• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.380-382
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• 2019

어의 중의성 문제는 자연어 분석 과정에서 공통적으로 발생하는 문제로 한 가지의 단어 표현이 여러 의미로 해석될 수 있기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위한 어의 중의성 해소는 입력 문장 중 여러 개의 의미로 해석될 수 있는 단어가 현재 문맥에서 어떤 의미로 사용되었는지 분류하는 기술이다. 어의 중의성 해소는 입력 문장의 의미를 명확하게 해주어 정보검색의 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 어의 중의성 해소를 수행하며 기존 모델의 단점을 극복하여 입력 문장에서 중의적 단어를 판별하는 작업과 그 단어의 의미를 분류하는 작업을 동시에 수행하는 모델을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.387-388
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• 2012

본 논문에서는 사람들의 키 입력 패턴은 각자 고유한 패턴을 지니고 있다는 점에서 시작한다. 즉, 키스트로크 기반 사용자 인증이라는 방식의 사용자 인증이 존재하고 있다. 다만 키 입력 패턴을 통한 사용자를 인증할 때의 정확도가 문제가 될 것인데, 본 논문에서는 다수의 사람들에게 다수의 단어를 입력하게 하였을 시 각 단어마다 가장 긴 지연을 지니고 있는 구간이 존재한다는 것을 가정으로 하였다. 정확도 향상의 문제를 해결하기 위해서 키 입력시 가장 긴 지연을 가지는 구간에 지연시간별로 특수문자를 추가시켜 줌으로서 단순한 조합의 비밀번호를 좀 더 강력하게 만들 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.306-313
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• 2017

개체명 인식이란 문서 내에서 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등 고유한 의미를 가지는 개체명을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서 가장 우수한 성능을 보여주고 있는 모델은 Bidirectional LSTM CRFs 모델이다. 이러한 LSTM 기반의 딥 러닝 모델은 입력이 되는 단어 표상에 의존적이다. 따라서 입력이 되는 단어를 잘 표현하기 위하여 단어 표상을 확장하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 Bidirectional LSTM CRFs모델을 사용하고, 그 입력으로 사용되는 단어 표상을 확장하기 위해 사전 학습된 단어 임베딩 벡터, 품사 임베딩 벡터, 음절 기반에서 확장된 단어 임베딩 벡터, 그리고 개체명 사전 자질 벡터를 사용한다. 최종 단어 표상 확장 결과 사전 학습된 단어 임베딩 벡터만 사용한 것 보다 8.05%p의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권1호
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• pp.52-63
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• 2001

