• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.355-359
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• 2004

본 논문에서는 현재 한국전자통신연구원 텔레메틱스 연구단에서 구축중인 ‘위성영상 정보 통합관리시스템’에서 원격탐사 관련 사용자에게 서비스하고 있는 사용자 맞춤형 S/W에 대하여 소개하고, 향 후 이러한 서비스 분야에서 발전해 나가야 할 방향에 대해서 모색해 보고자 한다. 본 논문에서 언급하고 있는 맞춤형 S/W란 원격탐사 분야에서 사용자가 필요로 하는 다양한 도구를 자동 혹은 반자동 형식으로 구축하여 온라인 상에서 사용자 특히 관련 분야 초보자들이 손쉽게 활용할 수 있는 전반적인 기술 혹은 그러한 환경을 말한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1058-1061
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• 2010

시맨틱 웹 서비스 기술의 성공을 보장하기 위해서는 품질 좋은 온톨로지의 사용이 필수적이다. 하지만 온톨로지 사용의 중요성에도 불구하고 현재 웹 서비스를 위한 온톨로지는 거의 존재하지 않으며 이들의 구축도 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제는 오늘날 웹 서비스의 확산과 발전을 가로막는 큰 저해요인이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 개발할 때 자동 생성되는 WSDL 문서만 가지고 항목 간 숨어있는 시맨틱 정보를 찾아내어 온톨로지를 자동 구축하고, 이를 활용한 (반)자동화된 웹 서비스 발견 및 조합 시스템을 구현하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.63-72
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• 2006

정보화 시대에 있어 급변하는 기술발전과 함께 인간의 문화적 욕구가 증대됨에 따라 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 현재 3차원 공간정보를 구축하는 과정은 일반적으로 수작업 또는 반자동에 의해 이루어지고 있다. 이는 데이터의 구축 및 표현에 많은 시간과 비용이 소요된다는 제약을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 symbol 라이브러리를 구축하여 분류된 객체에 부합되는 3차원 symbol을 자동으로 선택하며, 선택된 3차원 symbol을 파라메타를 이용하여 자동으로 mapping 하는 과정을 구축하였다. 이를 통해 3차원 공간데이터의 구축 및 표현에 요구되는 시간과 오류를 최소화할 수 있었다. 또한 LiDAR(Light Detection And Range) 데이터의 3차원 정보를 활용하여 symbol의 자동 mapping을 위한 파라메타들을 산출하였고, symbol의 분류를 위한 기본 데이터로 활용하였다. 구축된 알고리즘의 평가를 위하여 실재 데이터의 3차원 공간데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터에 대해 symbol선택 및 자동 mapping 과정에 대한 오류 검사를 수행하였고, 더불어 구축된 3차원 데이터의 활용 가능성을 평가하였다. 그 결과 본 연구로부터 구축된 알고리즘들은 3차원 공간정보를 표현함에 있어 신속하고 안정적으로 기여할 수 있을 것으로 판단되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.147-150
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• 2011

본 논문에서는 병렬 말뭉치에서 오류가 있을 것으로 추정되는 문장을 자동 추출하여, 다수의 번역 사전 구축 작업자가 자동 번역시스템을 직접 사용하면서 번역 사전을 튜닝하는 방법에 대하여 제안하고자 한다. 작업자는 병렬 말뭉치의 대역문을 이용하여 자동 번역 결과의 BLEU를 측정하고, 사전 수정 전과 후의 BLEU 차이를 정량적으로 제시해 줌으로써 양질의 번역 사전을 구축하도록 하였다. 대량의 번역 사전이 이미 구축된 자동 번역시스템에서 추가적인 성능향상을 위해 대량의 말뭉치에서 미등록어, 번역패턴 등을 추출하여, 대량으로 구축하는 기존 방법에 비해 사전 구축 부작용이 적으며, 자동번역 성능향상에 더 기여하는 것을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 본 논문에서는 중한 자동 번역시스템을 대상으로, 중국어 문장 2,193문장에 대해, 사전 구축 작업자 2명이 2주간 튜닝한 결과와 15만 말뭉치에서 추출한 미등록어 후보 2만 엔트리를 3명의 사전 구축 작업자가 미등록어 선별, 품사 및 대역어 부착한 결과 7,200 엔트리를 대상으로 자동평가를 실시하였다. 실험결과 미등록어 추가에 의한 BLEU 성능향상은 +3인데 반해, 약 2,000문장 튜닝 후 BLEU를 +12 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.110-112
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• 2013

대학수학능력시험이나 학업성취도평가와 같은 중요한 시험은 다단계의 복잡한 과정을 거쳐 채점되며, 대규모의 인적 물적 자원이 투입된다. 컴퓨터 시스템을 활용하여 채점 과정에 소모되는 자원을 절감하고 정확성을 향상시키는 등 채점 효율의 향상을 목표로 하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만 채점하려는 문항에 대한 정보 없이 시스템이 자동으로 정 오답을 판단하는 것은 불가능하며, 채점자가 문항에 대한 정보를 일정한 형식으로 가공하여 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문은 채점하려는 학생 답안을 정보로 이용하여 시스템이 인지할 수 있는 정답 템플릿 형식으로 구축하는 방법을 소개한다. 또한 소개한 방법으로 작성된 정답 템플릿을 이용하여 자동 채점을 수행하였을 때의 채점 결과 및 통계 자료를 수록하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.3 s.106
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• pp.299-308
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• 2006

