Purpose We introduce a groundbreaking surveillance system explicitly designed to overcome the limitations typically associated with conventional surveillance systems, which often focus primarily on object-centric behavior analysis. Design/methodology/approach The study introduces an innovative approach to risk assessment in surveillance, employing image captioning to generate descriptive captions that effectively encapsulate the interactions among objects, actions, and spatial elements within observed scenes. To support our methodology, we developed a distinctive dataset comprising pairs of [image-caption-danger score] for training purposes. We fine-tuned the BLIP-2 model using this dataset and utilized BERT to decipher the semantic content of the generated captions for assessing risk levels. Findings In a series of experiments conducted with our self-constructed datasets, we illustrate that these datasets offer a wealth of information for risk assessment and display outstanding performance in this area. In comparison to models pre-trained on established datasets, our generated captions thoroughly encompass the necessary object attributes, behaviors, and spatial context crucial for the surveillance system. Additionally, they showcase adaptability to novel sentence structures, ensuring their versatility across a range of contexts.
본 논문은 자연언어처리 (Natural Language Processing), 특히 한영 기계번역에서 필수적 인 한영 대역어 사전을 구축함에 있어 영어 생성시 정확한 문장형태를 도출하기 위한 방법에 대해 논의한다. 기간의 연구는 주로 한국어와 영어의 의미적 모호성이 해결된 정확한 번역을 위한 대역어 내지 변환사전 구조에 초점이 맞추어져 왔고 상대적으로 형태적 또는 구문적으로 정확한 영어문장을 생성하는 것은 간과되어져 왔다. 기존 자원의 황용이라는 측면에서는 텍스트화된 한영사전을 그대로 이용한다고 하면 그 기술방식과 영어표현은 다양한 형태로 나타나기 때문에 정확한 의미의 대역어 뿐만 아니라 적격한 영어문장의 생성을 위해서는 어떠한 정보들이 대역어 사전에 기술되어야 하는지 고려해 볼 필요가 있다 따라서 본 논의에서는 기존의 인쇄된 한영사전을 구조분석하여 자동으로 변환하여 최소한의 인간의 간섭으로 정확한 영어생성에 필요한 형태적 정보를 자질로 부여하는 방법을 기술한다. 기본적으로 이 방법은 단어 대 단어 번역시스템 둥 glossary에 기초한 얕은 층위의 번역이 필요한 시스템을 위한 사전을 구축에서 시작하며 더 나아가 대규모의 전자사전 구축작업에서 어떻게 응용될 수 있는지 논의한다.
한국어 구문 분석의 초기 단계로서 병렬구조의 해석은 파싱의 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 병렬구조 해석을 위한 비지도식 언어에 독립적인 확률 모델을 제안한다. 이 모델은 병렬구조의 대칭성과 상호교환성에 근거한다. 대칭성은 같은 구조가 반복된다는 것이고, 교환성은 좌우 구성요소를 교환해도 같은 의미를 지닌다는 것이다. 병렬구조는 일반적으로 대칭성을 따르지만, 수식어의 성질에 따라서 한쪽만을 수식하는 비대칭적인 구조가 출현하기도 한다. 비대칭 병렬구조 해석을 위해서 추가적으로 수식관계 통계정보를 사용한다. 제안된 모델을 본 논문에서는 "와/과" 조사로 이루어진 한국어의 명사구 병렬구조를 해석하는데 사용되는 것[1]을 중점으로 보여준다. 지도적 방식에 의한 모델을 포함한 다른 모델들에 비해 효율적임을 실험적으로 보여준다.
본 논문은 문장의 통사구조, 의미구조, 형태구조 등을 동시에 그리고 독립적으로 생성되는 모듈로 보는 자율어휘문법을 기반으로 한국어의 이중대격에 대한 다모듈적 분석을 제시하는 것을 목적으로 한다. 통사중심주의적 이론들과 달리 본 논문은 이중대격 구문의 기능-논항구조와 더불어 역할구조와 정보구조를 통해 이중대격에 대한 의미론적 특성을 분석한다. 기능-논항구조에서 이중대격의 첫 번째 대격은 관계명사의 논항인 소유격과는 달리 술어의 논항이 되며, 역할구조에서는 수동자의 역할을 취하게 되어 그 결과 수동문의 주어가 될 수 있다. 반면에 이중대격 구문에서 두 번째 대격인 소유대상은 정보구조에서 초점영역이 된다. 즉, 이중대격의 사용 목적은 두 가지로 정리된다. 소유자를 수동자의 역할을 하는 독립된 논항으로 표현하는 동시에 소유대상을 초점으로 표현하고자 하는 화자의 의도를 나타내는 것이다. 이와 같은 이중대격의 의미론적 특성을 자율어휘문법의 기능-논항구조, 역할구조, 정보구조 등 세 개의 다차원적인 구조로 나타내므로 해서 이중대격에 대한 통합적 설명이 가능해진다.
