• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1999년도 제12회 학술대회
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• pp.182-182
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• 1999

Nasometer를 통해 얻은 비음치(nasalance score)는 객관적일 뿐만 아니라 훈련된 언어임상가가 청지각적으로 판단한 비음도와 상관관계가 높기 때문에, 공명장애 진단의 보조자료로 유용하다. 그러나 비음치는 자극어에 따라 다양한 수치를 보이므로 공명장애의 진단을 위해서는 타당하고 신비로운 자극어의 개발이 요구되고 있다 따라서 본 연구는 비음치에 영향을 미치는 주요한 음운 환경이 무엇인지 살펴보고, 무의미 1음절어와 유의미 문장 자극어 중 어떤 것이 더 신뢰로운지 알아보아, 비음치 측적을 위한 자극어 개발에 기초를 마련하고자 하였다. (중략)

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.241-245
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• 2003

본 논문은 기계번역 시스템의 성능평가를 위한 '핵심어 전달율 측정' 방안에 대해서 기술한다. 기계번역 시스템의 성능평가는 두 가지 측면으로 고려될 수 있다. 첫 번째는 객관적인 평가로 IBM에서 주창한 BLEU score 측정이나 NIST의 NIST score 측정이 그 예이다. 객관적인 평가는 평가자의 주관적인 판단이나 언어적인 특성을 배제한 방법으로 프로그램을 통해 자동으로 fluency와 adequacy를 측정하여 성능을 평가한다. 다음은 주관적인 평가이다. 주관적인 평가는 평가자의 평가를 통해 번역의 품질을 평가하는 방법이다. 주관적 평가 방법의 대표적인 것으로는 NESPOLE이나 LDC가 있다. 주관적인 평가는 평가자의 정확한 판단으로 신뢰할만한 성능평가 결과를 도출하지만, 시간과 비용이 많이 들고, 재사용할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 번역대상 문장에서 핵심어를 추출하고, 그 핵심어가 기계번역 시스템의 수행결과에 전달된 정도를 자동으로 측정하는 새로운 평가방법인 '핵심어 전달율 측정' 방안을 제안한다. 이는 성능평가의 비용과 시간을 절약하고, 주관적 평가와 유사한 신뢰성 있는 평가결과를 얻을 수 있는 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.31-36
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• 2003

기존의 점수와 석차로서 학생을 평가하여 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 서술식의 성적평가가 도입되고 있다. 그러나, 이 서술식으로 이루어지는 성적 평가는 업무를 증가시키고 또 교사의 주관적인 성 적평가로 인해 성 적 처리의 일관성이 유지되기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 교사가 학생의 성적평가를 효과적으로 하기 위하여 퍼지 추론을 이용한 서술식 성적평가 시스템을 제안한다. 교사로부터 수행평가요소의 결과를 입력받아, 과목의 최종적인 평가를 퍼지 추론에 적용하여 객관적인 성적평가를 한 후, 추론규칙의 적합도를 이용하여 성적평가 문장을 추출하여 서술식 평가 문장을 생성한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.30-37
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• 2010

특정 제품이나 서비스에 대한 네티즌의 의견들은 고객뿐만 아니라 기업 입장에서도 마케팅이나 경영전략을 수립하기 위한 중요한 자료가 될 수 있기 때문에 온라인 고객리뷰를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 온라인 고객리뷰를 분석하기 위한 도구인 종속성 네트워크 모델을 제안하였고 종속성네트워크 모델을 기반으로 한 분석시스템을 설계하고 개발하였다. 종속성 네트워크모델은 고객리뷰 내의 주관적 문장과 객관적 문장을 분석대상으로 하며, 명사들 사이의 상대적 중요성과 연관성을 나타낼 수 있다. 시스템구현 결과, 종속성네트워크 모델은 오피니언마이닝 기술에 의하여 도출할 수 없는 새로운 정보 즉, 추출된 특징들 사이의 상대적 중요성 및 연관관계 등을 추출할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권5호
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• pp.400-409
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• 2004

본 논문에서는 임의의 화자가 발성한 음성을 다른 화자가 발성한 음성처럼 들리도록 변환하는 음성 변환 알고리즘을 제안하였다. 개인이 지니고 있는 음성의 특성을 변환하기 위해 성도 전달 함수의 특성을 변환 변수로 사용하였으며, 기존의 기법과 비교하여 목표 화자의 음성과 주관적, 객관적으로 더욱 유사한 변환음을 얻기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 성도 전달 함수의 변환은 전체 특징 벡터 공간을 분류 한 뒤, 각 구획에 대한 선형 변환식을 통해 구현된다. 특징 변수로서 LPC 켑스트럼을 사용하였으며, 벡터 공간의 분류와 선형 변환식의 추정을 동시에 최적화시키는 분류-변환 알고리즘이 새로이 제안되었다. 제안된 음성 변환 기법의 성능을 평가하기 위해 3명의 남성 화자와 1명의 여성 화자로부터 수집된 약 150개의 문장을 사용하여 변환 규칙을 생성하였으며, 이를 동일한 화자가 발성한 다른 150개의 문장에 대해 적용하여 객관적인 성능 평가와 주관적 청취 테스트를 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.548-558
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• 2019