필기 단어 인식 방법에는 낱자별 분할 및 낱자 단위 인식을 통해 인식하는 방법과 단어 사전을 이용하여 단어와 영상을 직접 비교하는 방법이 있다. 이 중 후자는 인식 대상이 되는 단어들이 작은 수의 어휘로 제한되었을 대 매우 효과적이다. 본 논문에서는 입력 영상이 주어졌을 때 자모를 순차적으로 탐색하고 그 결과의 최적 조합을 찾아 인식하는 사전을 이용한 필기 한글 단어 인식 방법을 제안한다. 입력 영상은 사전의 각 단어와의 매칭을 통해 인식된다. 단어는 필기 순서로 정렬된 자모열로 표현하고 입력 영상은 획들의 집합으로 표현한다. 단어의 자모들은 입력 영상으로부터 추출된 획들의 집합으로부터 단계적으로 탐색된다. 각 단계에서는 전 단계까지의 매칭 상태와 탐색하려는 자모의 형태로부터 자모가 존재할 것이라고 기대되는 정합 기대 영역을 설정한 후 그 안에서 자모 탐색기를 이용해 자모를 찾는다. 자모 탐색기는 획들의 집합으로 이루어진 복수의 자모 후보와 그 점수를 출력한다. 각 단계마다 생성된 자모 후보들은 최적의 단어 매칭을 찾기 위한 탐색 공간을 이룬다. 본 연구에서는 단어 사전을 trie로 구성하고, 탐색 과정에서 dynamic programming을 이용하여 효과적으로 탐색을 수행하였다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위해 산전 축소, 탐색 공간 축소 등 다양한 지식을 이용하였다. 제안하는 방법은 무제약으로 쓰여진 필기 단어도 인식 할 수 있을 뿐 아니라, 동적 사전을 이용하기 때문에 사전의 내용이 변하는 환경에서도 적용할 수 있다. 인식 실험에서는 39개의 단어로 이루어진 사전에 대하여 613개의 단어 영상에 대해 실험한 결과 98.54%의 높은 인식률을 보임으로써 제안하는 방법이 매우 효과적임을 확인하였다. 아니라 곰팡이 균주도 실제 praxis에 적합하게 개발시킬수 있다. 따라서 앞으로 발효육제품제조에 있어 starter culture가 갖는 의미는 매우 중요하며 특히 짧은 숙성기간을 거치는 발효소시지의 제조에 있어서는 필수불가결한 공정의 한 분야로 자리잡게 될 것이다.큰 차이 없었으나 이중포장과 진공포장은 상당히 효과적임을 알 수 있었다.로는 18%에 비하여 22%가 더 적합한 것으로 생각되었다.$0.15{\sim}0.35%$이었다.irc}C$에서 $13.49{\times}10^{-3}$이었다. 이 값들을 Arrhenius식에 대입하여 구한 활성화 에너지는 24.795 kJ/Kmol이었다. 이 값으로부터 결정한 살균 포장약주 명가의 상용 저장 수명은 $10^{\circ}C$에서 2년, $20^{\circ}C$에서 1년 4개월, $25^{\circ}C$에서 1년 2개월 이었다. 서울의 매월 평균 온도를 기준으로 계산할 때 본제품의 상용저장기간은 1년 8개월이었다.로 반죽이 호화되고 가열시간이 그 이상으로 증가할 때도 반죽의 호화가 약간은 진행되지만 $90^{\circ}C$ 이상의 가열온도에서는 가열시간 0.5분 이내에 반죽의 호화가 급속히 일어나고 가열 시간을 증가시켜도 더이상의 호화는 일어나지 않았다. 같은 조건에서는 waxy corn starch 반죽의 호화 속도가 corn starch보다 더 빠른 것으로 나타났다. 대표적으로 52% 수분함량에서 반응속도상수(k)와 가열온도(T)사이의 관계식은 corn starch의 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-180
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• 2019

관계 추출은 문서에서 존재하는 트리플(주어, 관계어, 목적어)형식에 해당하는 단어를 추출하는 작업을 뜻한다. 본 논문에서는 멀티헤드 셀프 어텐션을 이용하여 트리플 중 주어나 목적어를 찾는 구조를 제안한다. 한국어 위키피디아와 DBpedia의 관계어를 단어 임베딩을 통해 벡터를 생성하고 입력한다. 초록과 관계어의 어텐션 이후 멀티 헤드 셀프 어텐선 구조를 통해 초록 중 관계어와 관련 있는 단어들의 가중치가 높아 진다. 멀티헤드 셀프 어텐션 과정을 반복하여 주요 단어들의 가중치가 계속해서 높아진다. 이를 입력으로 하여 정답이 될 단어의 시작과 끝을 선택한다. 제안 방법으로 직접 구축한 한국어 관계 추출 데이터셋을 대상으로 F1 0.7981의 성능을 보였다. 제안 방법은 관계어와 같이 단순한 정보만을 이용하고도 초록에서 적절한 정답 단어를 추출할 수 있음을 확인하였다. 관계어의 범위를 확장함으로서 나아가 육하원칙(5W1H)과 같은 이벤트의 추출에도 활용할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.65-69
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• 1999

