• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.65-75
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• 2017

360 영상은 상하좌우 모든 영역에 대한 정보를 갖고 있기 때문에 종종 지나치게 많은 정보를 포함하게 된다. 또한 360 영상의 내용을 2D 모니터를 이용하여 확인하기 위해서는 마우스를 이용하여 360 영상을 돌려 봐야 하거나, 또는 심하게 왜곡된 2D 영상으로 변환해서 봐야 하는 문제가 있다. 따라서 360 영상에서 사용자가 원하는 물체를 찾는 것은 상당히 까다로운 일이 될 수 있다. 본 논문은 물체나 영역을 묘사하는 문장이 주어졌을 때, 360 영상 내에서 문장과 가장 잘 어울리는 영상을 추출해 내는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 주어진 문장 뿐 아니라 구도 역시 고려하여 구도 면에서도 보기 좋은 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 우선 360 영상을 2D 큐브맵으로 변환한다. 일반적인 큐브맵은 큐브맵의 경계 부분에 걸쳐 있는 물체가 있을 경우, 이를 검출하기 어려운 문제가 있다. 따라서 더 정확한 물체 검출을 위해 본 논문에서는 변형된 큐브맵을 제시한다. 이렇게 변형된 큐브맵에 Long Short Term Memory (LSTM) 네트워크 기반의 자연어 문장을 이용한 물체 검출 방법을 적용한다. 최종적으로 원래의 360영상에서 검출된 영역을 포함하면서도 영상 구도 면에서 보기 좋은 영역을 찾아서 결과 영상을 생성한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.69-80
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• 2021

딥러닝 모델을 활용한 인공신경망 기계번역 (Neural machine translation)이 주류 분야로 떠오르면서 최고의 성능을 위해 모델과 데이터 언어 쌍에 대한 많은 투자와 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 최근 대부분의 인공신경망 기계번역 연구들은 번역 문장의 품질을 극대화하는 자연어 생성을 위한 디코딩 전략 (Decoding strategy)에 대해서는 미래 연구 과제로 남겨둔 채 다양한 실험과 구체적인 분석이 부족한 상황이다. 기계번역에서 디코딩 전략은 번역 문장을 생성하는 과정에서 탐색 경로를 최적화 하고, 모델 변경 및 데이터 확장 없이도 성능 개선이 가능하다. 본 논문은 시퀀스 투 시퀀스 (Sequence to Sequence) 모델을 활용한 신경망 기반의 기계번역에서 고전적인 그리디 디코딩 (Greedy decoding)부터 최신의 방법론인 Dynamic Beam Allocation (DBA)까지 비교 분석하여 디코딩 전략의 효과와 그 의의를 밝힌다.

• 트랜스-
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• 제16권
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• pp.107-133
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• 2024

내러티브는 인간의 인지와 사회 문화의 기본이며 개인과 사회가 의미를 구성하고 경험을 공유하며 문화적, 도덕적 가치를 전달하는 주요 수단으로 사용된다. 인간의 사고와 행동을 모방하려는 인공지능 분야에서는 오랫동안 스토리 생성과 스토리 이해에 관해서 연구해 왔으며, 오늘날 대규모 언어 모델은 발전된 자연어 처리 기술을 바탕으로 괄목할 만한 서사적 능력을 보여주고 있다. 이런 상황은 다양한 변화와 새로운 문제를 제기하지만 이에 대한 포괄적인 논의를 찾아보기는 어렵다. 본 논문은 인간과 AI의 서사 지능의 교차점과 상호작용을 살펴봄으로써 현재의 상태와 미래의 변화에 대한 전체적인 조망을 제공하는 것을 목표로 한다. 먼저 호모 나랜스라는 용어로 대변되는 인간과 내러티브의 본질적 관계에 관한 다학제적 연구를 살펴보고, 인공지능 분야에서 내러티브에 관한 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 역사적으로 살펴본다. 그리고 오늘날 대규모 언어 모델이 보여주는 서사 지능의 가능성과 한계를 살펴보고, 서사 지능을 갖춘 AI가 갖는 함의를 파악하기 위한 세 가지 철학적 과제를 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3168-3186
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• 2020

