• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.521-525
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• 2007

본 논문에서는 상황 인식 역할 기반 접근 제어에 기반한 유비쿼터스 환경 정책 기술 언어를 제시한다. 역할 기반 접근 제어는 권한을 사용자에게 부여하지 않고 역할에 부여함으로써 접근 제어를 효율적으로 관리할 수 있다. 유비쿼터스 환경에서는 빈번하게 변화하는 사용자들의 일치 정보와 같은 동적인 상황을 고려해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 동적으로 변화하는 상황을 고려하는 역할 기반 접근 제어 모델을 고안하고 이에 기반하여 정책 기술 언어를 설계하였다. 제안된 언어는 역할 기반 접근 제어의 장점을 활용하며, 동적인 상황 조건에 따라 사용자에게 역할을 할당하고 정적인 상황 조건을 이용하여 역할에 권한을 부여하는 방법을 기술함으로써 역할 기반 접근 제어에 기반한 상황 인식 유비쿼터스 환경의 특징을 효율적으로 구현할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1315-1317
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• 2013

규칙 기반의 영한 기계번역 시스템의 구문 분석 시스템은 영어의 구문 구조를 기술하는 규칙 부분과 규칙을 적용하여 차트 파싱을 수행하는 실행 부분으로 구성된다. 구문 규칙은 문맥 자유 문법의 형식으로 기술되는데, 기술된 구문 규칙을 적용하여 파싱을 실행하는 실행 부분은 C 언어 함수로 표현되므로, 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환해야 한다. 본 논문에서는 문맥 자유 문법 형식으로 기술된 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환하는 도구인 구문 규칙 컴파일러를 개발하였다. 구문 규칙 컴파일러는 자동적으로 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환함으로써 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정에서 빈번하게 발생하는 구문 규칙의 생성과 수정을 용이하게 하여 번역 성능을 개선하는 작업을 지원한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.96-98
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• 1989

본 발표는 현대 한국어 어휘에 대한 공시적 시각 우위의 총체적 기술을 지향하는 대규모 언어사전의 명사 항목 내에 표시 되어야할 주요 통사 어휘 정보가 어떠한 것인가 하는 문제를 다룬다. 특히 기간 한국어 사전에서 소홀히 취급되었거나 무시되었으나, 언어학적으로는 중요하고, 따라서 언어 사전에 기록되는 것이 바람직한 한국어 명사의 통사 어휘적 속성의 일부를 소개해 보기로 한다.

• 비교문화연구
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• 제45권
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• pp.195-218
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• 2016

이 논문은 사전의 백과사전적 요소로서의 전문용어 기술을 불교 언어에 집중하여 살펴보았다. 불교 언어에 대한 선행 연구를 살펴보니 크게 언어 자체에 대한 철학적인 접근, 특정 승려의 언어관 탐색, 불교 언어에 대한 언어학적 고찰 등으로 나누어 볼 수 있다. 불교 언어에 대한 언어학적 고찰은 특정 불경을 분석한 연구와 불교 영역 전반에서 쓰이는 어휘에 대한 연구로 나뉘는데 기존 국어사전에서의 불교 어휘를 살펴보니 인명, 지명, 책명, 역사, 불교' 등의 전문 영역 분류에 걸쳐서 분포하였다. 전문용어의 일반어화가 진행된 경우 전문용어로서의 의미와 일반어로서의 의미를 각각 다의어로 기술하되 어느 것을 먼저 배열하느냐로 개별 어휘의 일반어화의 진행 정도를 확인할 수 있는데 불교 어휘의 경우 불교용어로만 쓰이는 단의어가 가장 많았고 일반어로서의 용법이 우선인 것, 불교용어로서의 용법이 우선인 것의 순으로 나타났으며 일반어로 기술되어 있으나 불교 용어에서 비롯된 어휘도 있었다. 한 사전 안에서 언어 단위에 따라 전문 영역 표지가 달라지는 경우, 사전별로 불교 전문용어 여부에 대한 판단이 다른 경우, 기존의 학술적인 연구 결과와 사전의 기술 내용이 상충되는 경우 등 섬세한 검증을 필요로 하는 사례는 향후 종교 전문가와 언어 전문가, 사전 전문가의 협업을 통해 해결해 나가야 할 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.315-319
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• 2016

