• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.198-204
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• 2022

대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.362-365
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 AI를 통해 공정에 들어가는 시간과 비용을 줄이고 품질을 최적화 하려는 시도를 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정 변수 위주의 조합에 대한 데이터만을 우선적으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정환경 차이로 인해 동일 방사조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 AI 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물성 단위 및 허용오차를 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 불균형 정도 및 물성과의 상관성을 고려한 오버샘플링 기법을 물성 예측 모델에 적용한다. 두 기법들을 모델에 적용한 결과 그렇지 않은 모델에 비해 물성 예측 오차와 방사 공정 데이터에 대한 모델의 적합도가 개선됨을 보인다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.23-67
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• 2019

Records in Contexts(RiC)은 ICA의 네 가지 기술표준을 통합, 정규화하여 개발한 국제적 기술표준이다. RiC은 기록 기술을 다차원적으로 바꾸고 기록의 맥락을 드러내며 이질적 시스템 간 데이터 상호운용성을 확보할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 RiC을 아카이브 시스템 설계의 핵심 도구로 설정하고, 데이터베이스 구현을 위한 '논리적 데이터 모델링'을 수행한다. RiC의 개념 모델인 RiC-CM(Conceptual Model)은 데이터 참조 모델로 활용할 수 있기 때문에, 사용자 요구사항에 맞는 데이터 모델로 개발이 가능하다. 이에 본 논문에서는 이를 두 가지 데이터 모델, '관계형 데이터 모델'과 '그래프형 데이터 모델'로 구현하고자 한다. 관계형 데이터 모델은 대부분 레거시 시스템의 데이터베이스가 적용하고 있는 만큼 범용적이다. 한편 그래프형 데이터 모델은 정보 '개체(entity)' 사이의 '관계(relationship)'를 중심으로 개체를 유연하게 확장할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.546-551
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• 2023

일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.288-305
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• 2007

본 논문은 데이터 마이닝의 기법 중 가장 잘 알려진 지도학습 기법의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 및 Combined 기법인 불일치 패턴 모델(오차 패턴 모델)에 대한 연구 논문이다. 불일치 패턴 모델이란 2개 이상의 기법 중 향후 더 레코드별로 더 잘 맞출 수 있는 기법을 메타 분류하는 불일치 패턴 모델을 개발하여, 최종적으로는 기존의 기법보다 더 좋은 분류 정확도 및 예측 향상율을 기대하기 위한 기법을 의미한다. 본 논문에서는 의사 결정나무 추론 기법인 C5.0과 C&RT 그리고 신경망 분석, 그리고 로지스틱 회귀분석과 같은 대표적인 데이터 마이닝의 지도학습 기법을 이용하여 불일치 패턴 모델을 생성하여 보고, 이들이 기존 단일 기법과 기존의 Combined 모델인 Bagging, Boosting 그리고 Stacking 기법보다 성능이 우수함을 23개의 실제 데이터 및 공신력 있는 공개 데이터를 이용하여 증명하여 보였다. 또한 데이터의 특성에 따라서 불일치 패턴 모델의 성능의 변화 및 더 우수해 지는지를 알아보기 위한 연구포 같이 수행을 하여 본 모델의 활용성을 높이고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.559-562
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• 2024

자연어 기반의 분류모델을 개발할 때 높은 성능을 획득하기 위해서는 데이터의 품질이 중요한 요소이다. 특히 무역상품 국제 분류체계 HS-CODE에서 상품명을 기반으로 HS코드를 분류할 때, 라벨링 된 데이터의 품질에 의해서 분류모델의 성능이 좌우된다. 하지만 현실적으로 확보 가능한 데이터셋에는 데이터 라벨링 오류나 데이터로 활용하기에 특징점이 부족한 데이터들이 다수 존재하기도 한다. 본 연구에서는 분류모델 학습 데이터의 정제 방법론으로, 딥러닝 기반 노이즈 검출 알고리즘을 제안한다. 분류 대상의 특징점이 분류 경계값 주변에 존재한다면 분류하기 모호한 노이즈 데이터일 가능성이 높다고 가정하고, 해당 노이즈 데이터를 검출하는 방법으로 딥러닝 기술을 활용한다. 해당 경계값 노이즈 검출 알고리즘으로 데이터를 정제한 뒤 학습모델의 성능비교 결과, 기존 대비 우수한 분류 정확도를 기록하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권1호
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• pp.25-32
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• 2020

다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.87-110
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• 2009

본 연구의 목적은 이미 국가적으로 도서관 RFID 데이터 모델을 발표한 덴마크, 핀란드, 네덜란드, 프랑스, 미국, 호주, 우리나라의 도서관 RFID 데이터 모델을 분석하고, 비교하는 것이다. 유럽의 4개국 즉, 덴마크, 네덜란드, 핀란드, 프랑스와 우리나라는 고정길이 부호화 방식인 규정 데이터 모델을 채택하고 있고, 미국과 호주는 ISO 15962에 기반 하는 부호화 방식인 객체기반 데이터 모델을 따르고 있다. 본 연구는 앞으로 우리나라 도서관계에서 RFID 데이터 모델을 재정립할 때 토론의 중요한 발판이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.437-440
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• 2020

최근 자연어 처리에서는 사전 학습과 전이 학습을 통하여 다양한 과제에 높은 성능 향상을 성취하고 있다. 사전 학습의 대표적 모델로 구글의 BERT가 있으며, 구글에서 제공한 다국어 모델을 포함해 한국의 여러 연구기관과 기업에서 한국어 데이터셋으로 학습한 BERT 모델을 제공하고 있다. 하지만 이런 BERT 모델들은 사전 학습에 사용한 말뭉치의 특성에 따라 이후 전이 학습에서의 성능 차이가 발생한다. 본 연구에서는 소셜미디어에서 나타나는 구어체와 신조어, 특수문자, 이모지 등 일반 사용자들의 문장에 보다 유연하게 대응할 수 있는 한국어 뉴스 댓글 데이터를 통해 학습한 KcBERT를 소개한다. 본 모델은 최소한의 데이터 정제 이후 BERT WordPiece 토크나이저를 학습하고, BERT Base 모델과 BERT Large 모델을 모두 학습하였다. 또한, 학습된 모델을 HuggingFace Model Hub에 공개하였다. KcBERT를 기반으로 전이 학습을 통해 한국어 데이터셋에 적용한 성능을 비교한 결과, 한국어 영화 리뷰 코퍼스(NSMC)에서 최고 성능의 스코어를 얻을 수 있었으며, 여타 데이터셋에서는 기존 한국어 BERT 모델과 비슷한 수준의 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.154-158
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• 2003

RUP의 Unified Process Model에는 Use Case Model, Analysis Model, Design Model, Deployment Model, Implementation model, Test Model의 6가지 모델이 있다. 이 모델들은 모두 일관성이 있다. 한 모델에서 나오는 요소들은 전, 후 단계에서 다른 모델들과 Trace Dependencies를 갖는다. 이러한 관계들은 각각의 요소들 사이의 진행, 기록 관계를 나타낸다 그러나 일반적인 데이터간의 관계와 데이터 모델 설계는 이러한 관계없이 설계되어져 전체적인 일관성을 이루지 못 하였다 본 논문에서는 이러한 관계를 유지하면서 요구사항에 맞는 데이터 모델을 설계하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 대학 종합정보시스템 구축의 일부분인 자산관리 시스템을 분석하여 데이터 모델을 제시한다.