• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.54-59
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• 2019

본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1221-1225
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• 2006

문산천 하구와 임진강 장단반도 부근은 일반 하천과는 달리 특이한 하도특성을 지니는 구간이다. 문산천의 종단특성은 전형적인 상시 퇴적구간이다. 유사레짐에서도 실제 문산천 하구와 임진강 반구정 구간의 흐름특성 또한 감조구간으로서 밀물, 썰물에 민감하게 작용하여 거시적으로 유사이동이 정체성을 띠는 구간인 것이 확인되었다. 평면특성으로서는 임진강 반구정 구간에서 만곡하도 구간으로서 그 만곡 정도가 매우 크며(곡률 반경 709 m), 이에 따른 양안의 수위차가 실제 약 30 cm 이상 발생하는 것으로 평가되었다. 그리고 문산천 하구역의 하상경사가 1/5,400으로 임진강의 1/3,000보다 완만하다. 문산천 합류부 부근의 하상재료를 살펴 볼때도 임진강보다 문산천에서 더 작은 입경이 비교적 널리 분포하고 있다. 따라서, 홍수시 특히 조석이 창조기나 정체기에 임진강으로 직각 유입하는 형태를 취하고 있는 문산천 하구에서 문산천 홍수량이 유하하지 못하여 배수영향이 가중되고 임진강의 우안이 상대적으로 높은 홍수위가 역류하고 있다고 추정되었다. 이와 같은 현상들은 평균하상고의 변화에서도 나타나듯이 문산천 하구에서 외견상 하구막힘과 같은 사주 형태가 발달하는 양상에서도 찾을 수 있었다. 결국 문산천 하구에서 수위 및 하상변동량 저감을 위한 궁극적인 대책으로서 새로운 문산천 방수로 건설 및 현 문산천 하구에서의 배수기장 도입이 필요한 것으로 분석 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.420-423
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• 2018

본 논문에서는 웹 및 문자 공지문을 자동으로 분류하고 추천함으로써 사용자가 원하는 공지문만을 볼 수 있도록 하는 애플리케이션을 개발한다. 본 애플리케이션은 공지문을 여러 카테고리로 자동 분류하여 사용자가 원하는 카테고리에 속한 공지문만을 볼 수 있도록 하며, 사용자가 선호할 만한 공지문을 추천하는 기능을 제공한다. 공지문 분류를 위해 다층 신경망 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용하였으며, 공지문 추천을 위해 키워드 기반 자체 알고리즘을 사용하였다. 그 밖에 Word2Vec 을 활용한 검색어 추천 등 부가 기능을 제공하여 사용자가 쉽게 공지문을 찾을 수 있도록 하였다. 본 애플리케이션을 통해 사용자는 수많은 공지문 중 관심 있는 공지문만을 효율적으로 확인할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.309-314
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• 2019

본 연구는 오픈도메인 자연어 질의문 유형을 '질문 초점(Question Focus)'에 따라 분류하고, 기계학습 기반 질의문 유형 분류기의 성능 향상을 위한 주석 말뭉치 구축을 목표로 한다. 오픈도메인 질의문 분석을 통해 의문사 등의 키워드 기반 질의문 유형 분류의 한계를 설명하고, 질의문 내의 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점 기반 질의문 유형 분류 기준을 정의하였다. 이 기준에 따라 구축된 112,856 문장의 주석 말뭉치를 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템의 학습 데이터로 사용하여 실험한 결과 F1-Score 97.72%성능을 보였다. 또한 이를 카카오 오픈도메인 질의응답시스템에 적용하여 질의문 확장을 위한 의미 자질로 사용하였고 그 결과 전체 시스템 성능을 1.6%p 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.49-54
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• 2008

질의응답시스템에서 사용자 질의로 입력된 자연어문장을 완벽하게 분석하는 것은 쉬운 일이 아니며, 사용자의 질의 의도의 불명확성으로 키워드 여러 개의 질의문이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 질의를 하기 전에 사용자가 안게 되는 자연어 질의문의 작성 부담감을 줄이고, 키워드만으로 자신이 원하는 질의문을 선택할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 평서문에서 자동으로 질의문을 생성한다. 질의문 생성은 장문형질의문생성과 단문형질의문생성으로 구분하며, 장문형질의문은 문장의 전체형태를 유지하면서 특정고유명사를 질의하는 것이고, 단문형질의문은 주어진 고유명사를 질의하는 최소한의 요소를 갖춘 단순 형태의 질의 문장이다. 또한 제안 시스템은 생성된 질의문이 유한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 선별하는 과정을 포함한다. 본 논문에서 제안한 방식이 사용자에게 의미있는 질의문을 제시하여주고 사용자가 원하는 질의문을 선택하게 함으로써 검색의 시간단축과 자연어문장 질의어 자체에 대한 고민을 해소시킬 수 있다. 또한 이는 자연어 문장처리의 한계를 극복할 수 있는 시스템을 구현할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1681-1685
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• 2006

