• 로봇학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.22-30
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• 2019

For effective human-robot interaction, robots need to understand the current situation context well, but also the robots need to transfer its understanding to the human participant in efficient way. The most convenient way to deliver robot's understanding to the human participant is that the robot expresses its understanding using voice and natural language. Recently, the artificial intelligence for video understanding and natural language process has been developed very rapidly especially based on deep learning. Thus, this paper proposes robot vision to audio description method using deep learning. The applied deep learning model is a pipeline of two deep learning models for generating natural language sentence from robot vision and generating voice from the generated natural language sentence. Also, we conduct the real robot experiment to show the effectiveness of our method in human-robot interaction.

• 융합정보논문지
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• 제9권8호
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• pp.1-8
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• 2019

대화시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용에 새로운 패러다임이 되고 있다. 자연어로써 상호작용함으로써 인간은 보다 자연스럽고 편리하게 각종 서비스를 누릴 수 있게 되었다. 대화시스템의 구조는 일반적으로 음성 인식, 자연어 이해, 문맥 파악 등의 여러 모듈의 파이프라인으로 이뤄지는데, 본 연구에서는 자연어 이해 모듈의 도메인 분류 문제를 풀기 위해 convolutional neural network, random forest 등의 기계학습 모델을 비교하였다. 사람이 직접 태깅한 총 7개 서비스 도메인 데이터에 대하여 각 문장의 도메인을 분류하는 실험을 수행하였고 random forest 모델이 F1 score 0.97 이상으로 가장 높은 성능을 달성한 것을 보였다. 향후 다른 기계학습 모델들을 추가 실험함으로써 도메인 분류 성능 개선을 지속할 계획이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.99-107
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• 2024

In AI image generation tools, most general users must use an effective prompt to craft queries or statements to elicit the desired response (image, result) from the AI model. But we are software engineers who focus on software processes. At the process's early stage, we use informal and formal requirement specifications. At this time, we adapt the natural language approach into requirement engineering and toon engineering. Most Generative AI tools do not produce the same image in the same query. The reason is that the same data asset is not used for the same query. To solve this problem, we intend to use informal requirement engineering and linguistics to create a toon. Therefore, we propose a sequence diagram and image generation mechanism by analyzing and applying key objects and attributes as an informal natural language requirement analysis. Identify morpheme and semantic roles by analyzing natural language through linguistic methods. Based on the analysis results, a sequence diagram and an image are generated through the diagram. We expect consistent image generation using the same image element asset through the proposed mechanism.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.249-254
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• 1997

영어 웹 문서를 한국어로 기계번역을 하기 위해서는 HTML 태그를 번역 대상 문장과 분리하는 처리가 필요하다. HTML 태그를 단순히 제거하는 것이 아니라 대상 문장의 기계번역이 종료된 후에 같은 형태의 한국어 웹 문서로 복원하기 위한 방안이 마련 되어야 한다. 또한 문서 전처리기에서는 영어 형태소해석기의 성능을 높이기 위하여 번역 단위가 되는 문장의 인식 및 분리, 타이틀의 처리, 나열된 단어의 처리, 하이픈 처리, 고유명사 인식, 특수 문자 처리, 대소문자 정규화, 날짜 인식 등을 처리하여 문서의 정규화를 수행한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.416-420
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• 1997

다양한 응용 목적의 대규모 실용적 언어지식 구축을 위해서는 한국어의 모든 언어현상을 수용할 수 있는 이상적인 언어지식(optimal linguistic knowledge) 획득을 목표로 연구해 나가야 한다. 본 연구에서 언어지식의 획득은 주어진 말뭉치의 분석을 통해 이루어진다. 주어진 말뭉치에서 새로운 언어현상이 발견되었을 경우, 기존의 언어지식은 새로운 언어현상을 수용할 뿐만 아니라 기존에 발견되었던 언어현상도 함께 수용할 수 있도록 바뀌어져야 한다. 이러한 변화의 원칙이 보장되어야만 언어지식의 양적 확장과 함께 질적 확장을 이룰 수 있다. 본 연구에서는 언어지식의 질적 확장을 언어지식의 수렴성이라고 정의하고 수렴성 보장을 위한 방법론을 연구한다. 수렴성 보장을 위해서는 먼저 언어지식 획득과정이 공정화, 자동화되어야 하고 언어지식이 변화할 때 수렴을 확인하는 과정이 필요하다. 수렴을 확인하기 위하여 구문구조 데이터베이스와 역사전(Inverted Dictionary)을 이용하는 방법을 제안한다. 지금까지는 언어지식의 양적 확장에만 치중해 왔으나 본 연구에서 제안된 방법으로 언어지식이 구축된다면 질적 확장도 함께 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.419-424
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• 1998

본 논문에서는 단어들의 분포적 특성을 이용하여 자동으로 단어를 군집화(clustering) 하는 기법을 제시한다. 제안된 군집화 기법에서는 단어들 사이의 거리(distance)를 가상 공간상에 있는 두 단어의 평균점에 대한 불일치의 합(total divergence to the average)으로 측정하며 군집화 알고리즘으로는 최소 신장 트리(minimal spanning tree)를 이용한다. 본 논문에서는 이 기법에 대해 두 가지 실험을 수행한다. 첫 번째 실험은 코퍼스에서 상위 출현 빈도를 가지는 약 1,200 개의 명사들을 의미에 따라 군집화 하는 것이며 두 번째 실험은 이 논문에서 제시한 자동 군집화 방법의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 것으로 가상 단어(pseudo word)에 대한 군집화이다. 실험 결과 이 방법은 가상 단어에 대해 약 91%의 군집화 정확도와(clustering precision)와 약 81%의 군집 순수도(cluster purity)를 나타내었다. 한편 두 번째 실험에서는 평균점에 대한 불일치의 합을 이용한 거리 측정에서 나타나는 문제점을 보완한 거리 측정 방법을 제시하였으며 이를 이용하여 가상 단어 군집화를 수행한 결과 군집화 정확도와 군집 순수도가 각각 약 96% 및 95%로 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.181-184
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• 2012

