• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.240-245
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• 2015

일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.17-24
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• 2004

음성정보처리 기술은 사람의 말을 음향, 언어, 심리학 및 공학적인 측면에서 연구하여 사람과 기계사이의 인터페이스를 자연스럽게 하는 것을 목표로 하고 있으며, 음성인식, 음성합성 및 언어처리 기술로 이루어져 있다. 음성인식기술이란 사람의 말을 이해하는 것뿐만 아니라 화자를 식별하고 인증하는 기술도 포함하고 있으며, 음성합성 기술이란 문자로부터 음성을 생성하는 기술을 의미한다. 그리고 언어처리 기술은 음성인식, 음성합성기술 속에 포함될 수 있으나 최근 마크업 언어를 활용하여 음성인식, 합성 등을 제어하는 경향이 도래함에 따라 언어처리 기술을 따로 분류하기도 한다［1］［2］.(중략)

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2001.06a
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• pp.113-139
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• 2001

중간언어 (interlingua, IL) 구축을 지향하는 시각에서 단어의 다의성 (polysemy) 문제를 각종 워드넷의 기술 방식과 용례를 대비하여 논의하고, 센스(어의) 번호를 부착한 세계 워드넷 (Would Wordnet) 데이터베이스를 구상하고, 이 연장 선상에서 (Pustejvsky 식) 생성 어휘 부와 TMR(텍스트의미표상)이론을 가미한 제약기반 통합문법(CUG)으로 IL구축에 다리를 놓고, 이로부터 개별언어 기술로 변환한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.479-484
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• 2003

기업 내 외적으로 끊임없이 변화하는 상황에 발맞추어 조직, 시스템, 기술, 프로세스의 진화관리는 큰 문제점으로 나타나고 있다. 이들을 관리하기 위한 전사적인 비즈니스 아키텍처(EBA)는 조직의 변화와 기술의 개발, 비즈니스 프로세스와 정보의 흐름에 따른 애플리케이션 솔루션의 통제와 기술 인프라의 가버런스 내용에 대하여 계획과 분석에 대한 원칙을 담고 있다. 이러한 내용이 설계와 구현으로 이어지는 단계를 기술하기 위하여, XML 혹은 HTML기반의 기술 언어(Description Language)가 역할을 담당하고 있다. 이러한 기술언어들로 BPEL, BPMI, XBRL, WSDL, ADML에 대한 비교 분석을 통해 전사적으로 각 기업의 특수성에 맞는 기술 언어로 프로세스를 통합하여 웹 서비스를 구현한다. 이러한 EBA는 계획과 분석을 하여, 기술언어는 EBA의 스팩 설정과 아울러, 설계 구현을 실행하는 것으로 본 논문은 기술언어를 비교하는 EBA와 연결하는 탐색적인 연구이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.995-1000
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• 2002

능동 네트워크는 기존의 네트워크 노드(교환기)의 역할인 데이터 교환과 전송의 기능에서 프로그램의 실행 기능이 추가된 노드를 갖춘 네트워크를 말한다. 능동 노드는 프로그래밍 언어의 선택에 따라 운영환경에 많은 영향을 끼치는 부분이다. 본 논문에서는 안전한 능동 노드 기술 언어의 요구사항과 운영환경에 관해 연구하고, 이를 바탕으로 최적의 능동노드 기술용 프로그래밍 언어의 모델에 능동 네트워크 언어의 표준으로서 가장 유력한 자바 언어 모델을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1979-1980
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• 2011

