• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.219-224
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• 2022

최근 딥러닝이 상식 정보를 추론하지 못하거나, 해석 불가능하다는 한계점을 보완하기 위해 지식 그래프를 기반으로 자연어 텍스트를 생성하는 연구가 중요하게 수행되고 있다. 그러나 이를 위해서 대량의 지식 그래프와 이에 대응되는 문장쌍이 요구되는데, 이를 구축하는 데는 시간과 비용이 많이 소요되는 한계점이 존재한다. 또한 하나의 그래프에 다수의 문장을 생성할 수 있기에 구축자 별로 품질 차이가 발생하게 되고, 데이터 균등성에 문제가 발생하게 된다. 이에 본 논문은 공개된 지식 그래프인 디비피디아를 활용하여 전문가의 도움 없이 자동으로 데이터를 쉽고 빠르게 구축하는 방법론을 제안한다. 이를 기반으로 KoBART와 mBART, mT5와 같은 한국어를 포함한 대용량 언어모델을 활용하여 문장 생성 실험을 진행하였다. 실험 결과 mBART를 활용하여 미세 조정 학습을 진행한 모델이 좋은 성능을 보였고, 자연스러운 문장을 생성하는데 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.524-526
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• 2024

컴퓨터 과학(CS) 분야는 다른 학문 분야에 비해 연구 동향이 빠르게 변하는 특성을 가지고 있다. 그래프 마이닝에서 활발히 사용되는 CS 분야 논문 데이터셋를(e.g., Cora, Citeseer, DBLP)은 오래된 논문을 중심으로 구성되어 있어 이러한 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본논문에서는 CS 분야의 최신 트렌드를 반영하는 논문 데이터셋을 제안한다. 이를 위해, 우리는 CS 분야 논문을 활발히 공개하는 플랫폼인 arXiv 에서 2007 년부터 2023 년까지 해당 플랫폼에서 공개된 논문들을 수집하고, 이를 기반으로 공저자 그래프 및 인용 그래프로 구축한다. 해당 데이터셋을 대상으로 폭넓은 분석을 통해, 우리가 구축한 데이터셋이 실세계 그래프 네트워크 특성을 잘 반영하고 있음을 보인다. 또한, 향휴에 해당 데이터셋을 사용하려는 연구자들을 위해, 해당 데이터셋에서의 기존 그래프 기반 응용들의 노드 분류 성능을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.319-323
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• 2023

일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 수집하고 구조화하는 지식의 표현 방법이다. 일반 상식 기반의 지식 그래프는 코퍼스 내에 포함되어 있는 다양한 일반 상식의 형태와 관계를 모델링하며, 주로 질의응답 시스템, 상식 추론 등의 자연어처리 하위 작업에 활용할 수 있다. 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ConceptNet [1], ATOMIC [2]이 있다. 하지만 한국어 기반의 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구가 존재했지만, 자연어처리 태스크에 활용하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델과 프롬프트의 활용을 통해 한국어 일반 상식 기반의 지식 그래프를 효과적으로 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제안하는 방법론으로 구축한 지식 그래프와 기존의 한국어 상식 그래프의 품질을 양적, 질적으로 검증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.412-417
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• 2022

일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 그래프로 표현하여, 자연어 처리의 하위 작업들에 적용할 수 있도록 하는 구조화된 지식 표현 방법이다. 현재 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ATOMIC [1]이 있다. 하지만 한국어를 주요 언어로 하는 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존에 존재하는 영어 기반의 지식 그래프와 일반 상식 기반의 한국어 데이터셋을 활용해서 한국어 일반 상식 기반 지식 그래프를 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제작한 지식 그래프를 평가하여 구축하는 방법론에 대한 타당성을 검증한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.12
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• pp.285-292
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• 2014

Intelligent systems are systems that mainly use knowledge rather than data or information. Therefore, knowledge representation is an important factor for intelligent system construction. Conceptual graph is a logical knowledge representation language which has graphical form and it can represent knowledge efficiently. It is, however, cumbersome to use conceptual graphs directly for programming. Various tools were developed to overcome this difficulties. In this paper, we survey on functions and characteristics of conceptual graph tools that can be utilized for constructing intelligent systems by using conceptual graphs. The result of this survey will be very helpful to use conceptual graphs for development of intelligent systems.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.23 no.4
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• pp.159-178
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• 2023

