 인코딩 파일을 생성하여 결과를 비교하였다. 그 결과, 패킷이 손실된 데이터에서 Bit-shift 알고리즘을 적용한 'uchardet-bitshift' 경우 기존의 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다. 한국어 인코딩의 경우 기존의 uchardet는 0.005% 손실률까지 100%의 정확도를 보이고 1%보다 높은 손실률에서는 인코딩을 전혀 판별해 내지 못한데 비해, Bit-shift 알고리즘을 적용할 경우 0.05%의 손실률에도 100%의 정확도를 보였으며 그보다 큰 손실률에서도 해당 인코딩을 판별해냈다. 또한 한자어를 많이 포함하는 일본어의 경우 손실률이 높아질수록 중국어 인코딩으로 잘못 판별하는 경향을 보였다. 시뮬레이션 분석 결과, Bit shift 알고리즘을 추가하여 기존 인코딩 기법 판별 알고리즘의 개선이 가능하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.23-33
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• 2014

정보검색 분야의 발전은 많은 양의 정보를 빠르게 찾아주는 것에서 사람이 원하는 정보를 정확하게 찾아주는 연구 분야로 넓혀가고 있다. 핵심 기술로는 개인화 및 시맨틱 웹 기술을 활용하고 있다. 웹 문서에 대한 자동색인 기술과 처리능력은 연구단계를 넘어 실용 서비스로 나타나고 있다. 하지만 웹 문서 이외의 첨부된 문서 형태에 대한 문서정보검색에 관한 연구는 미진한 상황이다. 본 논문에서는 텍스트, 워드, 한글과 같은 형식으로 작성된 비정형 문서의 본문 내용을 분석하여 OWL 온톨로지로 구축하는 방법에 대해 설명한다. 문서 온톨로지의 TBox를 구축하고, 문서로부터 얻을 수 있는 자원을 선정하여, 구축된 문서 온톨로지의 인스턴스로 활용할 수 있도록 시스템으로 구현한다. 이와 같은 비정형 문서의 온톨로지 자동 구축으로 해당 문서의 시맨틱 기술을 이용한 정보검색 및 문서관리 시스템에서 효과적으로 활용 가능하다.