본 논문에서는 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 개발하고 있는 차량용 대화 시스템을 위한 Dialog Act 태깅 코퍼스 구축 방법에 대해 기술하는 것을 목표로 한다. 차량용 태깅 코퍼스 구축 방법은 크게 차량용 대화 코퍼스 수집과 수집된 대화 코퍼스에 Dialog Act를 반자동으로 태깅하는 방법으로 나눌 수 있다. 차량용 대화 코퍼스 수집은 1) 대화플랜 맵 구축, 2) 표준대화 구축, 3) 자유대화 구축, 4) 사용자 발화에 패러프래징 발화 구축의 순으로 구축되었다. Dialog Act 태깅은 수집된 대화코퍼스로부터 슬롯 후보를 추출하여 슬롯 체계를 구축한 후 반자동 슬롯 태깅을 실시하고, 슬롯 태깅 결과와 Dialog Act Type을 조합하여 Dialog Act 태깅 코퍼스를 구축하였다. 이렇게 구축된 Dialog Act 태깅 코퍼스는 차량 공조시스템(에어컨, 히터 등) 및 차량 응급 조치 정보 서비스와 같은 차량용 대화 시스템에 적용 중에 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.216-221
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• 1996

변형 규칙 기반 품사 태거는 태깅 규칙을 코퍼스로부터 자동 학습할 수 있고, 견고하며 태깅 결과를 이해하고 분석하기가 쉽다는 장점을 갖는다. 이에 최근 한국어 특성을 고려한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거가 개발되었다. 하지만 이 시스템은 오류 어절의 어휘 정보를 사용하지 않으므로 수정 가능 오류에 대한 변형 규칙이 제대로 학습되지 못하며, 변형 규칙 적용 과정에 새로운 오류를 발생시킨다는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 오류 어절의 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부변형 규칙 추출을 이용한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거의 개선 방안을 제안한다. 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부 변형 규칙의 형태는 특정 문맥 C에서 어절 W의 어절 태그 ${\alpha}$를 어절 태그 ${\beta}$로 변형한다와 같다. 제안된 방법은 약 10만 어절 크기의 학습 코퍼스에서 57개의 세부 규칙을 학습하였고, 2만 어절 크기의 실험코퍼스에 적용한 결과 95.6%의 정확도를 보임으로써 기존의 변형 규칙 기반 품사 태거의 정확도를 약 15.4% 향상시켰다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.90-93
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• 2008

In natural language, it is common that repetitive constituents in an expression are to be left out and it is necessary to figure out the constituents omitted at analyzing the meaning of the sentence. This paper is on recognition of boundaries of parallel noun phrases by figuring out constituents omitted. Recognition of parallel noun phrases can greatly reduce complexity at the phase of sentence parsing. Moreover, in natural language information retrieval, recognition of noun with modifiers can play an important role in making indexes. We propose an unsupervised probabilistic model that identifies parallel cores as well as boundaries of parallel noun phrases conjoined by a conjunctive particle. It is based on the idea of swapping constituents, utilizing symmetry (two or more identical constituents are repeated) and reversibility (the order of constituents is changeable) in parallel structure. Semantic features of the modifiers around parallel noun phrase, are also used the probabilistic swapping model. The model is language-independent and in this paper presented on parallel noun phrases in Korean language. Experiment shows that our probabilistic model outperforms symmetry-based model and supervised machine learning based approaches.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.484-490
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• 1999

품사 태그세트 매핑은 서로 다른 품사 태그세트로 태깅되어 있는 대량의 코퍼스들로부터 정보를 얻고 또한 제공함을 통해 코퍼스의 재사용성(reusability)을 높이는데 유용하게 사용된다. 본 논문은 포항공대 자연언어처리 연구실의 자연언어처리 엔진(SKOPE)의 품사 태거(POSTAG)에서 사용되는 태그세트와 한국전자통신연구원의 표준 태그세트 간의 양방향 태그세트 매핑을 다룬다. 매핑을 통해 표준태그세트로 태깅된 코퍼스로부터 POSTAG를 위한 대용량 학습자료를 얻고 POSTAG 가 두 가지 태그세트로 결과를 출력할 수 있다. 특히 한국어 태그세트 매핑에서 발생할 수 있는 여러 가지 문제점들, 즉 사전 표제어 차이 (형태소 분할 차이), 태그 할당 차이, 축약 처리 차이 등과 그것들의 기계적인 해결책을 살펴보고, 태그세트 매핑의 정확도를 측정하기 위해서 매핑 전과 후의 태깅 시스템의 정확도를 서로 비교함으로써 매핑의 정확도를 측정하는 실험을 수행하였다. 본 자동 매핑 방법을 반영한 POSTAG 는 제 1회 형태소 분석기 평가 대회(MATEC'99)에 적용되어 성공적으로 사용되었다.