A digital archive is an online platform for preserving and utilizing digital records worthy of continued preservation. However, there are no shared standards for functionality, metadata, or data technical principles across digital archives in Korea. These issues create challenges in linking distributed digital records. This study proposes a common vocabulary for digital archives to enhance the interoperability of digital records and evaluates the interoperability of the digital archive built with the common vocabulary. We collect and analyze data from the digital archive on the Korean financial crisis of 1997 to construct a knowledge graph and compare its interoperability with the knowledge graph built with RiC-O. The archive and the knowledge graph underwent evaluation using the FAIR data principles evaluation framework. The constructed knowledge graph links various objects in the archive and provides contextual information to aid in understanding the archive. The results demonstrate that a knowledge graph built with a common vocabulary significantly improves the linkage, search, and interoperability of digital records compared to a traditional archive.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.209-211
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• 2012

본 논문의 대화시스템 구축도구는 태스크 기반 대화 시스템을 구축하는데 필요한 대화 시나리오 지식과 이를 처리하는 태스크 그래프, 슬롯 체계, 대화 라이브러리 등을 생성하고 관리할 수 있는 웹기반 대화 시스템 구축 도구이다. 이 도구는 태스크 그래프를 시각적으로 대화 모델 설계자에게 표시하고, 대화 모델 설계자는 시각적으로 표시된 태스크 그래프를 보며 태스크의 흐름을 한눈에 파악하고 대화 시스템의 시나리오 흐름을 생성하고 편집할 수 있도록 한 것이 특징이다. 또한 대화 모델 설계자와 시나리오 태깅 작업자들 모두는 자신이 구축한 지식이나 대화 태스크를 시스템에 직접 반영하고 실시간으로 대화 시스템에 적용해 봄으로써 대화 시스템의 이해를 높이고 고품질의 대화 시스템을 구축할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.677-679
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• 2000

대칭성(symmetry)은 그래프를 가시화하여 기학학적 표현을 구축하는 그래프 드로잉 분야에서 그래프의 구조와 특성을 효율적으로 표현해주는 가장 중요한 평가 기준이다. 하지만 현재까지는 이차원 평면에서의 대칭성 문제에 대해서만 기존 연구가 이루어져왔을 뿐 해상도를 증가시키고 대칭성을 보다 풍부하게 표현할 수 있는 그래프의 삼차원 대칭 드로잉에 관한 연구는 아직 제시된 바 없다. 본 논문에서는 그래프 드로잉에서의 삼차원 대칭성 문제를 연구하였다. 먼저 그래프의 삼차원 대칭 드로잉을 구축하기 위해 필요한 삼차원 대칭성 모델을 제시하고 이를 기반으로 하여 트리에서 삼차원 대칭성을 탐지하는 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 트리의 최대의 대칭성을 보여주는 삼차원 드로잉 알고리즘으로 쉽게 확장이 가능하다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.18 no.1
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• pp.103-110
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• 2015

Sentiment lexicon is an essential element for expressing sentiment on a text or recognizing sentiment from a text. We propose a graph-based semi-supervised learning method to construct a sentiment dictionary as sentiment lexicon set. In particular, we focus on the construction of domain-specific sentiment dictionary. The proposed method makes up a graph according to lexicons and proximity among lexicons, and sentiments of some lexicons which already know their sentiment values are propagated throughout all of the lexicons on the graph. There are two typical types of the sentiment lexicon, sentiment words and sentiment phrase, and we construct a sentiment dictionary by creating each graph of them and infer sentiment of all sentiment lexicons. In order to verify our proposed method, we constructed a sentiment dictionary specific to the movie domain, and conducted sentiment classification experiments with it. As a result, it have been shown that the classification performance using the sentiment dictionary is better than the other using typical general-purpose sentiment dictionary.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.759-760
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• 2020

최근 사용자, 상품, 그리고 상품의 메타 정보 사이의 관계를 표현한 지식 그래프 (knowledge graph) 가 추천 시스템 분야에서 많은 관심을 받고 있으며 활발히 이용되고 있다. 하지만 기존의 지식 그래프는 각 노드 (사용자, 상품, 메타 정보 등) 사이의 단순한 사실 관계만을 표현하고 있으며, 이는 사용자의 선호도를 정확히 파악하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 지식 그래프의 정보 부족 문제를 보완하기 위해 각 상품에 남겨진 텍스트 리뷰를 감정 분석 (sentiment analysis) 하고, 이를 각 노드 간의 선호도 정보로 활용하여 지식 그래프를 구축하는 방법을 제안한다.