• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-219
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• 2020

현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.31-39
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• 2023

최근 자연어 처리(NLP) 기술, 특히 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM)의 발전으로 특정 전문지식에 대한 질의응답(QA) 시스템의 연구개발이 활발하다. 본 논문에서는 거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용하여 한국원자력연구원(KAERI)의 규정 등 다양한 문서를 이해하고 사용자의 질문에 답변하는 시스템의 동작 원리에 대해서 설명한다. 먼저, 다수의 문서를 검색과 분석이 용이하도록 전처리하고, 문서의 내용을 언어모델에서 처리할 수 있는 길이의 단락으로 나눈다. 각 단락의 내용을 임베딩 모델을 활용하여 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문에서 추출한 벡터와 비교하여 질문의 내용과 가장 관련이 있는 내용들을 추출한다. 추출된 단락과 질문을 언어 생성 모델의 입력으로 사용하여 답변을 생성한다. 본 시스템을 내부 규정과 관련된 다양한 질문으로 테스트해본 결과 복잡한 규정에 대하여 질문의 의도를 이해하고, 사용자에게 빠르고 정확하게 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권2호
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• pp.119-128
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• 2006

대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 답변을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 대화형 유전 프로그래밍을 이용한 문장생성 방법을 제안한다. 이 방법은 문장의 구조를 나타내는 문장계획 트리로 인코딩된 개체를 평가자의 평가를 통해 적응적인 문장을 얻는다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해 제안하는 방법으로 열차예약 에이전트를 구현한 후, 사용자 평가를 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법이 도메인에 적합한 문장을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.63-81
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• 2021

자연어 처리는 최근 기계학습 및 딥러닝 기술의 발전과 적용으로 성능이 빠르게 향상되고 있으며, 이로 인해 활용 분야도 넓어지고 있다. 특히 비정형 텍스트 데이터에 대한 분석 요구가 증가함에 따라 자연어 처리에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 그러나 자연어 전처리 과정 및 기계학습과 딥러닝 이론의 복잡함과 어려움으로 인해 아직도 자연어 처리 활용의 장벽이 높은 편이다. 본 논문에서는 자연어 처리의 전반적인 이해를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 자연어 처리의 주요 분야와 기계학습 및 딥러닝을 중심으로 한 주요 기술의 현황에 대해 살펴봄으로써, 보다 쉽게 자연어 처리에 대해 이해하고 활용할 수 있는 기반을 제공하고자 한다. 이를 위해 인공지능 기술 분류체계의 변화를 통해 자연어 처리의 비중 및 변화 과정을 살펴보았으며, 기계학습과 딥러닝을 기반으로 한 자연어 처리 주요 분야를 언어 모델, 문서 분류, 문서 생성, 문서 요약, 질의응답, 기계번역으로 나누어 정리하고 각 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형들을 살펴보았다. 그리고, 자연어 처리에서 활용되고 있는 주요 딥러닝 모형들에 대해 정리하고 자연어 처리 분야에서 사용되는 데이터셋과 성능평가를 위한 평가지표에 대해 정리하였다. 본 논문을 통해, 자연어 처리를 자신의 분야에서 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구자들이 자연어 처리의 전반적인 기술 현황에 대해 이해하고, 자연어 처리의 주요 기술 분야와 주로 사용되는 딥러닝 모형 및 데이터셋과 평가지표에 대해 보다 쉽게 파악할 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.309-328
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• 2022

본 연구는 자연어처리의 분석목적과 추론데이터 성격에 적합한 한국어 사전훈련 언어모델의 특성을 실증분석했다. 이를 위해 자연어생성이 가능한 대표적 사전훈련 언어모델인 BART와 GPT 모델을 실험에 사용했다. 구체적으로 한국어 텍스트를 BART와 GPT 모델에 학습한 사전훈련 언어모델을 사용해 문서요약 생성 성능을 비교했다. 다음으로 추론데이터의 특성에 따라 언어모델의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 6가지 정보전달성과 4가지 창작물 유형의 한국어 텍스트 문서에 적용했다. 그 결과, 모든 문서유형에서 인코더와 디코더가 모두 있는 BART의 구조가 디코더만 있는 GPT 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 추론데이터의 특성이 사전훈련 언어모델의 성능에 미치는 영향을 살펴본 결과, KoGPT는 데이터의 길이에 성능이 비례한 것으로 나타났다. 그러나 길이가 가장 긴 문서에 대해서도 KoGPT보다 KoBART의 성능이 높아 다운스트림 태스크 목적에 맞는 사전훈련 모델의 구조가 자연어생성 성능에 가장 크게 영향을 미치는 요소인 것으로 나타났다. 추가적으로 본 연구에서는 정보전달성과 창작물로 문서의 특징을 구분한 것 외에 품사의 비중으로 문서의 특징을 파악해 사전훈련 언어모델의 성능을 비교했다. 그 결과, KoBART는 어미와 형용사/부사, 동사의 비중이 높을수록 성능이 떨어진 반면 명사의 비중이 클수록 성능이 좋았다. 반면 KoGPT는 KoBART에 비해 품사의 비중과 상관도가 낮았다. 이는 동일한 사전훈련 언어모델이라도 추론데이터의 특성에 따라 자연어생성 성능이 달라지기 때문에 다운스트림 태스크에 사전훈련 언어모델 적용 시 미세조정 외에 추론데이터의 특성에 대한 고려가 중요함을 의미한다. 향후 어순 등 분석을 통해 추론데이터의 특성을 파악하고, 이것이 한국어 생성에 미치는 영향을 분석한다면 한국어 특성에 적합한 언어모델이나 자연어생성 성능 지표 개발이 가능할 것이다.

