• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.199-204
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• 2020

기존의 자연어 의미 표상 방법은 크게 나눠보았을 때 두 가지가 있다. 첫 번째로, 전통적인 기호 기반 의미 표상 방법론이다. 이 방법론들은 논리적이고 해석가능하다는 장점이 있으나, 구축에 시간이 많이 들고 정작 기호 자체의 의미를 더욱 미시적으로 파악하기 어렵다는 단점이 있었다. 반면, 최근 대두된 분산 표상의 경우 단어 하나하나의 의미는 상대적으로 잘 파악하는 반면, 문장 등의 복잡한 구조의 의미를 나타내는 데 있어 상대적으로 약한 측면을 보이며 해석가능하지 않다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 둘의 장점을 섞어서 서로의 단점을 보완하는 새로운 의미 표상을 제안하였으며, 이 표상이 유의미하게 문장의 의미를 담고 있음을 비지도 문장 군집화 문제를 통해 간접적으로 보였다.

• 인지과학
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• 제28권2호
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• pp.111-131
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• 2017

연결주의 모델은 계산주의적 관점에서 언어 처리를 연구하는 한 가지 접근법이다. 그리고 연결주의 모델 연구를 진행하는데 있어서 표상(representation)을 구축하는 것은, 모델의 학습 수준 및 수행 능력을 결정한다는 점에서 모델의 구조를 만드는 것만큼이나 중요한 일이다. 연결주의 모델은 크게 지역 표상(localist representation)과 분산 표상(distributed representation)이라는 두 가지 서로 다른 방식으로 표상을 구축해 왔다. 하지만 종래 연구들에서 사용된 지역 표상은 드문 목표 활성화 값을 갖고 있는 출력층의 유닛이 불활성화 하는 제한점을, 그리고 과거의 분산 표상은 표상된 정보의 불투명성에 의한 결과 확인의 어려움이라는 제한점을 갖고 있었으며 이는 연결주의 모델 연구 전반의 제한점이 되어 왔다. 본 연구는 이와 같은 과거의 표상 구축의 제한점에 대하여, 제한된 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine)이 갖고 있는 특징인 정보의 추상화를 활용하여 지역 표상을 가지고 분산 표상을 유도하는 새로운 방안을 제시하였다. 결과적으로 본 연구가 제안한 방법은 정보의 압축과 분산 표상을 지역 표상으로 역변환하는 방안을 활용하여 종래의 표상 구축 방법이 갖고 있는 문제를 효과적으로 해결함을 보였다.

• 인지과학
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• 제18권4호
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• pp.399-415
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• 2007

통상적인 시각 장면은 다수의 물체를 포함한다. 하지만 시각시스템이 동시에 처리할 수 있는 용량에는 한계가 있기 때문에, 시각 장면에 제시된 다수의 자극을 어떻게 처리할 것인지는 시각 체계의 매우 중요한 과제 중 하나이다. 선택적 주의와 통계표상은 이 문제를 해결하는 서로 다른 두 방법이다. 이 둘 간의 신경 기제를 밝히기 위해 fMRI를 사용하여 하나의 원에 주의를 주었을 때(초점주의)와 평균 크기 판단을 위해 모든 원에 주의를 주었을 때(분산주의) 억제적 상호작용의 변화를 조사하였다. 시각 영역 V4에서 무주의 조건에 비해 초점주의는 억제적 상호작용을 감소시킨 반면, 분산주의는 억제적 상호작용에 영향을 주지 않았다. 이 결과는 초점주의는 현재의 목적에 맞지 않는 자극을 여과하고 선택된 자극만을 편향되게 처리하지만, 분산주의는 다수의 자극에 대한 신경 반응을 각 자극에 대한 반응들의 평균값으로 수렴시켜 평균표상을 하게 한다는 것을 시사한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.297-303
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• 1999

오늘날 전산망을 통해 대량의 다양한 언어 정보가 일상 언어로 교환되고 있다. 따라서 대량의 이러한 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 언어 정보 처리 시스템이 필요하다. Hausser (1999)와 이기용(1999)는 그러한 언어 정보 처리 시스템으로 데이터베이스 의미론을 주장하였다. 이 의미론의 특징은 자연언어의 정보 처리 시스템 구축에 상업용 데이터베이스 관리 시스템을 활용한다는 점이다. 이때 야기되는 문제 중의 하나가 표상(representation)의 문제이다. 그 이유는 언어학의 표상 방법이 데이터베이스 관리 시스템의 표상 방법과 다르기 때문이다. 특히, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서는 테이블 (table) 형식으로 각종 정보를 표시한다. 따라서, 이 논문의 주안점(主眼点)은 언어학에서 흔히 쓰이는 표상 방법, 즉 문장의 통사 구조를 표시하는 수형(tree)이나 의미 구조를 표시하는 논리 형태(logical form), 또는 단어나 구의 특성을 나타내는 자질 구조(feature structure)를 테이블 형식으로 대체하는 방법을 모색하는 것이다. 더욱이 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서는 테이블에 대한 각종 연산, 특히 두 테이블을 연결(link)하는 작업이 가능하고 이런 연산 과정을 통해 정보를 통합하거나 여과할 수 있기 때문에 관련 정보를 하나의 테이블에 표상하거나 정보 자료의 분산 저장과 자료의 순수성을 유지하는 것이 용이하다. 이 논문은 곧 이러한 점을 가급적 간단한 예를 들어 설명하는 데 그 목적이 있다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.603-625
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• 2010

