• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.462-467
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• 2020

대역사전의 구축은 저자원 언어쌍 간의 기계번역의 품질을 높이는데 있어 중요하다. 대역사전 구축을 위해 기존에 제시된 방법론 중 단어 임베딩을 기반으로 하는 방법론 대부분이 영어-프랑스어와 같이 형태적 및 구문적으로 유사한 언어쌍 사이에서는 높은 성능을 보이지만, 영어-중국어와 같이 유사하지 않은 언어쌍에 대해서는 그렇지 못하다는 사실이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 단어 임베딩을 기반으로 부트스트래핑을 통해 대역사전을 구축하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 소량의 seed 사전으로부터 시작해 반복적인 과정을 통해 대역사전을 자동으로 구축하게 된다. 이후, 본 논문의 방법론을 이용해 한국어-영어 언어쌍에 대한 실험을 진행하고, 기존에 대역사전 구축 용도로 많이 활용되고 있는 도구인 Moses에 사용된 방법론과 F1-Score 성능을 비교한다. 실험 결과, F1-Score가 약 42%p 증가함을 확인할 수 있었으며, 초기에 입력해준 seed 사전 대비 7배 크기의 대역사전을 구축하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.2
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• pp.2-7
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• 2023

본고에서는 서울대학교 정보신호처리연구실, 영문명 ISPL(Intelligent Signal Processing Lab)을 소개하고, 향후 신호처리의 연구 방향을 전망해 본다. ISPL은 1999년 서울대학교 전기공학부에 설치하였고, 지금까지 34명의 박사와 20명의 석사를 배출하였으며, 졸업생들은 현재 삼성전자, LG, 네이버, NCSOFT, SK hynix, 삼성SDS, 한국생산기술연구원, 한국전자기술연구원, KT, SAP, Apple, Meta AI, 한양대, 명지대, 아주대, 숭실대 등으로 진출하여 연구 활동을 하고 있다. 1장에서는 ISPL의 초기부터 현재까지의 연구 분야를 대략 세 단계로 나누어서 소개하고, 2장에서는 딥 러닝과 AI 시대에 신호처리의 역할과 연구 방향을 전망한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.5
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• pp.157-163
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• 2022

As the online game market grows, the use of game bots is causing the most serious problem for game services. We propose a harvest coordinate analysis model to detect harvesting bots among game bots of the Massively Multiplayer Online Role-Playing Games(MMORPGs) genre. The proposed model analyzes the player's harvesting behavior using the coordinate data. Game bots can obtain in-game goods and items more easily than normal players and are not affected by realistic restrictions such as sleep time and character manipulation fatigue. As a result, there is a difference in harvesting coordinates between normal players and game bots. We divided the coordinate zones and used these coordinate zone differences to distinguish between game bot players and normal players. We created a dataset with NCSoft's AION log and applied it to a random forest model to detect game bots, and as a result, we derived performance with a recall of 0.72 and a precision of 0.92.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.35-39
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• 2018

챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

• International Journal of Contents
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• v.8 no.4
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• pp.78-87
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• 2012

In this paper, we conducted cross-cultural studies on digital images, which is an important element of the user interface. We brought in the schema theory to explain the cross-cultural difference in expressing and perceiving digital images. Participant-ethnography, in-depth interview, and card sorting were conducted to explore how expression and perception of images are influenced by schemas. Our results of qualitative studies indicate that there are differences in schemas between cultures depending on the topic of expression and perception. With these results, we suggest globalization and localization strategies for websites.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2006.05a
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• pp.233-240
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• 2006

This paper measures and compares the traffic of a series of Massively Multiplayer On-line Role Playing Games(MMORPG). The target games are 'Lineage' and 'Lineage II' developed by NCsoft, which are ones of the world's largest MMORPGs in terms of the number of concurrent users. We collected about 1 tera bytes of packets of 'Lineage II' for four days including a weekend. These packets are analyzed and compared with those of 'Lineage.' Packet size, packet inter-arrival time, and bandwidth usage are compared. The traffic of the two games shows much difference because original 'Lineage' is a kind of 2-D based MMORPG, while 'Lineage II' is 3-D based. By comparing the characteristics of the traffic of these games, we can anticipate future needs of network and game structure.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.15 no.4
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• pp.1486-1501
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• 2021

The removal of accessories from the face is one of the essential pre-processing stages in the field of face recognition. However, despite its importance, a robust solution has not yet been provided. This paper proposes a network and dataset construction methodology to remove only the glasses from facial images effectively. To obtain an image with the glasses removed from an image with glasses by the supervised learning method, a network that converts them and a set of paired data for training is required. To this end, we created a large number of synthetic images of glasses being worn using facial attribute transformation networks. We adopted the conditional GAN (cGAN) frameworks for training. The trained network converts the in-the-wild face image with glasses into an image without glasses and operates stably even in situations wherein the faces are of diverse races and ages and having different styles of glasses.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.211-214
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• 2020

Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.287-291
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• 2020

본 연구에서는 한국어 의미 표상 자원 구축과 의미 파싱 성능 향상을 위한 데이터 자동 증강 방법을 제안하고 수동 구축 결과 대비 자동 변환 정확도를 보인다. 지도 학습 기반의 AMR 파싱 모델이 유의미한 성능에 도달하려면 대량의 주석 데이터가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 기성 언어 분석 기술 또는 기존에 구축된 말뭉치의 주석 정보를 바탕으로 Semi-AMR 데이터를 변환해내는 알고리즘을 제시하며, 자동 변환 결과는 Gold-standard 데이터에 대해 Smatch F1 0.46의 일치도를 보였다. 일정 수준 이상의 정확도를 보이는 자동 증강 데이터는 주석 프로젝트에 소요되는 비용을 경감시키는 데에 활용될 수 있다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.16 no.5
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• pp.89-98
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• 2016

The purpose of this paper is to analyze corporate image of Korean game companies. The questionnaires such as corporate image, gaming playing period, dispute with parents included The lowest score was 2.75 on Han Game which is servicing web board games. Kakao which is a game platform got the highest score. Result through the tests showed that 5 companies were categorized into 3 groups, lower group(Han Game and NEXON), middle (NCSoft and Netmarble), higher (Kakao). Correlation with gender factor showed that only NEXON is significant. NEXON Score by female is higher than that of male. In addition, longer playing period on NEXON games has negative corporate image. Correlation between conflict with parents and negative corporate image of NEXON is also significant.