• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.33-37
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• 2006

본 논문은 어휘판단과제(LDT: Lexical Decision Task)시 나타나는 여러 언어현상 중 단어빈도효과(word frequency effect)와 단어유사성효과(word similarity effect)를 한국어에 적용시켜 인간과 계산주의적 모델을 통해 실험하고, 결과를 비교하였다. 실험결과 인간과 계산주의적 모델 각각 한국어에 대해 단어빈도효과와 단어 유사성효과를 보였으며, 인간의 실험결과와 계산주의적 모델의 결과가 유의미한 유사성을 나타내었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.391-393
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• 2006

본 논문은 어휘판단과제(LDT: Lexical Decision Task)시 나타나는 여러 언어현상 중 단어빈도효과(word frequency effect)와 단어유사성효과(word similarity effect)를 한국어에 적용시켜 인간과 계산 주의적 모델을 통해 실험하고, 결과를 비교하였다. 실험결과 인간과 계산주의적 모델 각각 한국어에 대해 단어빈도효과와 단어 유사성효과를 보였으며, 인간의 실험결과와 계산주의적 모델의 결과가 유의미한 유사성을 나타내었다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.9 no.2
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• pp.89-99
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• 2006

This paper proposes a computational model which can simulate peculiar language phenomena observed in human lexical decision task. The model is designed to mimic major language phenomena such as frequency effect, lexical status effect, word similarity, and semantic priming effect. The experimental results show that the propose model replicated the major language phenomena and performed similar performance with that of human in LDT.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.89-91
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• 2007

본 논문은 인간의 어휘획득(Lexical Aquisition)과정을 하이브리드(hybrid)한 형태의 계산주의적(Computational) 모델을 설계,반복 실험을 통해 인지신경기반의 어휘습득 모델을 구현하고 실험하였다. 이 연구를 통해 인간의 어휘획득 과정을 모사(simulate)할수 있었고, 이로인해 인지신경기반 어휘 정보처리 시스템 개발을 위한 자동어휘 획득, 심성 어휘집 표상, 어휘 인식(word recognition)의 계산주의적 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.178-180
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• 2007

본 논문은 인간의 언어정보처리 과정 중 시각단어재인(visual word recognition) 과정에서 음운정보와 철자정보의 역할 및 심성어휘집의 표상 형태를 알아보기 위해, 계산주의적 모델을 제안하고, 제안된 모델을 이용하여 실험하였다. 실험결과 계산주의적 모텔은 한국어에 대한 시각 단어재인 시 보이는 언어현상 중 음운, 철자 이웃 크기효과(phonological and orthographic neighborhood effect)를 나타냈으며, 이를 통해 한국어 시각단어재인 과정에서 심성어휘집이 음운정보로 표상되어 있다는 것을 시사하는 증거를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.155-160
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• 2019

본 연구에서는 사진 검색을 위한 Attentive Aggregation(주의적 종합) 기반의 언어-시각 크로스모달 임베딩 모델을 제안한다. 본 연구에서는 크로스모달 임베딩을 활용한 검색 과제에서 검색 대상의 임베딩을 계산하는 새로운 방법으로 '질의 기반 종합 검색 대상 임베딩'을 제안하며, Attentive Aggregation 레이어를 활용하여 이를 적용한 크로스모달 임베딩 모델을 제안한다. 제안 모델은 정보량이 많은 사진 데이터로부터 여러 특징을 추출한 뒤 주어진 질의에 따라 이들을 선택적으로 반영한 임베딩을 계산할 수 있으며, 이에 따라 Recall@10 약 0.23, MAP@10 약 0.11, MRR 약 0.13으로 Baseline과 비교하였을 때 크게 향상된 사진 검색 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.411-414
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• 2019

검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.966-968
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• 2015

온라인 교육이 지속적으로 발전하면서 학습자 수도 빠르게 증가하고 있다. 동영상 콘텐츠기반의 단방향적인 지직전달 방식인 온라인 학습에서는 학습자의 주의집중 여부가 학습 효과 및 학습 전략에 있어서 중요한 요인이다. 하지만 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 온라인 교육에서 학습자의 주의집중을 판단할 수 있는 시스템의 주의집중 판단 단어 자동생성 모델을 설계하고 제안하였다. 학습자가 동영상 콘텐츠를 시청하면 시청중인 콘텐츠의 단어와 기존에 학습했던 모든 콘텐츠의 단어를 호출하여 단어별 가중치 값을 계산하고 상위 단어들을 주의집중 판단 단어 셋으로 자동 생성한다. 생성된 주의집중 판단 단어 셋은 주의집중 판단 시스템에서 적용되어 학습자들이 동영상 콘텐츠에 단어가 노출되었는지 아닌지를 판단함으로써 학습자의 주의집중 여부를 빠르게 판단할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.230-232
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• 2007

본 논문은 인간의 언어정보처리과정 중 초기 어휘획득(lexical acquisition) 과정을 한국어에 적용시켜 Full-List 모형과 Decomposition 모형의 하이브리드한 형태의 계산주의적 (computational) 어휘정보처리 모델을 구현하고 실험하였다. 실험결과 학습을 통한 언어적 입력의 인간의 어휘획득 과정을 모사(simulate) 할 수 있었고, 특정 문법범주 습득 순서에 대한 이론적 근간을 제시할 수 있었다. 또한 본 연구의 모델에서 자동으로 생성된 Full-List 사전과 Decomposition 사전을 통해 인간의 대뇌 심성표상(mental representation) 형태를 유추할 수 있는 증거를 보였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.4
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• pp.803-809
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• 2007

This study suggests a computational model to inquire the roles of phonological information and orthography information in the process of visual word recognition among the courses of language information processing, and the representation types of the mental lexicon. The model that this study is presenting here was designed as a feed forward network structure which is comprised of input layer which uses two Korean syllables as its input value, hidden layer, and output layer which express meanings. As the result of the study, the computational model showed the phonological and orthographic neighborhood effect among language phenomena which are shown in Korean word recognition, and showed proofs which implies that the mental lexicon is represented as phonological information in the process of Korean word recognition.