• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.247-251
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• 2018

상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 등장하는 명사구 언급(mention)과 이에 선행하는 명사구 언급을 찾아 같은 개체인지 정의하는 문제이다. 특히, 지식베이스 확장에 있어 상호참조해결은 언급 후보에 대해 선행하는 개체의 언급이 있는지 판단해 지식트리플 획득에 도움을 준다. 영어권 상호참조해결에서는 F1 score 73%를 웃도는 좋은 성능을 내고 있으나, 평균 정밀도가 80%로 지식트리플 추출에 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 문서에 대해 영어권 상호참조해결 모델에서 사용되었던 최신 모델인 Bi-LSTM 기반의 딥 러닝 기술을 구현하고 이에 더해 언급 후보 목록을 만들어 개체명 유형과 경계를 적용하였으며 품사형태를 붙인 토큰을 사용하였다. 실험 결과, 문자 임베딩(Character Embedding) 값을 사용한 경우 CoNLL F1-Score 63.25%를 기록하였고, 85.67%의 정밀도를 보였으며, 같은 모델에 문자 임베딩을 사용하지 않은 경우 CoNLL F1-Score 67.92%와 평균 정밀도 77.71%를 보였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.2
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• pp.53-60
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• 2023

Recently, the demand and traffic volume for various multimedia contents are rapidly increasing through real-time streaming platforms. In this paper, we predict real-time streaming traffic to improve the quality of service (QoS). Statistical models have been used to predict network traffic. However, since real-time streaming traffic changes dynamically, we used recurrent neural network-based deep learning models rather than a statistical model. Therefore, after the collection and preprocessing for real-time streaming data, we exploit vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, and Bi-GRU models to predict real-time streaming traffic. In evaluation, the training time and accuracy of each model are measured and compared.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.397-400
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• 2022

본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 데이터로부터 약물 부작용 게시글을 추출하기 위한 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반 분류 모델을 제안한다. 먼저, 처방 빈도가 높으며 게시글을 많이 확보할 수 있는 케토프로펜 약물에 대하여 국내 최대 소셜 네트워크 플랫폼인 네이버 블로그와 카페의 게시글(2005 년~2020 년)을 확보하고 최종 3,828 건을 분석하였다. 결과적으로 케토프로펜에 대한 3 종(약물, 부작용, 불용어)의 렉시콘을 정의하였으며 이를 기반으로 Bi-LSTM 분류모델 기준 87%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 제안하는 모델은 SNS 데이터가 약물 부작용 정보 획득을 위한 기존 (전자의무기록, 자발적 약물 부작용 보고 시스템 등) 자료원에 대한 보완적 정보원이 되며, 개발된 Bi-LSTM 분류모델을 통해 약물 부작용 게시글 추출의 편리성을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.3-8
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• 2016

형태소 분석기는 많은 자연어 처리 영역에서 필수적인 언어 도구로 활용되기 때문에 형태소에 대한 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 최근 음절 기반으로 형태소의 품사를 태깅하는 방법에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 음절 단위 형태소 분석은 음절 단위로 분리된 형태소에 대해서 기계학습을 이용하여 분리된 음절 단위로 품사를 태깅하는 단계를 가진다. 본 논문에서는 기존의 CRF를 이용한 음절 단위 품사 태깅 방법을 개선하기 위해 bi-LSTM-CRFs를 이용한 방법을 제안한다. 또한, bi-LSTM-CRFs의 입력을 음절의 품사 분포 벡터를 이용해 확장함으로써 음절 단위 품사 태깅의 성능을 향상 시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.605-607
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• 2018

본 논문에서는 음절 임베딩과 양방향 LSTM-CRF 모델을 이용한 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 문장에 대한 자질 벡터 표현을 위해 문장을 구성하는 음절을 Unigram 및 Bigram으로 나누어 각 음절을 연속적인 벡터 공간에 표현하고, 양방향 LSTM을 이용하여 현재 자질에 양방향 자질들과 의존성을 부여한 새로운 자질 벡터를 생성한다. 이 새로운 자질 벡터는 전방향 신경망과 선형체인(Linear-Chain) CRF를 이용하여 최적의 띄어쓰기 태그 열을 예측하고, 생성된 띄어쓰기 태그를 기반으로 문장 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 문장 13,500개와 277,718개 어절로 이루어진 학습 데이터 집합과 문장 1,500개와 31,107개 어절로 이루어진 테스트 집합의 학습 및 평가 결과는 97.337%의 음절 띄어쓰기 태그 분류 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.3-8
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• 2016

