• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.225-227
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• 2011

최근 스마트폰 및 게임, 로봇, 어플리케이션 등 다양한 분야에서 음성 기반 채팅 시스템이 활용되고 있다. 하지만 그 성능은 아직 만족스럽지 못하다. 본 논문은 다양한 시스템 발화를 위해 문장의 내용어, 카테고리, 발화시간, 화자 정보 등을 이용하여 직전 발화와 현재 발화를 비교한다. 동일한 발화일 경우 해당 카테고리 내 다른 문장을 발화하여 발화의 다양성을 확보하고, 적용 카테고리가 아닐 경우 댓구를 이용하여 대화를 다른 주제로 유도한다. 실험 결과 중복 발화에 대해 다양한 응답을 확인 할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.81-84
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• 2019

자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.15-22
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• 1997

인터넷과 정보 서비스 기술의 발달로 일반 대중에게 제공되는 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있는 추세지만 사용자가 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있으며, 필요한 정보를 찾은 경우에도 그 양이 많기 때문에 전체적인 내용을 파악하는 데 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 통계적 모델을 사용하여 문서로부터 문장을 추출한 후 요약문을 작성하여 사용자에게 제시하는 시스템을 개발하였다. 문서 요약 시스템의 구축을 위하여 사용된 방법은 문서 집합으로부터 중요 문장을 추출한 후 이로부터 요약문에 나타날 수 있는 특성(feature)과 중요 단어를 학습하여 학습된 내용을 이용하여 요약문을 하는 방법이다. 시스템 개발 및 평가를 위해 사용된 문서는 정보 과학 분야의 논문 모음이며 이를 학습 데이터와 실험 데이터로 구분한 후 학습 데이터로부터 필요한 정보를 얻고 실험 데이터로 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.589-592
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• 2004

대표적인 웹 문서의 표준인 XML(eXtensible Markup Language)은 문서의 구조와 내용을 기술하기 위해 태그(tag)로 이루어진 문법 구조를 이용한다. 일반적인 텍스트 에디터 환경에서 XML 문서에 입력되는 내용(contents)과 그것을 포함하는 태그의 쌍은 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. XML 문서를 작성하는 과정에서 문법적으로 불완전한 문장 입력은 정상적인 파싱을 보장하지 않는다. 본 논문은 XML 문서 편집기에 사용될 수 있는 XML 파서가 문법적으로 불충분한 문장의 입력에 대해 문법에 따라 빠진 부분을 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 사용자에게 성공적인 XML 문서 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 불완전 입력에 대해 일반적인 에러 처리에 따른 편집 중단 없이 계속적인 문서 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.541-544
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• 2022

코로나19 이후로 교육의 형태가 오프라인에서 온라인으로 변화되었다. 하지만 온라인 강의 교육 서비스는 실시간 소통의 한계를 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 기계독해 기반 실시간 강의 질의응답 시스템을 제안한다. 본 논문연구에서는 질의응답 시스템을 만들기 위해 KorQuAD 1.0 학습 데이터를 활용해 BERT를 fine-tuning 했고 그 결과를 이용해 기계독해 기반 질의응답 시스템을 구축했다. 하지만 이렇게 구축된 챗봇은 강의 내용에 대한 질의응답에 최적화되어있지 않기 때문에 강의 내용 질의응답에 관한 문장형 데이터 셋을 구축하고 추가 학습을 수행하여 문제를 해결했다. 실험 결과 질의응답 표를 통해 문장형 답변에 대한 성능이 개선된 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1244-1246
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• 2023

비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 비정형 데이터는 데이터 구조가 없어 데이터 자체만으로는 내용에 대한 질의 처리가 힘들어 정형 데이터로 변환하는 과정이 필요하다. 관계 추출 작업은 문장 내 단어 간 속성 또는 관계를 예측하여, 문장을 구조적으로 표현한다. 자연어처리 기법인 Dual Supervision 모델은 인간이 레이블한 데이터와 기계가 레이블한 데이터를 기반으로 기존 모델보다 적은 리소스로 관계를 예측한다. 해당 자연어 처리 모델을 이미지 처리에도 적용하여 기존 방법보다 적은 리소스를 이용하여 이미지에 대한 내용을 구조적으로 나타내는 모델을 제안하였으며, 실험을 통해 효율적인 이미지 객체 관계 추출이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.172-174
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• 1999

본 논문에서는 카운셀링을 원하는 사용자가 카운셀러와 전자메일을 통해 상담을 원할 때 사용자의 상담 내용에 근거하여 유사한 사례를 검색해 주는 시스템을 제안한다. 제안방법은 문서의 계층적 클러스터링과 용어 적합성 피드백을 상담 사례 검색 시스템에 적용시켜, 상담사례에 나타나는 단어의 출현 빈도와 유사도를 통해 트리 구조를 형성하고, 이 트리 구조를 통한 하향 탐색을 수행한다. 하향 탐색을 하는 도중 노드의 매칭함수의 값이 서로 유사하여 노드 선택이 어려울 경우, 사용자에게 질의를 통해 용어를 제시하고, 사용자의 피드백을 통해 입력된 사연 내용의 가중치를 개선하여 내용에 가장 부합되는 문서를 탐색한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.361-363
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• 2001

본 논문은 신문 기사문에 특정적인 정보 추출의 내용과 방법을 제안한다. 신문 기사에서 이용자가 원하는 정보 추출의 내용으로 육하원칙을 중심으로 한 다섯 가지 정보를 제시하였으며, 이를 추출하기 위해 통계적인 기법을 주로 이용하고 부분적으로 언어적 지식을 이용하였다. 본 논문에서는 비교적 문서의 길이가 짧은 신문기사문을 요약 대상으로 하므로 단락이나 문장이 아닐 절 이하 단위로 추출하며, 중심절을 추출한 뒤 그 절과의 관계를 통해 나머지 정보들을 추출함으로써 추출되는 내용이 유사하거나 산만하지 않기 때문에 이 추출 정보로 요약문을 생성할 경우에 긴밀한 요약문을 생성할 수 있다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.4
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• pp.55-66
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• 2021

Proper prosody in reading allows the reader to naturally convey the meaning, which manifests as changes in pitch, loudness, and speech rate. Children with reading disability face difficulty in delivering information due to poor prosody. This study identified the difference in prosodic features between children with reading disabilities and nondisabled children through means of reading tasks. Reading tasks, according to sentence types (short sentences, assumptions/conditions, intentions, relative-clause), were recorded by 15 children studying in the 3rd to 6th grade in elementary school. Children with reading disability had a statistically significant wider range of pitch, slower speech rate, more frequent usage of pauses, longer total pause duration, and steeper pitch slope than nondisabled one in sentence-final and -medial words. Children with reading disability, therefore, exhibited a less natural and expressive reading than nondisabled children. Through this study, the characteristics of prosody observed in children with reading disability were identified and the need for an approach for effective intervention was also suggested.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.521-528
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• 2021

Existing image analysis systems in use in the military field are carried out by readers analyzing and identifying images themselves, writing and disseminating related content, and in this process, repetitive tasks are frequent, resulting in workload. In this paper, to solve the previous problem, we proposed an algorithm that can operate the Seq2Seq model on a word basis, which operates on a sentence basis, and applied the Attention technique to improve accuracy. In addition, by applying the Beam Search technique, we would like to recommend various current identification sentences based on the past identification contents of a specific area. It was confirmed through experiments that the Beam Search technique recommends sentences more effectively than the existing greedy Search technique, and confirmed that the accuracy of recommendation increases when the size of Beam is large.