• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.389-393
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• 2020

말뭉치를 구성하고 있는 문장들 사이의 관계가 반영된 시각화는 말뭉치 전체의 구조나 유사의미 문장군의 분포 등을 파악하는데 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는, 유사한 의미를 가지는 문장들은 서로 가까이에 분포하도록 시각화되어야 한다는 제어조건을 사용자가 제공했을 때, 해당 조건이 만족되도록 2차원 공간에 말뭉치의 각 문장을 시각화하는 기법을 소개한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.843-851
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• 2006

본 논문에서는 음성에 따른 얼굴 애니메이션을 사실적으로 표현하기 위한 조음기관(혀, 성대 등)의 움직임을 시각화하는 방법을 제시한다. 이를 위해서, 음성에 따른 얼굴 애니메이션을 위한 말뭉치(Corpus)를 생성하고, 생성된 말뭉치에 대해서 음소 단위의 분석(Phoneme alignment) 처리를 한 후, 각 음소에 따른 조음기관의 움직임을 생성한다. 본 논문에서는 조음기관의 움직임 생성을 위해서 얼굴 애니메이션 처리에서 널리 사용되고 있는 기저 모델 기반 형태 혼합 보간 기법(Blend shape Interpolation)을 사용하였다. 그리고 이를 통하여 프레임/키프레임 기반 움직임 생성 사용자 인터페이스를 구축하였다. 구축된 인터페이스를 통해 언어치료사가 직접 각 음소 별 조음기관의 정확한 모션 데이터를 생성토록 한다. 획득된 모션 데이터를 기반으로 각 음소 별 조음기관의 3차원 기본 기저를 모델링하고, 새롭게 입력된 음소 시퀀스(phoneme sequence)에 대해서 동기화된 3차원 조음기관의 움직임을 생성한다. 이를 통해 자연스러운 3차원 얼굴 애니메이션에 적용하여 얼굴과 동기화된 조음 기관의 움직임을 만들어 낼 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제33권3호
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• pp.321-343
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• 2016

본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.476-481
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• 2021

본 논문은 용어의 비통일성과 문서의 다양성으로 인해 발생하는 건설분야 전문가들의 의사소통 문제를 해결하기 위한 Con-Talky를 제안한다. Con-Talky는 자연언어처리의 대표적인 기술인 형태소분석, 의존구문분석, 의미역 결정 기술을 융합하여 건설분야의 "설계기준문서"를 시각화하고 핵심 정보추출을 자동으로 해주는 플랫폼이다. 해당 플랫폼을 이용하여 토목분야 전문가들의 의사소통 문제를 완화시킬 수 있으며 용어의 비통일성 및 표준화에도 기여할 수 있다. 또한 본 논문은 국내 건설 및 토목분야에 최초로 자연언어처리 기술을 적용한 논문이다. 해당 분야의 연구를 활성화 하기 위해 건설분야에 특화된 단일 말뭉치와 트리플 데이터를 자체 제작함과 동시에 전면 공개하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권3호
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• pp.247-264
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• 2021

자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.13-16
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• 2022

LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.