• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.92-95
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• 1999

본 논문에서는 음성에 의해 구동되는 이동천화를 구현하기 위한 기초 실험으로서, 이동전화상에서 많이 사용되는 단어 데이터를 직접 채록하여 단어 인식 실험을 수행하여 인식기의 성능을 평가하였다. 인식 실험에 사용된 단어 데이터베이스는 서울 화자 360명(남성화자 180명, 여성화자 180명), 41상도 화자 240명(남성화자 120명, 여성화자 120명)으로 구성된 600명의 발성을 이용하여 구성하였다. 발성 단어는 이동전화에 주로 사용되는 중요 기능과 제어 단어, 그리고 숫자음을 포함한 55개 단어로 구성되었으며, 각 화자가 3회씩 발성하였다. 데이터의 채집환경은 잡음이 다소 있는 사무실환경이며, 샘플링율은 8kHz였다. 인식의 기본단위는 48개의 유사음소단위(Phoneme Like Unit : PLU)를 사용하였으며, 정적 특징으로 멜켑스트럼과 동적 특징으로 회귀계수를 특징 파라미터로 사용하였다. 인식실험에서는 OPDP(One Pass Dynamic Programming)알고리즘을 사용하였다. 인식실험을 위한 모델은 각 지역에 따라 학습을 수행한 모델과, 지역에 상관없이 학습한 모델을 만들었으며, 기존의 16Htz의 초기 모델에 8kHz로 채집된 데이터를 적응화시키는 방법을 이용하여 학습을 수행하였다. 인식실험에 있어서는 각 지역별 모델과 지역에 관계없이 학습한 모델에 대하여, 각 지역별로, 그리고 지역에 관계없이 평가용 데이터로 인식실험을 수행하였다 인식실험 결과, $90\%$이상의 비교적 높은 인식률을 얻어 인식시스템 성능의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제31권4호
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• pp.137-154
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• 2020

학습 상황에서 개인의 내적 특성은 다양한 방식으로 학습행동에 영향을 준다. 특히 '동기'는 학습자의 목표 설정하 및 전략 선택에 영향을 주는 핵심적인 요소이다. 본 연구는 학습자의 목표지향이 학습 시간 분배 방식에 어떠한 영향을 미치는가를 확인하였다. 참가자들의 목표지향 상태를 달리하기 위하여 관련 변인인 조절초점(regulatory focus)과 지능관점(theories of intelligence)을 측정 및 조작하여 집단을 구분하였다. 두 변인은 각각 접근-회피전략(조절초점에 따른 동기 성향)과 숙달-수행지향적 태도(지능관점에 따른 동기)를 유발하며 학습자의 목표지향(goal orientation) 형성에 영향을 주는 핵심적인 변인으로 알려져 왔다. 실험에서 조절초점은 성향검사점수를 기준으로 두 집단으로 구분하였으며, 조작을 통해 지능관점의 차이를 일시적으로 유발하여 두 변인 간의 상호작용을 확인하였다. 참가자들은 일련의 스페인어-한국어 단어 쌍을 학습한 후 재학습하고 싶은 항목을 선택하여 자유롭게 학습순서를 결정할 수 있었다. 단어 쌍은 어렵거나 쉬운 항목들로 구성되어 있었으며, 학습자들은 원한다면 같은 단어를 여러 번 학습할 수 있었다. 결과에서, 조절초점과 지능관점에 따라 학습 초반에 어려운 단어를 선택하는 비율의 상호작용 효과가 나타났다. 즉, 향상초점-증진조건의 참가자들은 향상초점-불변조건의 참가자들에 비해 학습 초반에 어려운 단어를 배치하는 비율이 높았으며, 예방초점인 학습자들은 지능관점의 영향을 받지 않았다. 이러한 결과는 학습자의 목표지향에 따라 학습 전략을 세우는 방식이 다를 수 있음을 보여준다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.209-216
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• 1999

정보 검색 분야의 문서 분류에 기계 학습 기법을 적용할 때 발생하는 가장 큰 문제는 문서를 패턴으로 표현할 때, 하나의 패턴이 가지는 특징의 수가 기계 학습 기법에서 처리할 수 있는 범위를 넘어서는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징 선택 기법은 패턴을 구성하고 있는 특징 중에서 실제 문서 분류에 많은 영향을 주는 특징만을 선택하여, 기계 학습 기법에서 쉽게 처리할 수 있을 정도의 패턴을 구성하게 한다. 본 논문에서는 이러한 특징 선택 기법 중에서 IG(Information Gain), Gini index, Relief-F, DF(Document Frequency)를 비교하였다. 실험 결과 문서들에 포함된 모든 고유 단어를 특징의 길이로 하여 패턴을 구성했을 때보다 특징 선택 기법을 적용하여 고유 단어 중 일부를 특징으로 패턴을 구성할 때 기계학습에서 더 향상된 분류 성능을 보였다

