• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.571-580
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• 1993

영어 문장을 한국어 문장으로 기계 번역하는 과정에는 분석 규칙이나 변환 규칙만으로는 해결하기 어려운 표현의 대응 관계들이 많이 나타난다. 본 논문은 영어-한국어 기계 번역에서 질적으로 향상된 한국어 문장을 얻기 위하여 두 언어 표현들 사이의 관용적 대응 관계에 기반하는 번역 방식을 논한다. 두 언어 표현들 사이의 다양한 직접 대응 관계를 제공하는 번역 사전을 이용하며, 입력 영어 문장으로부터 이와 같은 표현들을 인식하고 한국어 표현으로 직접적으로 대응시키는 번역 방식이다. 이러한 번역 방식은 기존의 변환 규칙 기반의 번역 방식보다 자연스러운 한국어 문장을 생성할 뿐만 아니라, 많은 구조적-의미적 모호성을 해결함으로써 시간적-공간적 처리효율을 크게 높일 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.11a
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• pp.257-260
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• 2006

가상현실에서의 사운드는 충돌이나 접촉 등의 인터랙션을 전달함에 있어서 그래픽 영상보다도 효과적인 경우가 많다. 그러나, 기존 연구에서는 발생 가능한 충돌음을 임의적으로 녹음한 후 실시간에서 단순 재생하는 방법으로 재현하고 있는 것이 대부분이다. 그러나, 가상환경은 미리 주어진 시나리오에 의해 플레이되는 것이 아니기 때문에 실시간으로 주어지는 인터랙션에 대해 적합한 충돌음을 실시간에 합성해야 한다. 본 논문에서는 녹음된 음의 단순재생을 피하고 실시간 가상환경의 충돌음 발생 요인을 바탕으로 유사한 물질의 충돌음을 하나의 대표 모델로서 표현하는 방법을 제안한다. 즉, 모든 샘플들을 저장하는 대신 하나의 고유음과 필요한 속성 표현을 제공하는 것이다. 이러한 고유음 표현은 실시간에 속성 요소의 변형에 의해 다양한 상황에 적응적인 음을 생성하게 된다. 이러한 충돌음 표현의 생성과 타당성을 파악하기 위해 충돌음을 방생시키는 물질들에 대한 진동음의 스펙트로그램 분석을 행하였고, 유사 물질별로 하나의 고유음 표현을 생성하여 해당 물질의 실제 충돌음과 비교함으로써 주요 주파수 패턴의 유사함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.715-717
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• 2004

컴퓨터 상에서 집합, 트리, 그래프 등의 이산 객체(discrete object)는 메모리 주소와 같은 정수 값으로 표현되어 왔다. Succinct 표현(succinct representation)은 이산 객체를 이진화 하여 표현하는 방법으로, 정수 값으로 표현된 이산객체보다 적은 공간에 저장된다. Succinct 표현의 데이터는 이산 객체의 개별적 저장 위치를 파악하기 위해서rank와 select함수가 기본적으로 필요하다. rant와 select함수를 MBRAM 모델 상에서 O(1)시간에 계산하는 알고리즘이 제시되었다. MBRAM 모델은 비트연산을 unit cost로 수행하는 모델이다. 그러나 범용 컴퓨터는 바이트 단위의 기본 명령어를 제공하므로 비트연산을 unit cost에 수행할 수 없다. 본 논문은 범용 컴퓨터에서 효율적으로 rank함수를 구현하는 방법을 제시한다. rank함수의 효율적인 구현은 FM-index 등의 패턴 검색에 유용하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.595-597
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• 2001

오늘날 인간 유전체 프로젝트(Human Genome Project)의 완성은 인간의 모든 유전자 서열정보를 제공하게 되었으며, 이러한 데이터를 바탕으로 생명현상과 관련된 산업 및 연구가 각광받게 되었다. 특히 생명체의 특정 기능을 파악하기 위한 단백질 3차 구조에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 단백질 3차 구조를 추상적으로 기술 할 수 있는 표현기법을 기술한다. 제안된 표현기법은 단백질 2차 구조요소($\alpha$-나선구조와 $\beta$-병풍구조)를 이용하여 인접한 구성요소간의 접힘(folding)에 대한 관계를 기술하여 추상적인 단백질 3차 구조를 표현한다. 제안된 표현기법으로 기술된 추상적 단백질 3차 구조 표현은 단백질 구조에 대한 보다 빠른 이해와 다른 단백질 구조와 비교될 수 있는 장점을 지닌다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.399-402
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• 2011