본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 연구는 해외어학연수의 외국어 정확성 향상에 대한 효과를 조명하기 위해 한 학기 동안 해외대학에서 어학연수를 받은 27명의 한국 대학생들이 한 학기의 시간차를 두고 작성한 두 영작문 간의 차이와 오류들을 조사하고, 그러한 차이가 통계적으로 유의미한지를 검정하여 외국어 정확도 면에서의 변화를 분석하였다. 어학연수 이후에 영작문의 길이와 문장의 길이가 증가하였으나 전체 문장수는 감소하였다. 학생들은 더 많은 수의 단어를 더 복잡한 구조의 문장에서 사용하여 오류의 수도 증가하였다. 이를 볼 때, 어학연수 이후 학생들의 문장 생성능력이 향상되고 복잡한 형태의 문장들을 쓰려고 시도한 것을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 한 학기 동안 해외어학연수를 받은 이후 대체로 학생들의 문장생성능력은 다소 증진하였지만, 문법적 요소들을 문장 속에서 정확하게 사용하는 문법적 정확성은 크게 향상하지 않은 것으로 나타났다. 이는 비록 해외 어학연수가 집중적으로 목표언어만 학습하여 언어입력을 확대할 수 있을 뿐만 아니라, 목표언어에 자연스럽게 노출될 수 있는 환경적 이점을 제공하긴 하지만, 한 학기라는 기간 안에 문법적으로 정확한 문장을 생성해내는 문법능력을 향상시키는 데는 크게 효과적이지 않았다는 것을 시사한다.
본 연구에서는 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 용언의 용례에서 문형 정보를 기준으로 추출함으로써, 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양한 후보명사를 추출할 수 있다. 그러나 추출된 후보명사는 다양한 의미를 지니고 있으므로, 어휘간의 명확한 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 정확한 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문 패턴, 의미 유사도, 빈도 정보 등을 이용하여 후보명사의 의미를 분별한다. 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.
교과서에 쓰인 과학 용어 네트워크를 구축하여, 네트워크의 구조, 관련 정보 및 연관 관계를 분석하기 위하여 핵심용어를 도출하였다. 본 연구에서는 과학, 생물1 및 생물2 교과서 각 과목별로 출판사 세 곳을 선정하고 각각의 교과서에서 추출한 용어들을 노드로, 한 문장 안에 있는 과학 용어를 링크로 연결하여 네트워크를 구축하였다. 모든 교과서의 과학 용어 네트워크는 척도 없는(scale-free) 네트워크의 특성을 보여주었다. 복잡한 (complex) 네트워크에서 가중치가 낮은 것부터 제거하는 방법인 k-core 알고리즘을 적용하여 핵심 (core) 네트워크를 구축하였는데, 몇 개의 모듈이 연결되는 형태를 보여주었다. 과학교과서의 경우에는 물리, 화학, 생물, 지구과학 분야별로 크게 네 개의 모듈을 형성하였고, 생물1과 생물2 교과서는 각단원별로 용어들이 모여 있는 특성을 지닌 네트워크를 나타냈다. 본 연구에서 복잡한 네트워크에서 핵심네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
The purpose of the present study is to see in terms of $F_{0}$ variation in Japanese how discourse focus and the lexical word accent interact with each other in realizing overall intonation patterns. Discourse focus causes prosodic restructuring of phrase structures and, as a result, largely affects pitch contours, whereas the lexical word accent is said to delimit the $F_{0}$ into a certain range. Measurement of $F_{0}$ was made of utterances of Japanese sentences to observe behavior of pitch contours with varied focus assignment and lexical accent specifications. The utterances were obtained in question-answer discourse contexts so that in a sentence, either one NP was always focused or no focus was assigned. I set four points for $F_{0}$ measurement; $F_{1s},F_{1m}, F_{2s}$, and $F_{2m}$, two for each noun phrase corresponding to $F_{0}$ at the beginning of the first syllable and that of the vocalic portion of the second syllable in the two NP's. The results of present study were as follows: (1) for all combination of lexical accent types, the $F_{0}$ rise both in NP1 and NP2 are higher when focused than when not focused. (2) NP2 starts a new accentual phrase when focused, showing even higher $F_{0}$ than NP1, the latter of which implies that in forming a new accentual phrase by focusing, catathesis does not seem to take effect on NP2 preceded by accented NP1. (3) unfocused NP2 preceded by unaccented NP1 has higher $F_{0}$ than those preceded by accented NP1.
자연언어처리에 있어서 병렬구문은 분석의 복잡성, 단어의 애매성, 서술어 생략 등에 따른 처리의 어려움을 내포하고 있다. 본 논문에서는 한국어에서 발생하는 병렬문의 통사적 특징을 능력문법 (competence grammar)의 입장에서 접근하고 분석된 결과를 기반으로 하여 한국어 병렬문 해석을 위한 결합범주문법 (Combinatory Categorial Grammar)을 제안한다. 제안된 결합범주문법을 사용해서 병렬문에 대한 각각 다른 수준의 통사적, 의미적, 문맥적 정보들이 사전에 어휘적으로 통합될 수 있고 통합된 정보를 이용하여 통사적, 의미적, 문맥적 분석들이 각각 다른 수준의 처리를 거치지 않고 동시에 점진적으로 유도될 수 있음을 보인다. 유도된 정보들을 통해 일반적으로 한국어 병렬문의 주된 기능이라고 생각되는 두 문장이 가지는 정보를 대조, 비교하는 기능이 표현될 수 있음을 보인다. 말뭉치를 분석하여 병렬문이 한국어 처리에서 차지하는 비중과 제시한 문법으로 처리할 수 없는 문형들에 대한 논의를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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