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.99-103
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• 2015

최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 이미지로부터 자동으로 관련된 단어 혹은 문장을 생성하는 연구들이 진행되고 있는데, 많은 연구들은 이미지와 단어가 1:1로 대응된 잘 정련된 학습 집합을 필요로 한다. 한편 스마트폰 보급의 확산으로 인스타그램, 폴라 등의 이미지 기반 SNS가 급속하게 성장함에 따라 인터넷에는 한 이미지의 복수개의 단어(태그)가 부착되어있는 데이터들이 폭증하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모의 잘 정련된 학습 집합뿐 아니라 이러한 대규모의 다중 레이블 데이터를 같이 활용하여 이미지로부터 태그를 생성하는 개선된 CNN구조 및 학습알고리즘을 제안한다. 기존의 분류 기반 모델에 은닉층을 추가하고 새로운 학습 방법을 도입한 결과, 어노테이션 성능이 기존 모델보다 11% 이상 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.509-510
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• 2021

본 논문에서는 라즈베리파이, 마이크, 스피커, 버튼센서, 진동센서, TTS(Text-To-Speech) api를 활용하여 유아용 언어 학습용 디바이스를 개발한다. 학습시키고 싶은 단어가 쓰여져 있는 상자를 유아가 건드리면 그 단어의 소리가 나는 것을 가정하였다. 사용자가 버튼을 통해 직접 단어를 녹음을 할 수 있으며 웹페이지를 통해 텍스트(영어)를 입력하면 text-to-speech api를 통해 텍스트(영어)에 맞는 음성파일을 제공받을 수 있다. 저장된 음성파일은 진동센서를 통해 진동이 감지되면 스피커를 통해서 출력이 되는 시스템으로 구성하였다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.252-256
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• 2016

본 논문에서는 한국어에 최적화된 단어 임베딩을 학습하기 위한 방법을 소개한다. 단어 임베딩이란 각 단어가 분산된 의미를 지니도록 고정된 차원의 벡터공간에 대응 시키는 방법으로, 기계번역, 개체명 인식 등 많은 자연어처리 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 한국어에 대해 최적의 성능을 낼 수 있는 학습용 말뭉치와 임베딩 모델 및 적합한 하이퍼 파라미터를 실험적으로 찾고 그 결과를 분석한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2017

학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.591-598
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• 2021

전후방 단어들의 인접 여부 혹은 후방 단어들의 순서를 학습할 수 있는 통계 기법인 SVD, 딥러닝 기법인 CBOW, LSTM으로 단어벡터를 구할 수 있다. 이렇게 학습된 단어벡터를 기형도의 시에 적용하여 핵심 이미지를 대표하는 단어들과 유사도 높은 단어를 구해서 분석해 보았다. 시적 이미지와 어울리지 않는 단어들이 연산되기도 하지만 그 단어가 사용된 시적 맥락에서는 기준 단어와 유사한 이미지를 표현하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 단어벡터를 활용하면 핵심 이미지를 대표하는 단어들의 관계와 유사한 관계의 다른 단어들도 유추할 수 있다. 따라서 통계 기법인 SVD 및 딥러닝 기법인 CBOW와 LSTM으로 구한 단어벡터의 유사도 및 유추 연산을 통해 대상 시를 다양하고 심도 깊게 분석할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.280-283
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• 2011

인터넷 환경에서 무차별적으로 유통되는 스팸 문서로 인한 사회적 문제가 커져 가고 있는 가운데 스팸문서를 차단하기 위한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 이 가운데 대표적인 연구는 자질어를 이용한 기계학습 기반의 스팸 차단 기술이다. 그러나 이 방법은 미리 선택된 자질어로만 구성된 분류 모델을 사용하기 때문에 Term Spamming(단어 조작에 의한 스팸 차단 행위)에 취약하며, 스팸 차단의 성능과 학습 소요 시간이 선택된 자질어의 품질과 수에 민감하게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스팸 문서에서 등장하는 특수 문자의 빈도와 반복되는 단어의 특징을 이용한 스팸 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 문서에서 등장하는 특수 문자의 비율과 최다 출현 단어의 반복 패턴을 정의하고 기계학습 알고리즘을 적용하여 스팸 분류 모델을 생성한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 E-mail 데이터와 블로그의 Post 데이터를 사용하여 자질어 기반의 스팸 차단 방법과 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도와 학습 소요 시간에 있어 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.