현재의 자동번역 방식의 문제점은 대화 상대에 상관없이 항상 일정한 존대 표현을 생성하여 자동번역 결과를 부자연스럽게 만들고 앞뒤 대화 문맥을 혼란하게 만든다는 것이다. 예를 들어 대화 상대가 달라지면 동일한 원문에 대해서도 자동번역 결과는 다른 존대 표현을 생성해야 하나, 현재의 자동번역 시스템은 항상 하나의 일관된 존대 표현을 생성한다. 이 이유는 자동 번역 시스템에서 사용하는 번역지식 또는 데이터가 고정되어 있어 유동적으로 변하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동번역의 문제점을 해결하기 위하여, 소셜 네트워크(social network)에서 제공하는 디지털 인맥 정보와 같은 비언어적 정보와 발화상의 표현과 같은 언어적 정보로부터 대화 자간의 존대 관계를 계산하여 자동번역 결과에 반영함으로써 언어 문화적 존대 차이를 자동으로 극복하는 대화 상대 맞춤형 존대표현 자동 번역 방법을 기술하는 데 그 목적이 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.443-446
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• 2021

의약품에 대한 안전성 정보 수집과 관리는 온라인, 오프라인을 통해 약물 이상 사례를 보고받는 형태로 진행되고 있다. 하지만 소비자들의 자발적인 참여로 이루어지므로 실제 발생하는 약물 부작용보다 데이터가 현저히 적다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 약물 이상 데이터 희소성 문제를 해결 할 수 있도록 소셜 미디어에서 약물 부작용 표현을 찾을 수 있도록 하였다. 소셜 미디어의 경우에는 표준 약물 부작용 용어를 사용하기보다는 일반인들이 자연어로 표현한 경우가 많으므로 개체명 인식 기법을 이용해 부작용을 추출할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한 추출된 부작용 표현을 표준용어로 분류할 수 있는 모델을 제시하였다. 실험 결과 제안한 두 가지 모델은 0.9 이상의 정확도를 얻을 수 있었으며, 일반 사용자들이 자연어로 표현한 약물 부작용 표현을 효과적으로 찾아내고 표준 부작용 용어로 매핑할 수 있음을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.365-370
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• 2021

대형 코퍼스로 학습한 언어 모델은 코퍼스 안의 사회적 편견이나 혐오 표현까지 학습한다. 본 연구에서는 한국어 오픈 도메인 대화 모델에서 혐오 표현 생성을 완화하는 방법을 제시한다. Seq2seq 구조인 BART [1]를 기반으로 하여 컨트롤 코드을 추가해 혐오 표현 생성 조절을 수행하였다. 컨트롤 코드를 사용하지 않은 기준 모델(Baseline)과 비교한 결과, 컨트롤 코드를 추가해 학습한 모델에서 혐오 표현 생성이 완화되었고 대화 품질에도 변화가 없음을 확인하였다.

• 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.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.187-191
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• 2022

최근 기초화장품 트렌드로 클린 화장품, 비건 화장품 등이 브랜드별로 새롭게 출시되고 시장내 성장하고 있다. 한동안 화장품의 성분에 대한 관심과 영향이 커지면서 기능성화장품, 코스메슈티컬화장품, 더마화장품들이 신뢰를 얻고 인기가 있던 가운데, 효능 외의 요소를 소구하는 브랜드와 제품에 대한 관심이 커지고 있는 중이다. 본 연구는 이러한 변화에 있어 소비자의 라이프스타일과 소비가치의 상관관계가 영향이 있을 것으로 보고 이를 분석하고자 한다. 또한 ESG가 강조되는 사회 분위기 속에 클린 화장품 또는 비건 화장품의 소비가 일종의 자기표현의 욕구를 충족시켜주는 역할로써의 관계가 있는지도 알아보고자 한다. 따라서 기초 화장품을 사용하는 소비자들을 대상으로 라이프스타일과 자기표현욕구가 비건화장품 구매의도에 미치는 영향 및 소비가치를 매개변수로 하여 라이프스타일과 자기표현욕구와 구매의도 간의 영향을 살펴하고자 한다. 독립변수는 라이프스타일의 하위변수인 외모관리 지향형, 질적건강추구형으로 구분하였고, 자기표현욕구를 사용하였다. 설문조사는 대학생, 직장인, 주부등 20대부터 40대까지 연령층을 대상으로 진행하여 실증분석에 사용할 예정이다. SPSS v22.0을 사용하여 3단계 매개모형을 기반으로 회기분석할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.559-562
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• 2022

본 논문에서는 젖은 머리카락의 응집력을 효율적으로 표현할 수 있는 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 젖은 헤어는 인접 머리카락과 달라붙어 머리카락 하단으로 뭉치는 응집력 형태를 지닌다. 헤어 동역학은 수많은 입자 구조로 연결되어있으며 머리카락의 상호작용을 고려하는 젖은 헤어의 경우 응집력 계산이 개별적인 머리카락 단위로 표현되기 때문에, 이를 위한 계산과정을 효율적으로 풀어내는 것은 중요하다. 본 논문에서는 젖은 헤어의 시뮬레이션을 효율적으로 계산하기 위해 밀도와 각도, 그리고 포화도를 고려한 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 이는 속도와 메모리 측면에서 최적화가 가능하며 헤어 입자의 추가와 삭제를 통해 사실적인 젖은 머리카락의 응집력 표현을 실시간으로 표현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실제 젖은 헤어와 유사한 결과를 보여주며, 실시간 프로그램에서 사람의 젖은 모발 또는 동물의 젖은 털의 특징 등을 표현하는데 응용할 수 있다.