전력기술 연구개발 과정에서 R&D 소프트웨어 개발이 연구의 목적으로써 또는 수단으로써 상당한 역할과 비중을 차지하고 있으며 이러한 경향은 더욱 강화되고 있다. 또한, 전력기술 분야와 특성 및 기능에 따라 개발되는 R&D 소프트웨어가 다양하고 이에 적용되는 S/W 개발언어도 여러 종류가 사용되고 있다. 그러나, 이제까지 전력기술 연구개발과 관련하여 수많은 R&D 소프트웨어가 개발되고 있으나 연구개발 분야와 특성에 따라 적용된 S/W 개발언어에 대한 연구가 없었다. 본 논문에서는 주요 프로그래밍 언어별 특징을 알아하고, 전력기술 연구개발 과정에서 개발된 R&D 소프트웨어 현황 및 S/W 개발에 사용된 프로그래밍 언어를 파악하고자 한다. 또한, 전력기술 분야 및 기능에 따라 적용된 R&D 소프트웨어 개발언어의 특성을 분석하고, 향후 전력기술의 분야 및 기능에 따라 개발되는 소프트웨어의 프로그래밍 언어 선택 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.171-173
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• 1998

변환 방식의 기계 번역 시스템에서 구조 변환은 번역의 품질을 결정하는 중요한 요소이다. 각 번역 시스템들은 이러한 구조 변환을 수행하기 위해 특별한 기법을 사용한다. 구조 변환을 수행하는 방안으로는 어휘 사전에 기술된 구조 변환 정보를 이용하는 방법, 변환 엔진에 언어 현상별 구조 변환 규칙을 프로그래밍하는 방법, 스크립트 언어를 이용하여 구조 변환 규칙을 기술하는 방법이 있다. 이 논문에서는 스크립트 형식의 범용 문법 기술 언어(Grammar Writing Language)를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 문법 기술 언어는 규칙 기술을 용이하게 하기 위해 다양한 연산자와 기본 함수를 제공하며, 그 적용 대상에 따라 컴파일러 버전과 인터프리터 버전을 선택적으로 사용할 수 있다. 문법 기술 언어는 영한 기계번역의 변환 모듈뿐만 아니라 한영 변환 등의 트리 구조 변환을 요하는 다양한 응용 분야에 활용할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.521-526
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• 1993

다언어간 번역을 지향하는 기계번역시스템의 개발을 위해서는, 의미 이해기반의 해석기술과 언어에 독립적인 생성기술의 설계가 기본이므로 원시언어와 목표언어가 어느 한쪽의 언어지식에 의존하지 않고 언어형식화가 가능한 중간언어 구조를 설정하는 것이 중요하다. 따라서, 한국어를 중심으로 하는 다언어 번역의 설계에서는 비교적 문구조의 정형화가 이루어진 영어와는 달리 어순 배열의 자유도가 높고 조사의 격표시로 문장구조가 결정되는 한국어의 특성을 고려한 해석 및 생성 메카니즘이 필요하다. 본 논문에서는 문장에 내포된 심층의미의 중간 표현으로써, 단어의 의미를 개념화시킨 개념소(Conceptual Primitive)간의 의미적 결합관계를 나타내는 개념 그래프(Conceptual Graph)를 채택하고 설계한 다언어 번역지향의 중간언어기반 번역시스템에 대하여 기술한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.419-422
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• 2021

본 논문은 한국어와 영어 코퍼스 93GB를 활용하여 구축한 대형 사전학습기반 언어모델인 KE-T5를 소개한다. KE-T5는 한국어와 영어 어휘 64,000개를 포함하는 대규모의 언어모델로 다양한 한국어처리와 한국어와 영어를 모두 포함하는 번역 등의 복합언어 태스크에서도 높은 성능을 기대할 수 있다. KE-T5의 활용은 대규모의 언어모델을 기반으로 영어 수준의 복잡한 언어처리 태스크에 대한 연구들을 본격적으로 시작할 수 있는 기반을 마련하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.704-706
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• 2023

이 논문에서는 과학기술분야 특화 한국어 사전학습 언어모델인 KorSciDeBERTa를 소개한다. DeBERTa Base 모델을 기반으로 약 146GB의 한국어 논문, 특허 및 보고서 등을 학습하였으며 모델의 총 파라미터의 수는 180M이다. 논문의 연구분야 분류 태스크로 성능을 평가하여 사전학습모델의 유용성을 평가하였다. 구축된 사전학습 언어모델은 한국어 과학기술 분야의 여러 자연어처리 태스크의 성능향상에 활용될 것으로 기대된다.