현재 한국수자원공사에서는 시화호로 유입되는 유량을 저류하여 습지내 안정적인 유량을 공급함은 물론, 정화된 하천수를 방류하여 호소내 수질을 개선하고자 동화천 하류 약 840m 지점에 제수문을 설치하여 운영중에 있다. 그러나, 폭우시 상류농경지 침수우려에 따른 제수문 개방후 폐쇄시 제수문 담수어종이 상류로 올라가는 길이 차단되어 제수문 유출부에 어류가 폐사되는 현상이 반복되어 발생하고 있다. 따라서, 한국수자원공사에서는 동화천 제수문 하류부(약 36m)에 어도를 갖춘 수중보시설을 설치함으로써 제수문과 수중보사이에 Pond를 형성하여 어류의 자연사를 방지하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 유량규모 및 수문개방 조건에 따른 보 설치 전 후 상황에 대한 1차원 수리특성분석을 실시함으로써, 보 설치로 인해 제수문 상류지역에 배수불량 상황 발생여부를 검토하고, 이를 배제하기 위한 제수문 개방조작 변경안을 제시하였다. 본 연구를 통해 제수문 하류단의 설치예정인 수중보가 제수문 상류지역의 배수상황에 미치는 영향은 제수문 상류 유입량이 저유량 구간인 $3.92cms{\sim}8.88cms$에서 발생하였으며, 이는 본 연구에서 제시한 개방수문 조작 변경안과 같이 간단한 수문조작을 통해 상류 수위를 저감시킬 수 있는 것으로 조사되었다.

• Korean Journal of English Language and Linguistics
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• v.3 no.1
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• pp.37-54
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• 2003

The purpose of this paper is to investigate the phenomena of preposing and inversion in English from the discourse-pragmatic perspectives. We claim that different types of preposing can be unified to a single process of topicalization. We also show that diverse discourse functions of inversion can be subsumed under the ‘linking’ function with the prior discourse. It is followed a comparative discussion between preposing and inversion to find what similarities the two constructions share and what differences there exist between the two. It is concluded that the choice of a syntactic forms ultimately depends on the speaker's evaluation of the information status of the knowledge store of the hearer.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.492-494
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• 2003

일반적인 언어에서 대등접속문은 접속사와 함께 나타나지만, 중국어 대등접속문은 접속사 없이도 이루어 질 수 있다. 이러한 경우 조사정보가 대등접속문을 판단하는데 중요한 정보가 된다. 본 논문에서는 중국어 조사정보를 고려하여 접속사가 없는 중국어 대등접속문을 인식하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.240-249
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• 2005

사용자 맞춤 서비스를 위하여 온라인상에서 사용자의 관심 분야를 파악하고자 하는 경우에는 적은 수의 훈련 예제로 효율적인 학습이 가능한 능동적 학습이 적절하다. 능동적 학습을 효과적으로 적용하기 위하여 사용자에게 문의할 가치가 높은 예제를 선정하는 것도 중요하지만, 사용자 편의를 위해서는 문의 횟수를 가능한 최소화하여야 한다. 문의 횟수를 줄이면서도 많은 수의 훈련 예제를 획득하기 위해서는 복수의 문의 예제들을 사용자에게 한꺼번에 제시하고 그 관심 여부를 표한하게 하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 능동적 학습 적용 시 사용자에게 문의할 가치가 높은 복수 문의 예제들을 효과적으로 선정하기 위하여 가중치 반영 군집화를 적용하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 먼저 각 예제의 문의 예제로서의 가치를 파악하고 이를 가중치로 삼아 군집화를 수행하여 상대적으로 유사한 예제들의 집합을 구성한다. 이어서 생성된 각각의 군집에서 가장 보편적인 예제를 문의 예제로 선정하면 선정된 각각의 문의 예지는 문의할 가치가 높으면서 함께 문의하게 될 예제들은 서로 충분히 달라 학습에 보다 유용하게 사용할 수 있는 훈련 예제들을 얻을 수 있다. 문서 분류 문제를 대상으로 본 제안 방안을 실험한 결과, 단순히 문의 가치가 높은 복수의 예제들을 함께 문의할 예제들로 선정하는 방안에 비해 학습 성능이 뛰어났으며, 한 번에 문의하는 예제 수를 증가시키더라도 분류기의 성능 저하가 적음을 확인하였다.

• Korean Journal of Logic
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• v.4
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• pp.23-36
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• 2000

이 논문은 일상적인 직설 조건문에 대한 새로운 이해를 제시함으로써 반 맥기가 전건 긍정법에 대한 반례라고 주장하는 예들에 대한 체계적인 이해방식을 제시하고 이것들이 전건 긍정법의 반례가 아니라는 것을 보인다. 직설 조건문에 대한 새로운 이해란 그것이 전건인 경우 후건의 조건적 확률이 높다는 것을 주장하는 문장이며 따라서 이 조건적 확률이 높은 경우 참이 되는 문장으로 봄으로써 직설 조건문이 그 논리적 형식에 있어서 조건문이 아니라는 것이다. 또한, 이렇게 이해되었을 때 반 맥기가 염두에 두고 있던 직설 조건문의 세 가지 특징이 역시 설명될 수 있다는 것을 보임으로써, 이 새로운 이해방식이 타당함을 보인다.