Automatic topic essay generation (TEG) is a controllable text generation task that aims to generate informative, diverse, and topic-consistent essays based on multiple topics. To make the generated essays of high quality, a reasonable method should consider both diversity and topic-consistency. Another essential issue is the intrinsic link of the topics, which contributes to making the essays closely surround the semantics of provided topics. However, it remains challenging for TEG to fill the semantic gap between source topic words and target output, and a more powerful model is needed to capture the semantics of given topics. To this end, we propose a pretraining-based contextual self-attention (PC-SAN) model that is built upon the seq2seq framework. For the encoder of our model, we employ a dynamic weight sum of layers from BERT to fully utilize the semantics of topics, which is of great help to fill the gap and improve the quality of the generated essays. In the decoding phase, we also transform the target-side contextual history information into the query layers to alleviate the lack of context in typical self-attention networks (SANs). Experimental results on large-scale paragraph-level Chinese corpora verify that our model is capable of generating diverse, topic-consistent text and essentially makes improvements as compare to strong baselines. Furthermore, extensive analysis validates the effectiveness of contextual embeddings from BERT and contextual history information in SANs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.455-460
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• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.827-834
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• 2002

본 논문에서는 개정된 로마자 표기법에 일치하는 한글의 로마자 표기 생성을 위한 한글-로마자 표기 변환표의 생성에 관한 연구를 수행하였다. 로마자 표기법의 근간이 되는 표준 발음법과 로마자 표기법을 수학적으로 분석하기 위하여 페트리넷 모델을 이용한 자연 언어의 수학적 분석 방법을 도입하였다. 페트리넷 모델을 이용한 분석의 방법으로 한글 로마자 표기 변환 표를 생성하기 위한 방안과 로마자 표기법의 페트리 넷 모델링을 통하여 그 실질적인 예를 보여 한국어의 수학적 모델링 방안과 적용방법을 제시한다. 생성된 한글-로마자 표기 변환표를 검증하기 위하여 윈도우 기반 응용 프로그램을 개발하고 로마자 표기 용례사전의 로마자 표기와 응용 프로그램의 결과를 비교하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.109-126
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• 2022

The number and variety of products and services offered by companies have increased dramatically, providing customers with more choices to meet their needs. As a solution to this information overload problem, the provision of tailored services to individuals has become increasingly important, and the personalized recommender systems have been widely studied and used in both academia and industry. Existing recommender systems face important problems in practical applications. The most important problem is that it cannot clearly explain why it recommends these products. In recent years, some researchers have found that the explanation of recommender systems may be very useful. As a result, users are generally increasing conversion rates, satisfaction, and trust in the recommender system if it is explained why those particular items are recommended. Therefore, this study presents a methodology of providing an explanatory function of a recommender system using a review text left by a user. The basic idea is not to use all of the user's reviews, but to provide them in a summarized form using only reviews left by similar users or neighbors involved in recommending the item as an explanation when providing the recommended item to the user. To achieve this research goal, this study aims to provide a product recommendation list using user-based collaborative filtering techniques, combine reviews left by neighboring users with each product to build a model that combines text summary methods among deep learning-based natural language processing methods. Using the IMDb movie database, text reviews of all target user neighbors' movies are collected and summarized to present descriptions of recommended movies. There are several text summary methods, but this study aims to evaluate whether the review summary is well performed by training the Sequence-to-sequence+attention model, which is a representative generation summary method, and the BertSum model, which is an extraction summary model.

• 인지과학
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• 제34권3호
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• pp.197-226
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• 2023

텍스트 생성요약은 자연어처리의 과업 중 하나로 긴 텍스트의 내용을 보존하면서 짧게 축약된 요약문을 생성한다. 생성요약 과업의 특성 상 본문의 핵심내용을 요약문에서 보존하는 것은 매우 중요하다. 기존의 생성요약 방법론은 정답요약과의 어휘 중첩도(Lexical-Overlap)를 기반으로 본문의 내용과 유창성을 측정했다. ROUGE는 생성요약 요약모델의 평가지표로 많이 사용하는 어휘 중첩도 기반의 평가지표이다. 생성요약 벤치마크에서 ROUGE가 49점대로 매우 높은 성능을 보임에도 불구하고, 생성한 요약문과 본문의 내용이 불일치하는 경우가 30% 가량 존재한다. 본 연구에서는 정답요약의 도움 없이 본문만을 활용해 생성요약 모델의 성능을 평가하는 방법론을 제안한다. 본 연구에서 제안한 평가점수를 AggreFACT의 라벨과 상관도 분석결과, 다음의 두 가지 경우 가장 높은 상관관계를 보였다. 첫 번째는 Transformer 구조의 인코더-디코더 구조에 대규모 사전학습을 진행한 BART와 PEGASUS 등을 생성요약 모델의 베이스라인으로 사용한 경우이고, 두 번째는 요약문 전체에 걸쳐 오류가 발생한 경우이다.