• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.10
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• pp.553-558
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• 2024

Morphological analysis involves segmenting morphemes, the smallest units of meaning or grammatical function in a language, and assigning part-of-speech tags to each morpheme. It plays a critical role in various natural language processing tasks, such as named entity recognition and dependency parsing. Much of modern natural language processing relies on deep learning-based language models, and Korean morphological analysis can be broadly categorized into sequence-to-sequence methods and sequential labeling methods. This study proposes a morphological analysis approach using the transformer encoder for sequential labeling to perform syllable-level part-of-speech tagging, followed by morpheme restoration and tagging through a pre-analyzed dictionary. Additionally, the CBOW method was used to extract syllable-level embeddings in lower dimensions, designing a lightweight morphological analyzer model with reduced parameters. The proposed model achieves fast inference speed and low parameter usage, making it efficient for use in resource-constrained environments.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.568-571
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• 2020

최근 빅데이터 기술이 다양한 산업과 접목되고 있다. 그 중 고객 이탈 방지가 최우선인 통신사들 또한 예외가 아닐 수 없다. 이에 본 논문은 통신사 데이터에 머신러닝 알고리즘을 접목. 이탈 예측과 데이터 추이를 분석하고, 이를 시각화 하여 일목요연하게 표출하는 과정을 제공함으로서 통신사의 고객 유치 정책을 위한 토대를 마련할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.384-387
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• 2020

AI가 각광받고 있는 시대에 발 맞추어 머신러닝, 딥러닝을 활용한 이미지 인식 기술을 구현하였다. 사용자가 원하는 음식 사진을 업로드하면 인공 신경망 알고리즘이 convolution을 수행해 데이터베이스에 학습시켜 두었던 이미지들 가운데 유사도가 가장 높은 수치로 나오는 이미지를 결과로 보여주어, 사용자는 사진만으로도 음식의 칼로리 정보, 칼로리를 소모하기 위한 운동량 등의 정보를 간편하게 알 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한 MYSQL과 PHP를 활용하여 자신의 칼로리 정보를 저장하고, 사용자가 매일 입력하는 몸무게의 변화량 등을 실시간으로 확인할 수 있는 등의 데이터베이스 서버를 구축하였다. 스마트폰을 통해 정보를 얻을 수 있도록 어플리케이션을 구성했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.932-935
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• 2017

최근 인공지능은 딥러닝, 기계학습 등 인공지능 기술이 발전되면서 기술 상용화가 가시화되고 있다. 이에 따라 인공지능분야는 다른 산업의 핵심 기술로 급부상과 함께 여러 글로벌 기업들이 적극적 투자를 실시하고 있는 추세이다. 이렇게 인공지능 기술이 발전하면서 인공지능 기반 기술 개발에서 타산업의 핵심기술로 프레임이 변화 되고 있으며 차세대 ICT 핵심 기술로 인식이 확산되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 인공지능 방법중 지도 학습의 의사 결정 트리 알고리즘을 사용하여 AWS(Amazone Web Service) EMR 서버에서 이를 알까기에 적용하여 알까고 게임 시스템을 구현하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.347-348
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• 2018

본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 주간 영상으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 영상 변환 딥러닝 알고리즘인 Generative Adversarial Network(GAN)를 기반으로 주야간 도로 영상을 학습시켜 주야간 상호 변환이 가능한 시스템을 구현한다. 우선, 입력 영상에 대해 변환된 영상을 출력하는 generative network 를 정의한다. 또한, 변환된 영상을 다시 본래 영상으로 변환하는 inverse network 를 정의한다. Generative network 와 inverse network 를 모두 통과한 결과 영상과 본래 영상의 차 영상을 통해 손실 함수를 정의함으로써 파라미터를 목적에 맞게 학습시킬 수 있다. 또한, generative network 를 통과한 결과 영상과 목적하는 영상을 구분하는 discrimination network 를 정의하여 discrimination network 와 generative network 의 minimax two- player game 을 통해 변환된 영상이 실제 목적 영상과 유사하도록 유도한다. 제안하는 알고리즘을 적용하여 야간 도로 영상의 보정을 수행하면 주변 물체 인식이 어려운 야간 영상을 물체 인식이 용이한 주간 영상으로 변환 할 수 있다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.20 no.2
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• pp.103-108
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• 2021

The TCD is used as one of the indicators for determining whether TSV Hole is defective. If the TCD is not normal size, it can lead to contamination of the CMP equipment or failure to connect the upper and lower chips. We propose a deep learning model for measuring the TCD. To verify the performance of the proposed model, we compared the prediction results of the proposed model for 2461 via holes with the CD-SEM measurement data and the prediction results of the existing model. Although the number of trainable parameters in the proposed model was about one two-thousandth of the existing model, the results were comparable. The experiment showed that the correlation between CD-SEM and the prediction results of the proposed model measured 98%, the mean absolute difference was 0.051um, the standard deviation of the absolute difference was 0.045um, and the maximum absolute difference was 0.299um on average.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.161-163
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• 2022

실시간 동작 애니메이션을 생성하는 기술은 게임, 영화, 의료 등 많은 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 기존에는 마커를 부착하는 모션캡처 방식이 사용되어왔지만 비용, 편의성 등의 문제로 쉽게 사용될 수 없었다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상을 통해 사람의 신체 관절 좌표를 추정할 수 있게 되면서 여러가지 방식으로 연구되어 왔다. RGB-D 카메라 등을 통해 얻는 깊이 영상으로부터 3 차원 관절 좌표를 추정하는 방식이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 이러한 방식을 통해 실시간 동작 애니메이션을 생성하고 가상공간에 표출하는 시스템을 구현한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.168-171
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• 2020

초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.