음성인식 성능 개선을 위한 언어모델의 기술적 진보는 최근 심층 신경망을 기반으로 한 접근방법으로 한 단계 더 진보한 모양새다. 그러나 연구되고 있는 심층 신경망 기반 언어모델은 대부분 음성인식 이후 리스코링 단계에서 적용할 수 있는 한계를 지닌다. 또한 대규모 어휘에 대한 심층 신경망 접근방법은 아직 시간이 필요하다고 본다. 따라서 본 논문은 심층 신경망 언어 모델의 단순화된 형태인 워드 임베딩 기술을 음성인식 후처리가 아닌 기반 N-gram모델에 바로 적용할 수 있는 접근 방법을 찾는다. 클래스 언어모델이 한 접근 방법이 될 수 있는데, 본 연구에서는 워드 임베딩을 우선 구축하고, 해당 어휘별 벡터 정보를 클러스터링하여 클래스 언어모델을 구축 방법을 제시한다. 이를 기존 어휘기반 N-gram 모델에 통합한 후, 언어모델의 성능 개선 여부를 확인한다. 클래스 언어모델의 타당성 검증을 위해 다양한 클래스 개수의 언어모델 실험과 RNN LM과의 비교 결과를 검토한 후, 모든 언어모델의 성능 개선을 보장하는 품사 부착 언어모델 생성 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3311-3317
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• 2010

본 연구는 장기간의 남북한 분단으로 인한 언어적 이질성의 정도를 가늠해보기 위하여 남북한 방송언어 비교하였다. 연구의 주목적은 남북한 언어 간 차이에 대한 데이터가 부족한 상황에서 언어사용 실태에 대한 토대 데이터를 제공하는 것이었다. 남북한의 주요 방송사 뉴스 동영상에서 추출한 텍스트를 대상으로 국어분석프로그램KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)으로 분석하였다. 분석 결과, 북한 방송언어는 KLIWC의 각 차원에서 남한 언어와 유의미한 차이를 나타냈으며, 특히 정서적 단어, 인지적 단어, 사회적 단어 등에서 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 북한 방송에서는 인칭대명사나 품사와 같은 언어학적 기능어에 있어서도 남한방송보다 사용빈도가 높았다. 이러한 차이에 대한 예비적인 심리학적 해석을 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1260-1268
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• 2005

PLC는 자동화 시스템의 발달에 따라 적용 범위가 확대되어왔으며 현재 PLC의 기본 언어 중 LD 언어가 가장 많이 사용되어 지고 있으나 제어 흐름을 나타내는 순차 제어 논리의 기술이나 조건이 많아질 경우 프로그램의 이해가 어려운 단점이 있다. SFC 그래픽 언어는 플로우 차트 형식을 기반으로 하여 순차 제어 논리의 기술에 적합한 언어이며 제어의 흐름을 이해하기 쉽고 유지보수가 용이하여 신뢰성이 향상된다. 본 논문에서는 SFC 언어를 이용하여 3층의 간이 엘리베이터를 동작시키는 제어회로를 설계하고 LD 언어와 비교하여 보았다. 엘리베이터의 운전 제어회로를 설계함에 있어 액션 제한자와 선택 분기문을 사용함으로써 LD언어를 사용할 때 보다 프로그램 메모리의 용량을 줄이고 처리시간을 단축시켰다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5134-5139
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• 2013

복잡한 현대의 제어시스템 설계에 PLC를 사용하면 프로그램은 LD언어나 SFC언어를 사용한다. 대부분은 LD 언어를 사용하지만 최근에는 SFC 언어의 사용빈도수가 높아졌다. SFC 언어는 제어의 흐름을 이해하기가 쉽지만, 조합논리를 표현하는데는 단점을 가지고 있다. SFC언어에서 인터럽트를 처리할 때 인터럽트 요인이 발생하게 되면 메인프로그램을 중지하고 인터럽트 프로그램을 실행하여 프로그램이 종료된 후 메인프로그램으로 복귀하게 된다. 그러면 인터럽트 프로그램이 복잡할수록 메인프로그램 정지시간은 그만큼 길어지게 된다. 본 논문에서는 SFC언어에서 메인프로그램의 휴지시간이 없는 인터럽트 처리방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.19-24
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• 2009

의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아 들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 설계하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점을 갖는다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상(언어적 vs. 비언어적)과 방식(표현적, 서술적, 도상적)으로 분류하고, 이질적 특성을 갖는 6개 범주 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 이때 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지가 한국어 처리에 국한되지 않고, 다국어 처리에 활용할 수 있도록 확장성을 고려했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델의 인컨텍스트 러닝과 프롬프팅을 활용하여 수치 추론 태스크 데이터셋을 효과적으로 증강시킬 수 있는 방법론을 제안한다. 또한 모델로 하여금 수치 추론 데이터의 이해를 도울 수 있는 전처리와 요구사항을 만족하지 못하는 결과물을 필터링 하는 검증 단계를 추가하여 생성되는 데이터의 퀄리티를 보장하고자 하였다. 이렇게 얻어진 증강 절차를 거쳐 증강을 진행한 뒤 추론용 모델 학습을 통해 다른 증강 방법론보다 우리의 방법론으로 증강된 데이터셋으로 학습된 모델이 더 높은 성능을 낼 수 있음을 보였다. 실험 결과 우리의 증강 데이터로 학습된 모델은 원본 데이터로 학습된 모델보다 모든 지표에서 2%p 이상의 성능 향상을 보였으며 다양한 케이스를 통해 우리의 모델이 수치 추론 학습 데이터의 다양성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.