• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.82-85
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• 2013

개체명 인식기에 대한 연구에서 개체명 사전은 필수적으로 필요하다. 그러나 공개된 개체명 사전은 거의 없기 때문에, 본 논문에서는 디비피디아의 데이터로부터 개체명을 효과적으로 추출하여 자동으로 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 엔트리의 '이름'과 '분류' 정보를 사용한다. 엔트리의 '이름'은 개체명으로 사용하고, 엔트리의 '분류'는 각 개체명 클래스와의 상호정보량을 계산하여 엔트리와 개체명 클래스 사이의 점수를 계산한다. 이렇게 계산된 점수를 이용하여 개체명과 개체명 클래스를 매핑한다. 그 결과 76.7%의 평균 정확률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.729-731
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• 2011

최근 스마트폰의 대중화로 인해 소비자들의 관심이 높아짐에 따라 통신사에서는 더욱 향상된 다양한 종류의 스마트폰을 선보이고 있는 추세이다. 또한 사용자의 성향에 따라 스마트폰에서 활용할 수 있는 콘텐츠나 어플리케이션의 종류도 꾸준히 증가하고 있다. 현재 스마트폰 기반에서의 전자명함과 관련된 콘텐츠는 일정한 명함의 디자인 포맷이 정해져 있고 사용자가 직접 명함을 디자인하거나 세부 항목을 설정할 수 있는 기능은 지원하지 않는 것이 대부분이다. 또한 웹과 연동하여 스마트폰과 PC에서 동시에 명함을 관리할 수 있는 부분에 대한 개발은 미비한 실정이다. 본 논문에서는 웹을 활용하여 사용자가 직접 명함을 디자인 할 수 있는 스마트폰 기반의 전자명함 관리 시스템을 설계한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.293-296
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• 2019

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간과 같이 고유한 의미를 갖는 단어들을 찾아 개체명을 부착하는 기술이다. 최근 개체명 인식기는 형태소 단위나 음절 단위의 입력을 사용하는 연구가 주로 진행되고 있다. 그러나 형태소 단위 개체명 인식은 미등록어를 처리하지 못하는 문제점이 존재하고 음절 단위 개체명 인식은 단어의 의미를 제대로 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이 문제점을 보완하기 위해 품사 정보를 활용한 음절 단위 개체명 인식기를 제안한다. 또한 개체명 인식 성능에 큰 영향을 미치는 개체명 사전 자질을 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제안하며 이 방법을 사용했을 때 기존의 방법보다 향상된 개체명 인식 성능(F1-score 0.8576)을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.622-626
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• 2023

중첩 개체명 인식(Nested Named Entity Recognition)은 하나의 개체명 표현 안에 다른 개체명 표현이 들어 있는 중첩 구조의 개체명을 인식하는 작업으로, 중첩 개체명 인식을 위한 학습데이터 구축 작업은 일반 개체명 인식 학습데이터 구축보다 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Few-shot Learning 환경에 강건한 중첩 개체명 인식 모델을 제안한다. 이를 위해, 기존의 Biaffine 중첩 개체명 인식 모델의 출력 레이어를 라벨 의미 정보를 활용하도록 변경하여 학습데이터가 적은 환경에서 중첩 개체명 인식의 성능을 향상시키도록 하였다. 실험 결과 GENIA 중첩 개체명 인식 데이터의 5-shot, 10-shot, 20-shot 환경에서 기존의 Biaffine 모델보다 평균 10%p이상의 높은 F1-measure 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.505-509
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• 2023

개체명 인식은 주어진 텍스트에서 특정 유형의 개체들을 식별하고 추출하는 작업이다. 일반적인 딥러닝 기반 개체명 인식은 사전에 개체명들을 모두 정의한 뒤 모델을 학습한다. 하지만 실제 학습 환경에서는 지속적으로 새로운 개체명이 등장할 수 있을뿐더러 기존 개체명을 학습한 데이터가 접근이 불가할 수 있다. 또한, 새로 모델을 학습하기 위해 새로운 데이터에 기존 개체명을 수동 태깅하기엔 많은 시간과 비용이 든다. 해결 방안으로 여러 방법론이 제시되었지만 새로운 개체명을 학습하는 과정에서 기존 개체명 지식에 대한 망각 현상이 나타났다. 본 논문에서는 지식증류를 활용한 지속학습이 한국어 개체명 인식에서 기존 지식에 대한 망각을 줄이고 새로운 지식을 학습하는데 효과적임을 보인다. 국립국어원에서 제공한 개체명 인식 데이터로 실험과 평가를 진행하여 성능의 우수성을 보인다.

• RED RIBBON
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• s.69
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• pp.34-35
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• 2006

질병관리본부는 지난 한 해 동안 680명의 에이즈 감염인이 새로 발견되어 총 누적감염인수는 3,829명 이며, 이중 721명이 사망하여 3,108명이 생존해 있다고 밝혔다. 이는 전년 같은 기간(610명) 대비 11.5% 증가한 수치이며, 주요 생산연령층이 20~40대가 526명(77.3%)으로 대부분을 차지하고 있다.

• RED RIBBON
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• s.66
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• pp.42-43
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• 2005

질병관리본부는 올 1월부터 6월까지 신규로 HIV에 감염된 내국인은 총 317명이라고 밝혔다. 이 수치는 작년 상반기 302명에 비해 $5\%$ 소폭 증가한 것이다. 정부 발표에 따르면 2005년 6월말 현재 국내 누적감염인수는 총 3,468명이며 이중 680명은 이미 사망하여 2,788명이 생존하고 있는 것으로 나타났다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.3
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• pp.13-20
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• 2015

This paper proposes a Near Field Communication (NFC) communication system that exchanges information of digital business cards efficiently for many to many communication to solve inconvenience of one-to-one communication when people exchanges business cards each other in meetings such as conference, forum, seminar. The proposed system can provide people to exchange contact information one-to-one as well as multiple members at once using a digital business card system that consists a server and a database based on NFC communication. The system has been developed to collect business card information from a NFC reader and to transfer it directly to a smartphone application effectively. The system can manage business card information with the application effectively and provide security in order to prevent from leakage of private information when transferring contact data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.317-320
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• 2017

개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.406-408
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• 2001

인간 사이의 상호작용이 증대됨에 따라 명함과 같은 인적 정보의 교환도 더욱더 많아지고 있으며 이에 따른 효율적 사용과 관리에 어려움이 커지고 있다. 그러므로 인적정보를 디지털화하여 실세계와 사이버세계를 연결하여 관리할 수 있다면 보다 다양하고 편리한 서비스를 이용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 컬러 코드를 이용한 온.오프라인 통합 개인정보 관리 시스템인 CPIMS(Colorcode personal Information Management System)를 개발하였다. 사용자는 컬러 코드가 인쇄된 명함을 받았을 때 명함 중인의 개인 정보를 주소록에 자동으로 입력 받을 수 있게 된다. 그리고 명함주인의 정지화상 및 동영상이나 음성메시지 등과 같은 부가 정보도 제공받을 수 있는 특징을 가진다. 이러한 원리는 명함에 부착된 컬러 코드를 PC 카메라를 사용하여 인식하게 하고 상응하는 정보를 데이터베이스에서 불러오는 것이다. PC 카메라의 보급과 PDA, IMA-2000 등의 카메라가 장착되는 이동컴퓨팅 장비의 사용이 확대되고 있으므로 본 논문에서 제안한 시스템은 온.오프라인을 통합하는 효과적인 미디어 시스템이 될 것으로 기대된다.