형태소 분석기는 많은 자연어 처리 영역에서 필수적인 언어 도구로 활용되기 때문에 형태소에 대한 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 최근 음절 기반으로 형태소의 품사를 태깅하는 방법에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 음절 단위 형태소 분석은 음절 단위로 분리된 형태소에 대해서 기계학습을 이용하여 분리된 음절 단위로 품사를 태깅하는 단계를 가진다. 본 논문에서는 기존의 CRF를 이용한 음절 단위 품사 태깅 방법을 개선하기 위해 bi-LSTM-CRFs를 이용한 방법을 제안한다. 또한, bi-LSTM-CRFs의 입력을 음절의 품사 분포 벡터를 이용해 확장함으로써 음절 단위 품사 태깅의 성능을 향상 시켰다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.8
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• pp.1-7
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• 2022

With the development of artificial intelligence, efforts to incorporate neuroscience mining with AI have increased. Neuroscience mining, also known as NSM, expands on this concept by combining computational neuroscience and business analytics. Using fNIRS (functional near-infrared spectroscopy)-based experiment dataset, we have investigated the potential of NSM in the context of the BPSC (business problem-solving creativity) prediction. Although BPSC is regarded as an essential business differentiator and a difficult cognitive resource to imitate, measuring it is a challenging task. In the context of NSM, appropriate methods for assessing and predicting BPSC are still in their infancy. In this sense, we propose a novel NSM method that systematically combines CNN, BiLSTM, and attention network for the sake of enhancing the BPSC prediction performance significantly. We utilized a dataset containing over 150 thousand fNIRS-measured data points to evaluate the validity of our proposed NSM method. Empirical evidence demonstrates that the proposed NSM method reveals the most robust performance when compared to benchmarking methods.

• Information Systems Review
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• v.23 no.4
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• pp.127-146
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• 2021

Fake news isexpanded and reproduced rapidly regardless of their authenticity by the characteristics of modern society, called the information age. Assuming that 1% of all news are fake news, the amount of economic costs is reported to about 30 trillion Korean won. This shows that the fake news isvery important social and economic issue. Therefore, this study aims to develop an automated detection model to quickly and accurately verify the authenticity of the news. To this end, this study crawled the news data whose authenticity is verified, and developed fake news prediction models using word embedding (Word2Vec, Fasttext) and deep learning algorithms (LSTM, BiLSTM). Experimental results show that the prediction model using BiLSTM with Word2Vec achieved the best accuracy of 84%.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.23 no.3
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• pp.177-186
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• 2023

Hyperspectral imaging technology is one of the most efficient and fast-growing technologies in recent years. Hyperspectral image (HSI) comprises contiguous spectral bands for every pixel that is used to detect the object with significant accuracy and details. HSI contains high dimensionality of spectral information which is not easy to classify every pixel. To confront the problem, we propose a novel RGB channel Assimilation for classification methods. The color features are extracted by using chromaticity computation. Additionally, this work discusses the classification of hyperspectral image based on Domain Transform Interpolated Convolution Filter (DTICF) and 3D-CNN with Bi-directional-Long Short Term Memory (Bi-LSTM). There are three steps for the proposed techniques: First, HSI data is converted to RGB images with spatial features. Before using the DTICF, the RGB images of HSI and patch of the input image from raw HSI are integrated. Afterward, the pair features of spectral and spatial are excerpted using DTICF from integrated HSI. Those obtained spatial and spectral features are finally given into the designed 3D-CNN with Bi-LSTM framework. In the second step, the excerpted color features are classified by 2D-CNN. The probabilistic classification map of 3D-CNN-Bi-LSTM, and 2D-CNN are fused. In the last step, additionally, Markov Random Field (MRF) is utilized for improving the fused probabilistic classification map efficiently. Based on the experimental results, two different hyperspectral images prove that novel RGB channel assimilation of DTICF-3D-CNN-Bi-LSTM approach is more important and provides good classification results compared to other classification approaches.

• Smart Structures and Systems
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• v.32 no.5
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• pp.297-308
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• 2023

Dynamic deflection is important for evaluating the performance of a long-span cable-stayed bridge, and its continuous measurement is still cumbersome. This study proposes a dynamic deflection monitoring method for cable-stayed bridge based on Bi-directional Long Short-term Memory (BiLSTM) neural network taking advantages of the characteristics of spatial variation of cable acceleration response (CAR) and main girder deflection response (MGDR). Firstly, the relationship between the spatial and temporal variation of the CAR and the MGDR is described based on the geometric deformation of the bridge. Then a data-driven relational model based on BiLSTM neural network is established using CAR and MGDR data, and it is further used to monitor the MGDR via measuring the CAR. Finally, numerical simulations and field test are conducted to verify the proposed method. The root mean squared error (RMSE) of the numerical simulations are less than 4 while the RMSE of the field test is 1.5782, which indicate that it provides a cost-effective and convenient method for real-time deflection monitoring of cable-stayed bridges.