• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.268-270
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• 2006

본 논문에서는 3차원 볼륨영상에서 객체를 빠르게 분할하고 동시에 대화식으로 분할과정을 가시화하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨-셋 방법을 제안한다. 이를 위하여 첫째, GPU 내에서 효율적 연산을 수행하기 위해 메모리 관리방법을 제안한다. 이는 GPU 내 텍스쳐 메모리 형식에 적합하게 데이터를 패킹하고, CPU의 주메모리와 GPU의 텍스쳐 메모리를 관리하는 방법을 제시한다. 둘째, GPU 내에서 레벨-셋 값을 갱신하는 과정을 9가지 경우로 나누어 연산을 수행하게 함으로써 연산의 효율성을 높힌다. 셋째, front의 변화를 대화식으로 확인하고, 파라미터 변경에 따른 분할 과정을 효과적으로 측정하기 위하여 그래픽 하드웨어 기반 빠른 가시화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 3차원 폐 CT 영상데이터를 사용하여 육안평가를 수행하고, 기존 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법과 수행시간 측면에서 비교 분석한다. 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법보다 빠르게 영상을 분할하고 동시에 가시화함으로써 데이터 량이 많은 의료응용에 효율적으로 적용이 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.518-523
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• 2021

챗봇과 같은 대화형 에이전트 사용이 증가하면서 채팅에서의 혐오 표현 사용도 더불어 증가하고 있다. 혐오 표현을 자동으로 탐지하려는 노력은 다양하게 시도되어 왔으나, 챗봇 데이터를 대상으로 한 혐오 표현 탐지 연구는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구는 혐오 표현을 포함한 챗봇-사용자 대화 데이터 35만 개에 한국어 말뭉치로 학습된 KoELETRA 기반 혐오 탐지 모델을 적용하여, 챗봇-사람 데이터셋에서의 혐오 표현 탐지의 성능과 한계점을 검토하였다. KoELECTRA 혐오 표현 분류 모델은 챗봇 데이터셋에 대해 가중 평균 F1-score 0.66의 성능을 보였으며, 오탈자에 대한 취약성, 맥락 미반영으로 인한 편향 강화, 가용한 데이터의 정확도 문제가 주요한 한계로 포착되었다. 이 연구에서는 실험 결과에 기반해 성능 향상을 위한 방향성을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.434-439
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• 2019

딥러닝 기반 분류 모델에 있어 데이터의 클래스 불균형 문제는 소수 클래스의 분류 성능을 크게 저하시킨다. 본 논문에서는 앞서 언급한 클래스 불균형 문제를 보완하기 위한 방안으로 적대적 학습 기법을 제안한다. 적대적 학습 기법의 성능 향상 여부를 확인하기 위해 총 4종의 딥러닝 기반 분류 모델을 정의하였으며, 해당 모델 간 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 대화 데이터셋을 이용한 모델 학습 시 적대적 학습 기법을 적용할 경우 다수 클래스의 분류 성능은 유지하면서 동시에 소수 클래스의 분류 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.111-115
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• 2017

목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.107-112
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• 2023

라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.1
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• pp.57-63
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• 2021

Spoken language understanding, which aims to understand utterance as naturally as human would, are mostly focused on English language. In this paper, we construct a Korean language dataset for spoken language understanding, which is based on a conversational corpus between reservation system and its user. The domain of conversation is limited to restaurant reservation. There are 7 types of slot tags and 5 types of intent tags in 6857 sentences. When a model proposed in English-based research is trained with our dataset, intent classification accuracy decreased a little, while slot filling F1 score decreased significantly.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.9
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• pp.1-12
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• 2019

A dialog system becomes a new way of communication between human and computer. The dialog system takes human voice as an input, and gives a proper response in voice or perform an action. Although there are several well-known products of dialog system (e.g., Amazon Echo, Naver Wave), they commonly suffer from a problem of out-of-domain utterances. If it poorly detects out-of-domain utterances, then it will significantly harm the user satisfactory. There have been some studies aimed at solving this problem, but it is still necessary to study about this intensively. In this paper, we give an overview of the previous studies of out-of-domain detection in terms of three point of view: dataset, feature, and method. As there were relatively smaller studies of this topic due to the lack of datasets, we believe that the most important next research step is to construct and share a large dataset for dialog system, and thereafter try state-of-the-art techniques upon the dataset.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.531-534
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• 2022

신경망 기반 심층학습 기술은 대화처리 분야에서 대폭적인 성능 개선을 가져왔다. 특히 GPT-2와 같은 대규모 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 하고 특정 도메인 타스크 대화 데이터에 대해서 미세조정 방식으로 생성되는 종단형 대화모델의 경우, 해당 도메인 타스크에 대해서 높은 성능을 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 대부분 하나의 도메인에 대해서만 초점을 맞출 뿐 싱글 모델로 두 개 이상의 도메인을 고려하고 있지는 않다. 특히 순차적인 미세 조정은 이전에 학습된 도메인에 대해서는 catastrophic forgetting 문제를 발생시킴으로써 해당 도메인 타스크에 대한 성능 하락이 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MultiWoz 목적지향 대화 데이터에 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 유사도에 기반하여 추가하는 데이터 증강 방식을 통해 사용자 입력 및 문맥에 따라 MultiWoz 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화를 함께 생성할 수 있도록 하였다. 또한 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화가 혼합된 대화에서의 시스템 응답 생성 성능을 평가하기 위하여 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 수작업으로 추가한 확장된 MultiWoz 평가셋을 구축하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.111-115
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• 2017

목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system) 은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행 할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.507-511
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• 2020

오픈 도메인 대화에서 텍스트에 나타난 태도나 성향과 같은 화자의 주관적인 감정정보를 분석하는 것은 사용자들에게서 풍부한 응답을 이끌어 내고 동시에 제공하는 목적으로 사용될 수 있다. 하지만 한국어 감성분석에서 기존의 대부분의 연구들은 긍정과 부정 두개의 클래스 분류만을 다루고 있고 이는 현실 화자의 감정 정보를 정확하게 분석하기에는 어려움이 있다. 또한 최근에 오픈한 다중클래스로된 한국어 대화 감성분석 데이터셋은 중립 클래스가 전체 데이터셋의 절반을 차지하고 일부 클래스는 사용하기에 매우 적은, 다시 말해 클래스 간의 데이터 불균형 문제가 있어 다루기 굉장히 까다롭다. 이 논문에서 우리는 일곱개의 클래스가 존재하는 한국어 대화에서 세션들을 효율적으로 분류하는 기법들에 대해 논의한다. 우리는 극심한 클래스 불균형에도 불구하고 76.56 micro F1을 기록하였다.