As recently XML is becoming the standard of exchanging web documents and public documentations, XML data are increasing in many areas. To retrieve the information about XML documents efficiently, the semantic web based on the ontology is appearing. The existing ontology has been constructed manually and it was time and cost consuming. Therefore in this paper, we propose the semi-automatic ontology generation technique using the data mining technique, the association rules. The proposed method solves what type and how many conceptual relationships and determines the ontology domain level for the automatic ontology generation, using the data mining algorithm. Appying the association rules to the XML documents, we intend to find out the conceptual relationships to construct the ontology, finding the frequent patterns of XML tags in the XML documents. Using the conceptual ontology domain level extracted from the data mining, we implemented the semantic web based on the ontology by XML Topic Maps (XTM) and the topic map engine, TM4J.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.18 no.6
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• pp.81-88
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• 2015

Along with advent of Web 3.0 era and advanced technologies of IoT(Internet of Things), massive amounts of information are generated. Reflecting this trend, this paper developed a semi-automatic construction tool for named entity dictionary based on active learning. Our proposed method chose error candidates to verify among the preliminary results using initial trained model and re-trained the model for correctly labeled data by user. We adopt active learning approach for minimizing human effort utilized metadata features of Wikipedia. Based on experimental results using our tool, we show that 68.6% errors were automatically corrected.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.43-44
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• 2023

대화형 독해 튜터링 시스템을 위한 학생주도 대화 데이터셋 생성 및 확장에 ChatGPT 의 활용 가능성을 평가하였다. 단순히 수동으로만 구축한 기존의 데이터셋과 ChatGPT 에 의해 반자동으로 확장된 데이터셋을 비교한 결과, 구축량, 소요 시간, 비용 및 반복 작업 측면에서 ChatGPT 가 가진 유용성을 알 수 있었다. 그러나, 유형별 배분의 편중과, 부적절한 데이터 생성 등의 한계도 나타났다. Chat GPT 의 빠른 발전이 예상됨에 따라 대화형 튜터링 분야에 ChatGPT 에 의한 반자동 데이터 확장 방법이 널리 활용될 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.14-19
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• 2020

신조어는 자연어처리에 있어 대단히 중요하며, 시스템의 전체 성능에 직접적인 영향을 미친다. 일단위, 주단위로 신규 발생하는 어휘들에 대해, 자동으로 신규성 및 중요도가 측정되어 제공된다면, 자연어처리 연구 및 상용시스템 개발에 큰 도움이 될 것이다. 이를 위해, 본 연구는 한국어 말뭉치 KorNewVocab을 새로이 제시한다. 먼저, 신조어가 가져야 할 세부 중요 조건을 1)신규 어휘 2)인기 어휘 3)지속 사용 어휘로 정의하고, 이 조건을 만족하는 신조어 말뭉치를 2019.01~2019.08까지의 뉴스기사를 중심으로 신조어 412개와 4,532 문장으로 구성된 신조어 말뭉치를 구축하였다. 또한, 본 말뭉치의 구축에 활용된 반자동 신규어휘 검출 및 중요도 측정 방법에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1041-1044
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• 2019

자동통번역의 성능을 평가하는데 가장 잘 알려진 자동평가 기술은 BLEU이다. 그러나 BLEU로는 자동통번역 결과의 어느 부분이 강점이고 약점인지를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동평가 방법을 소개하고자 한다. 언어 현상별 자동평가 방법은 BLEU가 제시하지 못하는 언어 현상별 자동평가가 가능하며 개발자로 하여금 해당 자동통번역 시스템의 언어 현상별 강점과 약점을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 언어 현상별 정확도 측정은 Google 과 Naver Papago 를 대상으로 실시하였다. 정확률이 40%이하를 약점이라고 간주할 때, Google 영한 자동번역기의 약점은 스타일(32.50%)번역이었으며, Google 영한 자동통역기의 약점은 음성(30.00%)인식, 담화(30.00%)처리였다. Google 한영 자동번역기 약점은 구문(34.00%)분석, 모호성(27.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(30.00%)처리였다. Papago 영한 자동번역기는 대부분 정확률이 55% 이상이었으며 Papago 영한 자동통역기의 약점은 담화(30.00%)처리였다. 또한 Papago 한영 자동번역기의 약점은 구문(38.00%)분석, 모호성(32.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(20.00%)처리였다. 언어 현상별 자동평가의 궁극적인 목표는 자동통번역기의 다양한 약점을 찾아내어 약점과 관련된 targeted corpus 를 반자동 수집 및 구축하고 재학습을 하여 자동통번역기의 성능을 점증적으로 향상시키는 것이다.