• 인지과학
• /
• 제19권4호
• /
• pp.499-517
• /
• 2008

본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.257-276
• /
• 2011

이 연구의 목적은 국립중앙도서관의 '한국고전적종합목록시스템'과 국사편찬위원회의 '한국역사정보통합시스템' 이라는 두 고서 관련 정보 시스템의 검색 인터페이스 기능과 특성을 비교 및 분석하는 것이다. Breeding의 OPAC 표준 기능성 체크리스트를 사용하여 검색 관련 열한 개 항목을 네 개 범주로 나누어 분석한 결과, 키워드 검색, 질의에서 불리안 연산자 사용, 시대순 결과 정렬, 초기 단어 재입력 않고 탐색 수정 가능, 결과 집합 내 검색, 및 개별 도서관이나 장소로 결과 제한 가능 등 여섯 개 기능성은 두 시스템 모두 제공하였으나, 저자, 서명, 주제 브라우즈와 현재 세션의 검색 이력 보기와 불러오기는 두 시스템 다 제공하지 않았다. 이들은 OPAC의 표준 기능성 및 차세대 OPAC 기능성 반영, 이용자 요구와 정보추구행태의 심층적 분석, 주제 접근성 강화 등이 시급한 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.117-122
• /
• 2014

최소대립쌍이란 한 음소의 차이만으로 다른 의미를 갖는 단어의 쌍을 말한다. 본 논문은 최소대립쌍을 이용한 국어음운학 연구의 효율성을 위해 최소대립쌍 검색도구를 제안한다. 검색 도구 개발에 앞서 기존 프로그램과 몇 가지 비교 분석을 통해, 개발해야할 한국어 최소대립쌍 검색 도구의 방향을 제시한다. 제안하는 검색도구는 컴퓨터 사용에 익숙하지 않은 국어학자를 위해 키보드 입력을 최소화한 사용자 친화적인 인터페이스를 제시한다. 효율적인 최소대립쌍 연구를 위해 분류 검색 기능을 제공함으로써 더욱 면밀한 최소대립쌍 연구가 가능하도록 한다. 그리고 성능 향상을 위해 유니코드 분석으로 음소를 분리하여 사전 로딩 속도를 향상시키고, 검색의 효율성을 위해 사전 구조를 최적화한다. 검색 알고리즘은 음절 개수를 이용한 해시 탐색으로 검색 속도를 높인다. 제안하는 도구는 초기 버전에 비해 사전 변환 속도는 5배, 검색 속도는 3배 향상되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.802-816
• /
• 2010

새로운 텍스트 입력으로부터 제스처를 생성하는 것은 컴퓨터 게임, 가상현실 등의 응용분야에서 종종 요구되는 중요한 문제이다. 최근에는 유명 아나운서와 같은 특정인의 제스처를 모방하는 제스처 스타일화에 관한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기쁨이나 슬픔과 같은 감정을 이용하여 제스처를 스타일화하려는 시도는 많지 않다. 또한 이전의 연구는 대부분 실시간 알고리즘에 초점을 맞추고 있지 않다. 본 논문에서는 SMS 문장을 캐릭터 얼굴 표정과 제스처 애니메이션으로 자동 변환하고 감정 요소를 이용하여 제스처를 스타일화하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 가장 큰 특징은 제스처에 희로애락의 감정을 결합하는 실시간 알고리즘을 제시하는데 있다. 모바일 단말기를 플랫폼으로 하기 때문에 서버와 단말기에 작업을 적절하게 분배하고 초당 20프레임 이상의 실시간 수행을 보장한다. 먼저, 디즈니 영상에서 감정을 표현하는 단어와 이에 해당하는 제스처를 추출하고 통계적으로 모델링 한 후, 감정과 제스처의 결합을 위하여 Laban의 움직임 이론을 도입한다. 제안된 시스템의 타당성과 기존 서비스와의 대체 적정도를 알아보기 위해서 사용자 반응을 조사 분석한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.76-81
• /
• 2012

다양한 모바일 기기의 보급 확산으로 u러닝 기반의 학습 관리 시스템의 연구가 활발히 진행 되고 있다. u-러닝 기반의 학습 관리 시스템은 콘텐츠 사용자의 접근 시간과 장소 그리고 다양한 접근 기기에 대한 제약이 없다는 점에서 매우 편리하다. 그러나 사용자에 대한 접근의 인증과 학습에 대한 집중 여부에 대한 판단이 매우 어렵다. 본 논문은 일반적인 사용자 이벤트 중심의 인터페이스가 아닌 음성과 사용자 안면 캡춰 인터페이스를 학습 관리 시스템에 적용 하였다. 사용자가 학습 관리 시스템에 접근 시 등록된 본인의 패스워드를 음성 입력하여 로그인 하고, 사용자가 콘텐츠를 통해 학습이 진행 되는 과정에서도 간단한 단어의 응답 발화를 통해 사용자의 학습 태도 및 학습 성과를 판단하게 한다. 제안된 학습 관리 시스템의 평가 결과 사용자의 학습 성취도와 집중도가 향상 되었으며 이에 따른 사용자의 비정상적인 학습태도에 대한 관리자의 모니터링을 가능 하게 했다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.83-88
• /
• 2016

