• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.548-553
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• 2020

우리가 쓰는 일상 언어 중에는 언어적 직관이 없는 사람은 의미 파악이 힘든 관용표현이 존재한다. 관용표현을 이해하기 위해서는 표현에 대한 형태적, 의미적 이해가 수반되어야 하기 때문이다. 기계도 마찬가지로 언어적 직관이 없기 때문에 관용표현에 대한 자연어 처리에는 어려움이 따른다. 특히 일반표현과 중의성 관계에 있는 관용표현의 특성이 고려되지 않은 채 문자적으로만 분석될 위험성이 높다. 본 연구에서는 '관용표현은 주변 문맥과의 관련성이 떨어진다'라는 가정을 중심으로 워드 임베딩을 활용한 관용표현과 일반표현에 대한 구분을 시도하였다. 실험은 4개 표현에 대해 이루어 졌으며 Skip-gram, Fasttext를 활용한 방법을 통해 관용표현은 주변 단어들과의 유사성이 떨어짐을 확인하였다.

• 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%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.384-387
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• 2018

SNS가 급속도로 확산되며 거짓 정보를 언론으로 위장한 형태인 가짜뉴스는 큰 사회적 문제가 되었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한글 가짜뉴스 탐지를 위한 딥러닝 모델을 제시한다. 기존 연구들은 영어에 적합한 모델들을 제시하고 있으나, 한글은 같은 의미라도 더 짧은 문장으로 표현 가능해 딥러닝을 하기 위한 특징수가 부족하여 깊은 신경망을 운용하기 어렵다는 점과, 형태소 중의성으로 인한 의미 분석의 어려움으로 인해 기존 오델들을 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 얕은 CNN 모델과 음절 단위로 학습된 단어 임베딩 모델인 'Fasttext'를 활용하여 시스템을 구현하고, 이를 학습시켜 검증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.15 no.5
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• pp.1119-1130
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• 2019

With the wide spread of Social Network Services (SNS), fake news-which is a way of disguising false information as legitimate media-has become a big social issue. This paper proposes a deep learning architecture for detecting fake news that is written in Korean. Previous works proposed appropriate fake news detection models for English, but Korean has two issues that cannot apply existing models: Korean can be expressed in shorter sentences than English even with the same meaning; therefore, it is difficult to operate a deep neural network because of the feature scarcity for deep learning. Difficulty in semantic analysis due to morpheme ambiguity. We worked to resolve these issues by implementing a system using various convolutional neural network-based deep learning architectures and "Fasttext" which is a word-embedding model learned by syllable unit. After training and testing its implementation, we could achieve meaningful accuracy for classification of the body and context discrepancies, but the accuracy was low for classification of the headline and body discrepancies.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.600-603
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• 2022

분류체계를 결정하는 일은 매우 중요하지만 어려운 일이다. 우리는 수집된 용어 목록에 클러스터링을 적용하여 상위 범주의 범위를 자동으로 설정하고자 하였다. 용어 클러스터링은 용어를 나타내는 벡터에 큰 의존성을 갖는다. 이에 클러스터링의 성능 향상을 위해 다양한 용어 임베딩 방법을 비교하였으며 용어에 대한 정의문의 벡터를 용어 벡터로 사용하여 가장 우수한 클러스터링 결과를 얻었다. 또한 실험을 통해 클러스터링 알고리즘 중 k-means clustering이 고차원의 벡터에 대해 좋은 성능의 군집을 생성함을 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.10
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• pp.277-283
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• 2019

Advances in technology have allowed the development and commercialization of various parts; however this has shortened the discontinuation cycle of the components. This means that repair and logistic support of weapon system which is applied to thousands of part components and operated over the long-term is difficult, which is the one of main causes of the decrease in the availability of weapon system. To improve this problem, the United States has created a special organization for this problem, whereas in Korea, commercial tools are used to predict and manage DMSMS. However, there is rarely a method to predict life cycle of parts that are not presented DMSMS information at the commercial tools. In this study, the structured and unstructured data of parts of a commercial tool were gathered, preprocessed, and embedded using neural network algorithm. Then, a method is suggested to predict the life cycle risk (LC Risk) and year to end of life (YTEOL). In addition, to validate the prediction performance of LC Risk and YTEOL, the prediction value is compared with descriptive statistics.