• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.526-529
• /
• 2018

본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.856-858
• /
• 2005

음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상을 거부하는 기능은 신뢰도 보장 측면에 있어서 상당히 중요하며, 신뢰도를 높이기 위해서는 단순한 인식기능 외에 부적절한 입력 패턴의 거부 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 신뢰성 문제를 해결하기 위하여 음소기반 인식 네트워크에서 필러 모델 방법과 단어 검출률 방법을 사용하여 실험하였고, 문장의 단어 수에 따른 두 방법의 문장 거부 성능을 FAR과 FRR의 평균을 최소화 하는 값을 각각 구함으로써 비교${\cdot}$분석 하였다. 그 결과 필러모델 방법이 좀 더 나은 거부 성능을 보였고, 단어 검출률을 이용하는 방법이 인식 네트워크를 전부 거치지 않아도 되므로 실행속도와 메모리 절약에서 효과적이었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.25-31
• /
• 2007

본 연구에서는 문서에 나타나는 용어의 통계값을 이용하여 구술문서자료에 포함되어있는 용어들간의 의미 네트워크를 자동으로 구축하는 시스템을 제안하였다. 본 연구를 위하여 전북 새만금지역에서 채록한 186개의 구술생애사 문서자료를 사용하였으며, 구축된 용어네트워크에서 용어들 사이의 관계는 용어들을 백터화하여 결정하였다. 새만금 구술문서에서 중요단어로 선택된 단어의 수는 약 1700여 개이다. 단어들 사이의 용어네트워크는 구축 시스템을 통해서 실시간 내에 표현할 수 있었다. 이 용어네트워크는 앞으로 전개될 시멘틱 검색시스템 구축에 새로운 장을 열 것이며, 구술문서 분석에 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.50-54
• /
• 1999

본 연구에서는 기존의 한정된 길이의 영어 또는 한글의 발음 단위를 이용하던 자동 음차 표기 방식과 달리, 학습 데이터에서 추출한 임의 길이의 음운 패턴을 사용하는 방법을 제안한다. 통계적 정보에 기반하여 추출한 음차 표기 패턴과 외래어 표기 규칙에 기반하여 기술한 음차 표기 패턴을 위치와 길이에 관계없이 사용하여 주어진 영어 단어의 한글 음차 표기를 얻어낸다. 제안하는 방법은 먼저 주어진 영어 단어의 가능한 모든 발음 단위를 기준으로 한글 표기 네트워크를 만든 후, 학습 데이터에서 추출한 음운 패턴을 교차 적용시켜 네트워크 각 노드의 가중치를 결정한다. 가중치가 결정된 네트워크에서 가중치의 합이 가장 좋은 경로를 찾아냄으로 해서 음차 표기를 수행한다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 실험을 한 결과 자소 단위 86.5%, 단어 단위 55.3%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지C
• /
• 제35C권11호
• /
• pp.63-75
• /
• 1998

한국어 연속 음성에서 발생하는 조음결합문제를 해결하기 위하여 단어를 기본 인식 단위로 사용할 경우 각 단어의 효율적인 표현 방법, 연속된 단어로 이루어진 여러 문장의 표현 방법 그리고 입력된 연속음성을 연속된 여러 단어로의 정합 방법에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델과 레벨빌딩 알고리즘을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템을 제안한다. 각 단어는 은닉 마르코프 모델로 표현하고 문장을 표현하기 위하여 단어 모델을 연결한 형태인 인식 네트워크를 구성한다. 인식네트워크의 탐색 알고리즘으로는 레벨 빌딩 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법은 항공기 예약 시스템에 적용한 실험에서 인식율과 인식속도면에서 실용적이었으며 또한 비교적 적은 저장공간으로 전체 문장을 표현하고 쉽게 확장할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권3호
• /
• pp.205-213
• /
• 2010

본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.109-110
• /
• 2023

본 논문에서는 교육현장에서 서술평평가를 자동화하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장문의 응답에서 단어를 추출하여 단어 간 네트워크를 생성하고 정답 네트워크와 비교를 통해 평가를 실시한다. 기존의 키워드 방식은 네트워크 관점에서 노드를 기준으로 채점하는 것이라면, 제안 시스템은 엣지를 기준으로 채점하게 되어 학습자의 답변에서 지식의 관계성을 채점할 수 있어 학습자에게 유용한 피드백을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.8-12
• /
• 2018

구문 분석이란 문장을 단어, 어절, 구 등의 구성 성분으로 분해하고 각각의 구조적 정보를 분석하여 문장의 구조를 알아내는 작업을 말한다. 최근 의존 구문 분석은 심층 신경망을 이용하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 특히 포인터 네트워크를 사용하는 방법은 다른 심층 신경망보다 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 포인터 네트워크의 사용만으로 의존 관계와 의존 관계명을 예측하는 것은 한계가 존재한다. 본 논문에서는 최근 사용하는 단어 표상 방법 별로 비교 실험을 진행하고 의존 구문 분석에서 GloVe의 성능이 가장 좋음을 보인다. 또한 언어 모델을 통한 단어 표상 방법인 ELMo와 멀티헤드 어텐션을 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.767-770
• /
• 2005

네트워크상에서 전달되는 음성데이터는 전달되는 과정에서 잡음 등의 외부 요인으로 인하여 데이터에 손실이 생기는 문제가 발생한다. 이렇게 전달된 음성데이터가 음성 인식기를 통과하면 바로 음성 인식기를 통과했을 때 보다 인식률이 낮아진다. 본 연구에서는 홈 네트워크를 제어하는데 있어서 음성 인식률을 향상시키기 위해서 음성 데이터를 입력받아, 이를 음소단위 기반의 유사율 알고리즘을 적용시켜 이미 구축된 홈 네트워크 용어 관련 사전에 등록된 단어와의 유사성을 검토하여 추출된 결과로 홈 네트워크를 제어하는 방안을 제안한다. 음소단위 기반의 유사율 알고리즘과 다중발화를 이용했을 때 Threshold 값이 85% 일 경우 사전에 구축된 단어와 매칭된 인식률은 100%였으며, 사전에 없는 단어의 오인식률은 2%로 감소되었다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
• /
• pp.145-147
• /
• 2022

본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다