• CRM연구
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• 제2권2호
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• pp.53-70
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• 2009

분석 CRM 영역에서는 고객 데이터 분석을 통하여 고객 행동과 관련된 통찰력을 얻는 것이 중요하다. 이러한 분석 과정에서, 사용자 스스로 기업 데이터베이스에서 대용량 고객 이력 데이터를 조회하고 추출하기 위해서는 SQL 을 사용하여 자유롭게 질의구문을 작성할 수 있어야 한다. 그런데 일반 사용자들이 이러한 업무를 수행하고자 할 때, 기업 데이터베이스 구성 요소에 대한 전문적인 지식이 부족하기 때문에 정보 탐색에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사용자가 제공하는 자연어 수준의 질의를 분석하고, 데이터베이스를 구성하는 값을 중심으로 올바른 질의 결과를 제공하기 위한 데이터베이스 구성요소 인덱싱 방법론을 제안한다. 구체적으로 기업 데이터베이스를 구성하는 세 가지 요소인 관계, 속성, 값에 대한 정보를 읽어 들여 요약 정보에 대한 인덱스를 구성한 다음 사용자의 자연어 질의에서 분석된 의미 단위 별로 데이터베이스 요약 정보와 연결해주는 TableRank 기법을 소개한다. 실험용 데이터베이스를 대상으로 테스트를 수행한 결과, 사용자의 자연어 질의 결과가 데이터베이스를 구성하는 값 정보와 연결되는 것이 관찰되었다. 논문의 후반부에서는 자연어 질의를 자동적으로 처리하기 위한 선행 모듈 개발의 시사점을 정리하고, 향후 기업 데이터베이스 자동 검색 시스템으로 발전하기 위한 방안에 대해서도 설명한다.

• 수산해양기술연구
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• 제36권4호
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• pp.347-353
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• 2000

The construction and ability of CAE program are presented. The merit and ability of MATLAB which is widely using in the field of recently engineering and natural science are also introduced. Also, analysis program of frame structure used the MATLAB language which is divide in 4th generation language is presented. In this paper, the proposed program using MATLB language to be based upon the composition of general CAE program is composed to preprocess, solver and post-process procedure. And it is able to carried out the static and eigenvalue analysis of truss structure and two dimensional frame structure. Also, for the sample pre-processing and post-processing, it is used the characteristic of input window and plot window to be made of the various GUI function. Each finite elements to be required for analysis is formulated by the Galerkin's method, as a kind of weighted residual method. For check of the results of calculation for program used in this paper, the results to be calculated using program to be developed by the author was compared with its of ANSYS code for general structural analysis about two dimensional truss and frame structure.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1778-1799
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• 2022

Automatic text summarization is a procedure that packs enormous content into a more limited book that incorporates significant data. Malayalam is one of the toughest languages utilized in certain areas of India, most normally in Kerala and in Lakshadweep. Natural language processing in the Malayalam language is relatively low due to the complexity of the language as well as the scarcity of available resources. In this paper, a way is proposed to deal with the text summarization process in Malayalam documents by training a model based on the Support Vector Machine classification algorithm. Different features of the text are taken into account for training the machine so that the system can output the most important data from the input text. The classifier can classify the most important, important, average, and least significant sentences into separate classes and based on this, the machine will be able to create a summary of the input document. The user can select a compression ratio so that the system will output that much fraction of the summary. The model performance is measured by using different genres of Malayalam documents as well as documents from the same domain. The model is evaluated by considering content evaluation measures precision, recall, F score, and relative utility. Obtained precision and recall value shows that the model is trustable and found to be more relevant compared to the other summarizers.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.390-396
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• 2008

여러 출판물, 특히 아동을 위한 출판문에는 삽화가 포함된다. 동화책 출판 과정에 삽화가 자동으로 생성된다면, 출판과정의 편의성이 더욱 높아질 것이다. 본 논문에서는 삽화를 생성하는 과정에서 객체들을 적절하게 배치하는 방법에 대하여 논의한다. 객체들을 적절하게 배치하기 위해서는 객체들이 불필요하게 겹치는 현상을 줄이고 글에 기술된 공간 상의 관계들을 만족하도록 해야 한다. 본 논문에서는 이러한 공간 상의 관계가 표현되도록 삽화로 생성하고자 하는 자연언어문장을 트리 및 술어-논항 구조를 이용하여 나타내는 방법을 제안한다. 이어서 이로부터 트리구조의 단일화, 영역 연결 계산을 이용하여 삽화를 생성하는 과정을 논의한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.144-147
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• 2015

Question Answering (QA) 서비스는 사용자의 자연어 질의에 대응하는 정확한 답변을 제공하는 시스템이다. 본 연구는 특정 도메인에 관련한 사용자들의 질문에 대해 QA 서비스가 자동으로 대응하는 방법에 관한 연구이다. 이를 수행하기 위하여 사용자의 자연어 질문을 이해하고, 정형 데이터 및 비정형 데이터로부터 사용자 질문에 적합한 답변을 도출하여 제공하는 방법을 제시한다. 실험 결과 top 1 accuracy 68%, top 5 accuracy 77% 결과를 얻었다. 또한 본 논문은 QA 시스템 내부 모듈이 전체 accuracy에 미치는 영향에 대해서도 기술하였다.