• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.478-480
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• 2019

텍스트에서 공간 정보를 추출하기 위해 그동안 통계 및 확률 기반 방법, 심층학습 방법 등이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 최근 자연언어처리에서 우수한 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 적용하여 공간 개체 정보를 추출한다. 공간 개체 추출은 공간 관계에 관련된 속성 추출을 함께 고려한 결합(joint) 모델로 구성하였으며, 한국어를 대상으로 BERT 기학습된 언어모델인 korBERT를 이용하였다. 실험결과, 기존의 방법들에 비해 1.9% 포인트 이상 증가한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-136
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• 2017

공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.301-304
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• 2018

기존의 공간 관계 추출은 관계 속성 추출 후 적합한 개체와의 관계 형성이 불명확한 점과 한 개체가 다중관계에 속할 때 관계 형성이 불확실한 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문은 최근 개체명 관계 추출에서 사용하는 표 방법을 공간 관계 추출에 적용하였다. 기존 모델과 제안 모델을 비교하기 위하여 상한 성능을 측정하였으며, 그 결과 제안 모델이 더 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.798-801
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• 2014

문서에서 공간 개체와 사건을 찾아내고, 이들 간의 위상적 관계나 의미적 관계를 찾아내는 것을 공간정보 추출이라고 한다. 본 논문에서는 언어분석 결과와 세종사전을 활용해 자연언어 문서에서 동작(motion) 사건 관계 중심의 공간 정보를 추출하는 규칙 기반 시스템을 제안하였다. 수동으로 구축한 20문장의 평가 집합에 대해 사건 관계 추출은 27.45%의 F-measure 성능을 보였다. 공간보다 비교적 많은 연구가 진행된 시간 관계 추출에 대한 최신 연구의 성능이 30~35% 수준[1]인 것을 고려하여 볼 때, 본 연구는 공간 사건 관계 추출의 기초 연구로 의미가 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.359-364
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• 2006

최근 GIS를 비롯한 공간정보기술의 눈부신 발전으로 국토전반에 대한 정보화와 과학적인 관리기법이 확산되고 있다. 이에 효율적인 산림관리를 위하여 위성영상과 지리정보시스템을 이용한 산림정보가 구축되고 있으나, 산림지역이라는 지리특성상 현장 출입이 제한적이고 위험하여 정보수집에 어려움이 있다. 본 연구에서는 효율적인 산림정보구축을 위하여 남제주군을 대상으로 고해상도 위성영상과 공간정보추출언어인 SML(Spatial Modeler Language)을 이용하여 다양한 모델별 산림지역의 임상정보를 추출, 임상분류를 위한 모델링 기법을 개발하였다. 또한 l/5,000도엽을 기준으로 표본점을 배치하고 임상, 하층식생, 입지 및 토양에 대한 현지조사를 수행하였으며, 추출자료와의 상관성 분석 및 검증을 통하여 공간정보 기술을 이용한 산림정보 구축의 기반을 마련하고자 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.187-189
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• 2015

최근 한국어 문서에서 공간 정보를 자동으로 추출하는 연구가 진행됨에 따라, 이를 응용한 다양한 소프트웨어 개발이 가능해 졌다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 공간 정보 중 공간 관계 정보를 Google Maps API를 이용하여 시각화하는 방법에 대해 설명한다. 공간 관계 정보 중, 거리, 방향 등의 정적인 정보와 이동을 나타내는 동적 관계 정보를 표현하였으며, 이런 시각화는 문서에 나타난 공간 정보를 이해하는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.636-638
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• 2018

본 논문에서는 영어권에 비해 상대적으로 부족한 한국어 언어자원을 지속적으로 구축함으로써 한국어 문서로 구성된 시간정보 주석 말뭉치를 확보하고 이를 바탕으로 한국어 시간정보추출 시스템에 대한 연구를 수행한다. 말뭉치 구축 과정에서의 시간정보 주석 작업은 가이드라인을 숙지한 주석자들이 수작업으로 기록하고, 어떤 주석 결과에 대해 의견이 다른 경우에는 중재자가 주석자들과 함께 검토하며 합의점을 도출한다. 시간정보추출 시스템은 자연어 문장에 대한 형태소 분석결과를 이용하여 시간표현(TIMEX3), 시간관계와 연관된 사건(EVENT), 시간표현 및 사건들 간의 시간관계(TLINK)를 추출하는 단계로 이루어진다. 추출된 한국어 시간정보는 문서 내 공통된 개체에 대한 공간정보와 결합함으로써 시공간정보가 모두 반영된 SPOTL을 생성한다. 추후 실험을 통하여 제안시스템의 구체적인 시간정보추출 성능을 파악할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.374-377
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• 1994

본 논문에서는 한글 문서 검색 시스템에서 자연어 질의어로 검색할경우, 질의어를 주제어와 참조어로 나누어 재구성하여 검색하는 방법을 제시하였다. 먼저 주제어로 전문검색을 하여 후보 카드들을 추출한 후 비주제어로 다시 본문 탐색을 하여 추출된 카드의 가중치를 재조정함으로써 카드추출의 정확성을 높였다. 이 논문에 제시된 방법의 실험은 한국전자통신연구소 언어정보연구실에서 개발한 멀티미디어 전자 백과 사전의 자연어 검색모듈에서 행하여 졌다. 이 방법으로 별다른 검색속도의 저하나, 저장공간의 추가가 없이 기존의 검색 방법에서보다 약 58%정도의 검색의 정확성이 올라갔다. 본 논문에서 제시한 검색의 방법은 여러가지 응용의 자연어 인터페이스에서 데이타를 검색하는 정보검색의 분야에 적용되어 정확성을 높일 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.187-192
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• 2014

인터넷과 스마트기기 발전으로 정보에 대한 접근이 쉬워짐에 따라 다른 문서에 대한 표절 행위가 쉽게 이루어지고 있습니다. 그리고 표절 검사를 수행하는데 시간적, 인적, 공간적 낭비가 이루어진다. 이러한 낭비와 표절에 대한 경각심을 일으키고자 본 논문에서는 표절 검사 속도 향상을 위한 표절 원본 문서 추출(source retrieval)과 추출된 문서의 단어를 이용하는 표절 위치 탐색(text alignment)기법을 이용하여 표절구간을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문의 표절 원본 문서 추출 및 표절 위치 탐색 기법을 활용하면 표절 검사의 시간과 정확도가 향상될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.183-188
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• 2008

본 연구에서는 문서 안에 있는 문장들 중 비교 문장을 추출해낸다. 비교 문장이란 두 개 이상의 객체, 혹은 한 객체의 시간차, 공간차 등에 따른 변화를 비교하는 내용을 포함하는 문장을 말한다. 비교 문장을 구별해내는 작업은 많은 분야에서 응용될 수 있는데, 특히 객체(사람, 상품 등)에 대한 평가 면에서 매우 직접적이고 확실한 자료로 활용될 수 있다. 비교문장 추출을 위해 본 연구에서는 비교어휘를 이용한 추출 및 MEM(Maximum Entropy Model)을 적용하였으며, 뉴스기사(news article), 상품에 대한 고객리뷰(customer review) 등의 문서를 대상으로 실험하여 재현율 88.40%, 정확률 88.68%의 결과를 산출하였다.