• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.160-163
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• 2022

감성 분석(sentiment analysis)은 자연어 문장에 나타나는 감정 상태나 주관적인 의견을 분석하는 작업이다. 최근에는 자연어 처리(Natural Language Processing) 작업에서 딥러닝 기반의 모델이 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만, 모델의 복잡한 구조 때문에 모델이 어떠한 근거(rationale)로 판단하였는지 해석하기 어려운 문제가 있다. 모델이 좋은 성능을 보여도 예측에 관한 판단 근거가 없으면 결과를 해석하기 어렵고, 모델에 대한 신뢰가 떨어진다. 본 논문에서는 한국어 감성 분석 작업에 대해 사후 해석 모델을 이용하여 모델의 예측 결과에 대한 근거를 추출하고, 추출한 근거 정보를 이용한 근거 임베딩을 사용하여 근거 정보를 통합하는 방법이 감성 분석 모델의 성능을 개선함을 보인다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.483-490
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• 2021

In order to learn an existing song and create a new song using an artificial neural network, it is necessary to convert the song into numerical data that the neural network can recognize as a preprocessing process, and one-hot encoding has been used until now. In this paper, we proposed a note embedding method using notes as a basic unit and a bar embedding method that uses the bar as the basic unit, and compared the performance with the existing one-hot encoding. The performance comparison was conducted based on quantitative evaluation to determine which method produced a song more similar to the song composed by the composer, and quantitative evaluation methods used in the field of natural language processing were used as the evaluation method. As a result of the evaluation, the song created with bar embedding was the best, followed by note embedding. This is significant in that the note embedding and bar embedding proposed in this paper create a song that is more similar to the song composed by the composer than the existing one-hot encoding.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.7
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• pp.1419-1425
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• 2017

The ultimate goal of legal knowledge search is to obtain optimal legal information based on laws and precedent. Text mining research is actively being undertaken to meet the needs of efficient retrieval from large scale data. A typical method is to use a word embedding algorithm based on Neural Net. This paper demonstrates how to search relevant information, applying Korean law information to word embedding. First, we extracts reference laws from precedents in order and takes reference laws as input of Law2Vec. The model learns a law by predicting its surrounding context law. The algorithm then moves over each law in the corpus and repeats the training step. After the training finished, we could infer the relationship between the laws via the embedding method. The search performance was evaluated based on precision and the recall rate which are computed from how closely the results are associated to the search terms. The test result proved that what this paper proposes is much more useful compared to existing systems utilizing only keyword search when it comes to extracting related laws.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.1
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• pp.18-23
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• 2006

The complex system synchronization methods improve based on synchronization theory; however, due to deeper level of complexity within complex system compared to that of chaos system, it is difficult to synchronize complex signals from complex system. In this paper, we proposed coupled-synchronization theory in the n-double scroll circuit and new embedding driven-synchronization theory, a method of accomplishing synchronization with only one parameter out of may parameters, in hyper-chaos circuit to apply synchronization in the complex system. By applying proposed synchronization method using computer simulation, we confirmed the accomplishment of superior synchronization in complex system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.731-732
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• 2024

본 논문은 음원 메타데이터 임베딩 방법론을 기반으로 새로운 음원 추천 방법을 제안한다. 사용자 행동 데이터를 활용한 개인 맞춤형 음악 추천 모델은 신규 사용자의 데이터가 부족할 경우, 적절한 추천이 어려운 콜드스타트 현상을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 플레이리스트의 음원 메타데이터를 Song sentence 로 구성하고, 고차원 벡터 공간에 임베딩하여 유사도를 계산한 추천 알고리즘을 구축한다. 사용자 행동 데이터가 아닌 음원의 자체적인 정보에 근거하기 때문에 콜드 스타트 현상을 보완하여 사용자에게 편리한 음악 감상 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.349-352
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• 2005

복잡계에서의 동기화는 기본적으로 카오스 신호에서의 동기화 이론에 근거를 두고 발전하고 있으나 카오스 신호보다 복잡도가 커서 동기화하는데 어려움이 있다. 이에 본 본문은 복잡계에서 동기화 기법을 적용하기 위한 새로운 임베딩 구동 동기화 기법을 제안하고 이 동기화 기법을 적용하여 복잡계에서 동기화 결과를 알아보고자 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.91-100
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• 2020

Unlike the existing Visual Question Answering(VQA) problems, the new Visual Commonsense Reasoning(VCR) problems require deep common sense reasoning for answering questions: recognizing specific relationship between two objects in the image, presenting the rationale of the answer. In this paper, we propose a novel deep neural network model, KG_VCR, for VCR problems. In addition to make use of visual relations and contextual information between objects extracted from input data (images, natural language questions, and response lists), the KG_VCR also utilizes commonsense knowledge embedding extracted from an external knowledge base called ConceptNet. Specifically the proposed model employs a Graph Convolutional Neural Network(GCN) module to obtain commonsense knowledge embedding from the retrieved ConceptNet knowledge graph. By conducting a series of experiments with the VCR benchmark dataset, we show that the proposed KG_VCR model outperforms both the state of the art(SOTA) VQA model and the R2C VCR model.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.267-275
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• 2000

최근 전자상거래가 활성화되면서, 거래 인증서와 같은 온라인 증명서가 광범위하게 사용되고 있다. 그리고 증명서의 위/변조기술이 발전함에 따라서 온라인 거래에 사용되는 증명서의 인증과 위조/변조를 방지하는 기술이 필요하게 되었다. 본 연구는 증명서의 인증에 필요한 기술로서, 메시지 인증함수가 가지는 성질을 포함하고 있다. 본 연구에서 개발한 알고리즘은 증명서에 포함된 텍스트문서가 위조/변조되었을 경우 그 변동 상황을 알아내며, 부정적으로 위조/변조된 부분을 검출하며, 변동상황 검출과 함께 원 증명서의 문서를 복원할 수 있는 기술이다. 만일 이 증명서에 대하여 변동이 진행된 흔적이 발견될 경우, 증명서를 인증하지 않으며, 삽입한 텍스트 데이터를 추출하고 변동을 확인하는 것과 함께 필요한 정보를 복원한다. 본 논문의 시험결과에 근거하면 256$\times$256BMP file Format 이미지에 3만2천자 정도의 텍스트문서를 삽입할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.994-997
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• 2019

영상 기반 상식 추론(VCR) 문제는 기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등 별도의 상식 추론이 요구되는 새로운 지능 문제이다. 본 논문에서는 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트)에서 사물들 간의 관계와 맥락 정보를 추출해내는 모듈들 외에, 별도로 ConceptNet과 같은 외부 지식 베이스로부터 관련 상식들을 직접 가져다 GCN 기반의 지식 그래프 임베딩 과정을 거쳐 추가적으로 활용할 수 있는 모듈들을 포함한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. 제안 모델인 KG_VCR의 세부 설계사항들을 소개하고, VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해 제안 모델의 성능을 입증한다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.2
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• pp.9-14
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• 2023

In this paper, we proposed a face recognition network which attempts to use more facial features awhile using smaller number of training sets. When combining the neural network together for face recognition, we want to use networks that use different part of the facial features. However, the network training chooses randomly where these facial features are obtained. Other hand, the judgment basis of the network model can be expressed as a saliency map through gradCAM. Therefore, in this paper, we use gradCAM to visualize where the trained face recognition model has made a observations and recognition judgments. Thus, the network combination can be constructed based on the different facial features used. Using this approach, we trained a network for small face recognition problem. In an simple toy face recognition example, the recognition network used in this paper improves the accuracy by 1.79% and reduces the equal error rate (EER) by 0.01788 compared to the conventional approach.