서브토픽 마이닝은 입력 질의에서 나타날 수 있는 검색 의도들의 중의성 해소 및 보다 명확한 의도 전달을 위해 관련 서브토픽들을 연관성, 선호도, 다양성을 고려하여 추출 및 순위화하는 것을 말한다. 본 논문은 웹 자원의 활용에 대한 기존 연구의 한계점을 명시하고, 이를 극복하기 위해 계층적 검색 의도와 웹 자원을 기반으로 한 2계층 구조의 서브토픽 마이닝 방법론을 제안한다. 우리는 서브토픽 마이닝 평가 대회에서 제공한 웹 문서 및 각 자원의 특성을 고려하여 제 2계층 서브토픽들을 추출, 확장 및 재순위화하고, 넓은 검색 의도를 가진 서브토픽 내의 단어들은 제 1계층 서브토픽들을 구성하는데 활용하였다. 본 방법론은 관련 평가 대회에서 최고 성능을 보인 기존 연구들의 결과들과 비교했을 때, 대부분의 평가 척도에서 높은 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권5호
• /
• pp.592-601
• /
• 2016

순환신경망은 순차적이거나 길이가 가변적인 데이터에 적합한 딥러닝 모델이다. LSTM은 순환신경망에서 나타나는 기울기 소멸문제를 해결함으로써 시퀀스 구성 요소간의 장기의존성을 유지 할 수 있다. 본 논문에서는 LSTM에 기반한 언어모델을 구성하여, 불완전한 한국어 문장이 입력으로 주어졌을 때 뒤 이어 나올 단어들을 예측하여 완전한 문장을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 여러 한국어 말뭉치를 이용하여 모델을 학습한 다음, 한국어 문장의 불완전한 부분을 생성하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제시된 언어모델이 자연스러운 한국어 문장을 생성해 낼 수 있음을 확인하였다. 또한 문장 최소 단위를 어절로 설정한 모델이 다른 모델보다 문장 생성에서 더 우수한 결과를 보임을 밝혔다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권7호
• /
• pp.742-747
• /
• 2017

본 논문에서는 문장의 분류에 있어 성능이 입증된 word2vec을 활용한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 기반으로 하여 문서 분류에 적용 시 성능을 향상시키기 위해 doc2vec을 함께 CNN에 적용하고 기반 모델의 구조를 개선한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 토큰화 방법을 선정하기 위한 초보적인 실험을 통하여, 어절 단위, 형태소 분석, Word Piece Model(WPM) 적용의 3가지 방법 중 WPM이 분류율 79.5%를 산출하여 문서 분류에 유용함을 실증적으로 확인하였다. 다음으로 WPM을 활용하여 생성한 단어 및 문서의 벡터 표현을 기반 모델과 제안 모델에 입력하여 범주 10개의 한국어 신문 기사 분류에 적용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안 모델이 분류율 89.88%를 산출하여 기반 모델의 분류율 86.89%보다 2.99% 향상되고 22.80%의 개선 효과를 보였다. 본 연구를 통하여, doc2vec이 동일한 범주에 속한 문서들에 대하여 유사한 문서 벡터 표현을 생성하기 때문에 문서의 분류에 doc2vec을 함께 활용하는 것이 효과적임을 검증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권4호
• /
• pp.845-854
• /
• 2016

감성분석 (sentiment analysis) 혹은 오피니언 마이닝 (opinion mining)은 블로그, 리뷰, 신문기사나 소셜네트워크 등의 문서에서 개인의 주관적인 정보 혹은 의견을 알아보는데 사용되는 텍스트 마이닝의 기법이다. 평점이 있는 온라인 리뷰에서 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 분류문제에 대한 선행연구에서는 이진 분류만을 고려하였다. 그러나 긍정과 부정 외에도 중립적인 의견도 있을 수 있기 때문에 이진 분류보다는 다범주 분류가 더 적합할 것이다. 본 연구에서는 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 다범주 분류문제를 고려한다. 전처리에서는 카이제곱 통계량을 이용하여 평점과 연관된 단어들을 추출하고 이를 입력변수로 삼아 지지벡터기계 (support vector machines)와 비례오즈 모형 (proportional odds model) 등 다범주 분류기의 예측력을 비교한다.

• 수면정신생리
• /
• 제6권2호
• /
• pp.149-157
• /
• 1999

정신과 임상에서 편리하게 사용할 수 있는 전산화 신경심리 검사 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 뇌의 전반적인 인지 기능과 뇌의 기능적 국재화를 평가할 수 있는 14개의 신경심리 검사로 구성되어 있다. 개발된 시스템은 멀티미디어와 객체 지향 개념에 의해 설계, 구현되었고, 마이크로 소프트 Windows에 기반을 둔 그래픽 인터페이스를 채용하여 운용이 용이하도록 하였다. 또한 마우스와 터치 스크린을 이용하여 피검사자로부터 입력을 손쉽게 받아드릴 수 있도록 하였으며, 색채 단어 검사, 범주 검사, 그리고 언어 기억 검사, 언어 지각 검사 등은 한글화하여 검사의 효율성을 향상시켰다. 개발된 시스템을 뇌손상 환자와 정신과 환자에 적용한 결과 그 인지 장애와 뇌의 기능적 국재화를 평가하는데 유용하게 사용될 수 있었다.