• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.336-337
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• 2018

최근 이미지의 Visual 정보를 추출하고 Multi label 분류를 통해 나온 결과의 상관관계를 modeling하여 문장으로 출력하는 CNN-RNN 아키텍처가 많은 발전을 이뤘다. 이 아키텍처의 출력은 이미지의 정보가 요약되어 문장으로 표현되기 때문에 Semantic정보가 풍부하여 유사 콘텐츠 검색에도 사용 가능하다. 하지만 결과 문장에 사람이 포함 되면 광범위한 검색 결과를 얻게 되고 부정확한 결과를 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 문장에서 사람을 인식하여 Identity를 부여함으로써 검색어를 좀 더 구체적으로 생성하고자 한다. 이 문제를 해결하기 위해 자연어 처리의 분야 중 하나인 개체명 인식(Named Entity Recognition) 문제로 다루며, 가장 많이 사용되고 있는 모델인 Bidirectional-LSTM-CRF와 CoNLL2003 dataset을 사용하여 수행 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.153-159
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• 2022

본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.359-362
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• 2020

본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.576-581
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• 2021

패러프레이즈란 어떤 문장을 같은 의미를 가지는 다른 단어들을 사용하여 표현한 것들을 의미한다. 이는 정보 검색, 다중 문서 요약, 질의응답 등 여러 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 한다. 특히, 양질의 패러프레이즈 코퍼스를 얻는 것은 많은 시간 및 비용이 소요된다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 본 논문에서는 문장 유사도를 이용한 패러프레이즈 쌍을 구축하고, 또 구축한 패러프레이즈 쌍을 이용하여 기계 학습을 통해 새로운 패러프레이즈을 생성한다. 제안 방식으로 생성된 패러프레이즈 쌍은 기존의 구축되어 있는 코퍼스 내 나타나는 표현들로만 구성된 페러프레이즈 쌍이라는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 해소하기 위해 기계 학습을 이용한 실험을 진행하여 새로운 표현에 대한 후보군을 추출하는 방법을 적용하여 새로운 표현이라고 볼 수 있는 후보군들을 추출하여 기존의 코퍼스 내 새로운 표현들이 생성된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.443-445
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• 2022

인공지능 기술이 발전함에 따라 경찰의 범죄수사 분야에서도 인공지능 기술을 적용하고자 하는 연구가 활발하다. 범죄수사의 결과물인 수사결과 보고서 작성에 있어 판결문은 중요한 데이터가 될 수 있다. 그러나 판결문은 공개된 데이터의 이미지화로 인해 정형화된 데이터의 확보가 까다롭고, 소수의 법조계 전문가가 아닌 일반인이 생성해내기 어려워 데이터 확보가 쉽지 않은 현실이다. 이에 본 연구에서는 생성적 사전학습 언어모델을 이용한 판결문 문장 데이터 생성을 제안하였다. 카카오의 KoGPT를 활용하여 실제 판결문장 일부를 제시한 결과 판결문과 유사한 형태의 문장을 생성한 것을 확인하였다. 향후 판결문 데이터를 활용하기 위한 인공지능 기술 기반 범죄수사 연구에 있어, 생성된 판결문 데이터를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.363-364
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• 2023

현재 많은 사람이 GPT를 통해 다양한 활동 및 연구를 진행하고 있다. 사람들은 GPT를 통해 문장생성 시 문장에 대한 정확도를 중요하게 생각한다. 하지만 용도에 따라 GPT를 통해 생성하는 문장의 문체와 같은 표현방식이 다르다. 그래서 생성된 문장이 유의미한 문장이라는 것에 판단이 매우 주관적이기 때문에 수치적 평가가 어렵다. 본 논문에서는 자연어처리 모델이 생성한 문장의 유의미함을 판단하기 위해 각 모델을 학습하는 데이터 용량과 반복 학습의 횟수에 따른 결과물을 비교하였다. 본 연구에서는 Fine-Tuning을 통해 총 4개의 GPT 모델을 구축하였다. 각 모델로 생성 문장을 BLEU 평가지표를 통해 평가한 결과 본 연구에 BLEU 모델은 부적합하다는 결과를 도출하였다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 생성된 모델을 평가하고자 설문지를 만들어 평가를 진행하였다. 그 결과 사람에게 긍정적인 평가를 받는 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.337-340
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• 2004

The exactly reproduced prosody of a TTS system is one of the key factors that affect the naturalness of synthesized speech. In general, rules about prosody had been gathered either from linguistic knowledge or by analyzing the prosodic information from natural speech. But these could not be perfect and some of them could be incorrect. So we proposed artificial neural network(ANN)s that can be trained to team the prosody of natural speech and generate it. In learning phase, let ANNs learn the pitch and energy contour of center phoneme by applying a string of phonemes in a sentence to ANNs and comparing the output pattern with target pattern and making adjustment in weighting values to get the least mean square error between them. In test phase, the estimation rates were computed. We saw that ANNs could generate the prosody of a sentence.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.3
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• pp.1-11
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• 2000

An example-based machine translation approach is a new paradigm for resolving various problems caused by the rules of conventional rule-based machine translation. But, in pure example-based machine translation, it is very hard to find similar examples matched with input sentences by using reasonable parallel corpus. This problem causes large overheads in the process of sentence generation. This paper proposes new method of English-Korean transfer using both patterns and examples. The patterns are composed of sentence patterns and phrase patterns. Meta parts of the patterns make the example-based machine translation more practical by raising the probability to find similar examples. The use of patterns and examples can reduce the ambiguities in source language analysis and give us a high quality of MT. And experimental results with a test corpus are discussed.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.5 s.108
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• pp.569-578
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• 2006

The present study implemented AAC(Augmentative and Alternative Communication) system using images that speech defectives can easily understand. In particular, the implementation was focused on the portability and mobility of the AAC system as well as communication system of a more flexible form. For mobility and portability, we implemented a system operable in mobile devices such as PDA so that speech defectives can communicate as food as ordinary People at any Place using the system Moreover, in order to overcome the limitation of storage space for a large volume of image data, we implemented the AAC system in client/server structure in mobile environment. What is more, for more flexible communication, we built an image dictionary by taking verbs as the base and sub-categorizing nouns according to their corresponding verbs, and regularized the types of sentences generated according to the type of verb, centering on verbs that play the most important role in composing a sentence.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.3
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• pp.160-165
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• 2023

In this study, we propose an SNS sentence writing assistance system that utilizes YOLO and GPT to assist users in writing texts with images, such as SNS. We utilize the YOLO model to extract objects from images inserted during writing, and also extract meta-information such as GPS information and creation time information, and use them as prompt values for GPT. To use the YOLO model, we trained it on form image data, and the mAP score of the model is about 0.25 on average. GPT was trained on 1,000 blog text data with the topic of 'restaurant reviews', and the model trained in this study was used to generate sentences with two types of keywords extracted from the images. A survey was conducted to evaluate the practicality of the generated sentences, and a closed-ended survey was conducted to clearly analyze the survey results. There were three evaluation items for the questionnaire by providing the inserted image and keyword sentences. The results showed that the keywords in the images generated meaningful sentences. Through this study, we found that the accuracy of image-based sentence generation depends on the relationship between image keywords and GPT learning contents.