인터넷 뉴스 댓글이 보편화 됨에 따라 악성 댓글이 확산되었고 이는 많은 사회 문제를 일으켜 왔다. 글은 심리 상태나 성격을 반영하기 때문에 악성 댓글을 분석하면 댓글을 작성할 때의 마음 상태를 추론할 수 있다. 본 연구에서는 영어권과 한국어권의 악성 댓글을 LIWC와 KLIWC를 사용하여 분석하였다. 그 결과, 영어와 한국어 공통으로 문장, 어절, 형태소, 문장 당 어절, 문장 당 형태소, 긍정적인 정서, 인지적 과정을 나타내는 단어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 적게 사용되었으며, 3인칭 단수, 화, 정서적 과정을 나타내는 단어, 물리적 상태와 기능을 나타내는 단어, 속어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 많이 사용되었다. 이는 악성 댓글을 작성할 때 사람들이 분노의 감정을 조절하지 못하고 충분히 생각하지 않은 상태에서 글을 작성하고 있음을 나타낸다. 따라서 댓글 작성 시, 작성 글을 모니터링 하도록 유도하거나 부정적 정서의 어휘가 많이 사용된 글을 다른 이용자에게 노출 시키지 않는 등의 방법을 인터넷 뉴스 서비스 제공자가 고려할 필요가 있다. 한편, 영어의 악성 댓글과 한글의 악성 댓글은 진정성 측면에서 차이가 발생했다. 좀 더 객관적 연구를 위해서 여러 시점의 댓글을 모집할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1404-1407
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• 2007

본 논문에서는 객관식 문항을 난이도에 따라 자동으로 생성하는 방법을 고안하여, 학습자 수준에 적합하도록 다양하고 동적인 형태로 문항 제시를 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이를 위해서는 주어진 문장에서 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하고, 각 키워드에 대하여 워드넷의 계층적 특성에 따라 의미가 유사한 후보 단어를 제시한다. 의미 유사 후보 단어를 제시할 때, 워드넷에서의 어휘간 유사도 측정 방법을 사용함으로써 생성된 문항의 난이도를 사용자가 원하는 수준으로 조정할 수 있도록 하였다. 단어의 의미 유사도는 동의어를 의미하는 수준 0에서 거의 유사도를 찾을 수 없는 수준 9 까지 다양하게 제시할 수 있으며, 이를 조절함으로써 문항의 전체 난이도를 조절할 수 있다. 후보 어휘들의 의미 유사도 측정을 위해서, 본 논문에서는 두 가지 방법을 사용하여 구현하였다. 첫째는 단순히 두 어휘의 워드넷 상에서의 거리만을 고려한 것이고 둘째는 두 어휘가 워드넷에서 차지하는 비중까지 추가적으로 고려한 것이다. 이러한 방법을 통하여 실제 출제자가 기존에 출제된 문제를 토대로 보다 다양한 내용과 난이도를 가진 문제 또는 문항을 보다 쉽게 출제하게 함으로써 출제에 소요되는 비용을 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.495-500
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• 2020

뉴스 기사는 반드시 객관적이고 넓은 시각으로 정보를 전달하지 않는다. 따라서 뉴스 기사를 기존의 추천 시스템과 같이 개인의 관심사나 사적 정보를 바탕으로 선별적으로 추천하는 것은 바람직하지 않다. 본 논문에서는 최대한 객관적으로 다양한 시각에서 비슷한 사건과 인물에 대해서 판단할 수 있도록 유사도 기반의 기사 추천 모델을 제시한다. 길이가 긴 문서 사이의 유사도를 측정하기 위해 GPT2 [1]언어 모델을 활용했다. 이 과정에서 단방향 디코더 모델인 GPT2 [1]의 단점을 추가 학습으로 개선했으며, 저장 공간의 효율과 핵심 문단 추출을 위해 BM25 [2]함수를 사용했다. 그리고 준 지도 학습 [3]을 통해 유사도 레이블링이 되어있지 않은 최신 뉴스 기사에 대해서도 자가 학습을 진행했으며, 이와 함께 길이가 긴 문단에 대해서도 효과적으로 학습할 수 있도록 문장 길이를 기준으로 3개의 단계로 나누어진 커리큘럼 학습 [4]방식을 적용했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권4호
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• pp.584-594
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• 1999

의미 체계는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할수 있다. 이러한 의미 체계가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정되어야한다. 국어 사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 사전편찬시의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미 속성에 의한 명사의미체계를 구축하고 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2019

관광지에 대한 관광객의 평가는 날씨, 계절, 관광객의 밀집 정도 등 다양한 환경적 요소에 따라 변화한다. 각 관광지는 객관적인 관점으로 최상의 관광을 경험하게 할 고유한 컨디션이 존재하며 이를 추출하기 위해선 관광에 영향을 주는 여러 환경들에 대한 다중 요인 분석이 가능할 만큼의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 심층신경망을 기반으로 한 문장분석기술을 응용하여 관광지 리뷰에 적용, 평점이 포함되지 않은 리뷰에 평점을 추가하여 기상이나 계절, 휴무일 등의 다양한 분류가 가능할 수준의 데이터를 보충하고 축적/보충된 방대한 평점데이터를 토대로 맞춤 추천이 가능하도록 하는 시스템을 설명한다. 이에 본 논문은 학습 환경 구축, 리뷰와 기상 정보의 결합, 최종 추천 방법 등 전반적인 프로세스에 대한 내용을 설명한다.