합성단위, 합성기, 합성방식 등에 따라 여러 가지 다양한 음성합성시스템이 있으나 순수한 법칙합성 시스템이 아니고 기본 합성단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결합성 시스템은 연결단위사이의 매끄러운 합성계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연음에 존재하는 운율법칙을 정확히 구현하면 합성음의 자연감을 높일 수 있으나 존재하는 모든 운율법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어자료 구축이 필요하다. 일반 의미 문장으로부터 운율법칙을 추출하는 것이 바람직하겠으나, 모든 운율 현상이 포함된 언어자료는 그 문장 수가 극히 방대하여 처리하기 힘들기 때문에 가능하면 문장 수를 줄이면서 다양한 운율 현상을 포함하는 문장 군을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 음성학적으로 균형 잡힌 고립단어 412 단어를 기반으로 의미문장들을 만들었다. 이들 단어를 각 그룹으로 구분하여 각 그룹에서 추출한 단어들을 조합시켜 의미 문장을 만들도록 하였다. 의미 문장을 만들기 위해 단어 목록에 없는 단어를 첨가하였다. 단어의 문장 내에서의 상대위치에 따른 운율 변화를 살펴보기위해 각 문장의 변형을 만들어 언어자료에 포함시켰다. 자연감을 높이기 위해 구축된 언어자료를 바탕으로 음성데이타베이스를 작성하여 운율분석을 통해 신경망을 훈련시키기 위한 목표패턴을 작성하였다 문장의 음소열을 입력으로 하고 특정음소의 운율정보를 발생시키는 신경망을 구성하여 언어자료를 기반으로 작성한 목표패턴을 이용해 신경망을 훈련시켰다. 신경망의 입력패턴은 문장의 음소열 중 11개 음소열로 구성된다. 이 중 가운데 음소의 운율정보가 출력으로 나타난다. 분절요인에 의한 영향을 고려해주기 위해 전후 5음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다. 특정화자로 하여금 언어자료를 발성하게 한 음성시료의 운율정보를 추출하여 신경망을 훈련시킨 결과 자연음의 운율과 유사한 합성음의 운율을 발생시켰다.

• 한국음향학회지
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• 제11권6호
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• pp.46-52
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• 1992

본 논문에서는 HMM 의 이산분포를 연속분포로 근사시키는 준 연속분포 HMM 에 의한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 모델의 생성과정에서는 입력벡터의 출력확률을 혼합 다차원 정규분 포로 가정하여 입력벡터의 확률함수와 코드위드의 심볼출력을 선형결합하므로써, 연속분포 모델로 근사 시켰으며, 단어인식과정에서는 생성모델에 의해 이산분포 모델에서 발생되는 양자와 왜곡을 감소시키므 로써 인식률을 향상시켰다. 이 방법을 평가하기 위하여 DDD 지역명을 대상으로 이산분포 HMM과 준연 속분포 HMM 의 비교실험을 수행하였다. 그 결과 준연속분포 HMM 에 의하여 이산분포 HMM 보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.313-316
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• 1998

본 논문은 한국어 단어의 의미 영역 정보를 저장하기 위한 시소러스를 설게하고 이를 구축하기 위한 시스템을 설계하였다. 기존에 TOP_DOWN이나 BOTTOM_UP 방식을 이용하는 경우 각각 비 객관성과 작업 속도의 문제와 비구조성, 비일관성의 문제를 안고 있어 이를 혼합하여 어의문을 이용하여 객관성을 유지하면서도 기본모델을 이용하여 비구조성과 비일관성의 문제를 해결하고 있다. 또한 그 동안 필요성이 증가되었으나 작업을 하지 못했던 가장 큰 이유인 단어의 방대성으로 기인한 작업속도의 문제해결하기 위하여 C/S 모델을 적용하여 다수의 입력자들에 의해 동시 입력을 가능케 함으로써 작업 속도의 향상을 이루었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.101-110
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• 2005

최근 들어 하드웨어 키보드가 제한적인 모바일 단말기에서 소프트웨어 키보드가 광범위하게 사용되고 있다 본 연구에서는 데이터베이스 분석을 통해 최적의 키보드 공간을 생성하여 최소의 입력 단계로 원하는 입력이 가능한 새로운 소프트웨어 키보드 입력 방법을 제시하였다. 제안된 소프트웨어 키보드는 입력 가능한 모든 단어를 분석하여 각각의 입력 단계에 따라 동적으로 생성된다. 이때 최소한의 키 버튼만을 도시함으로써 키 버튼 선택 영역을 최소화하고 키 입력 실수를 방지한다. 또한 입력 가능한 단어들의 수가 제한적일 때 후입력 자동 완성 기능을 제공함으로써 키 버튼 선택 횟수를 최소화할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자연어질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분석단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보 중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의어단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용한 것이 성능의 향상을 보였다.