물체의 신경 표상은 시각 피질 전반에 걸쳐 분산되어 있고 다른 물체의 신경 표상과 중첩된 형태로 유지된다. 따라서 특정 물체를 반복적으로 접하면 그 물체의 재인은 촉진되지만 다른 물체의 재인은 상대적으로 손상될 수 있다. 이러한 현상을 각각 반복 점화(priming)와 반점화(antipriming)라고 한다. 본 연구는 반복 반점화 즉, 반복된 물체 자체가 반점화 될 가능성을 검증하였다. 학습 단계에서 참가자들은 다양한 수준으로 화질이 손상된 물체 사진들의 재인 수준을 평정하였고 검사 단계에서는 정상적인 화질의 물체 사진을 보고 범주 판단 과제를 실시하였다. 그 결과, 실험 1과 2에서 모두 학습 단계에서 쉽게 재인되었던 물체는 검사 단계에서 더 효율적으로 처리되었지만(반복 점화), 반대로 학습 단계에서 지각적으로 모호했던 물체는 검사 단계에서 비효율적으로 처리되었다(반복 반점화). 이러한 결과는 지각적으로 모호한 물체를 경험할 때 세부특징에 관한 감각 표상과 다수의 물체 표상들 간의 연결이 강화되어 후속 재인 과정을 방해하기 때문인 것으로 추정된다.

• 재무관리연구
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• 제19권1호
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• pp.1-32
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• 2002

한국 종합주가지수는 한국증권거래소에 상장된 모든 기업들의 가치 가중치에 의한 포트폴리오의 가격의 시계열이라고 할 수 있다. 따라서 이 지수는 한국 경제의 현재의 활동과 미래의 활동에 대한 예상의 총합의 반영 또는 표상을 표현하는 정보라 할 수 있다. 본 논문에서는 시차변수가 독립변수로 도입될 수도 있으며, 시차변수가 아닌 변수가 독립변수로 도입되는 것이 허용되는 회귀모형을 통하여 구조변화의 회수와 구조변환점을 검정할 수 있는 통계량과 이 통계량의 확률분포를 분석하고 한국 종합주가지수에 적용하여 한국 종합주가 지수의 일별수익률에 구조변화가 발생하였는지의 여부와 발생했다면 발생회수와 변환점들을 발견하는데 그 목적이 있다. 한국 종합주가지수의 일별수익률은 분산의 변화 그리고 평균 및 분산의 동시변화가 1997년 9월 27일에 발생하였다. 자기회귀모형에 의할 때 증권시장의 구조변화는 1999년 11월 16일에 이루어졌다. 평균과 분산의 변화가 일어나 구조변화의 단계를 시작하고 구조변화에 알맞는 환경조성에 2년이 소요된 후에 1999년 11월 16일에 구조변화가 정착되었다. 정착이 이루어진 후에야 비로서 이 두 기간은 서로 다른 경제구조와 증권시장구조가 이루어지고 이에 입각하여 시장의 새로운 운동법칙이 전개되고 있다고 할 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제26권3호
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• pp.3-14
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• 2023

본 연구는 참가자 간 표상 유사성 분석(intersubject representation similarity analysis: IS-RSA)을 이용하여 3개의 선행연구에서 얻어진 데이터의 참가자 반응 일치성 패턴을 확인하고 각 실험의 정서 조건 간 차이가 있는지 살펴보았다. 3개의 실험은 각각 ASMR 자극, 시각 및 청각 자극, 시계열적 정서 동영상 자극을 사용하였으며 각 실험의 조건에 맞게 정서 평정치와 생리측정치를 측정하였다. 참가자 간 표상 유사성 분석을 계산하기 위해서 각 실험에 있는 각 자극에 대한 참가자들의 측정치를 쌍별로 피어슨 상관계수를 구하였다. 실험의 조건 간 비교를 위해 분산분석과 평균을 비교하였다. 연구 결과, ASMR과 시각 및 청각 데이터의 참가자 간 반응의 일치성은 시계열적 정서동영상 참가자들 반응의 일치성에 비해 일관적이었다. ASMR 실험은 긍정 자극에서 참가자 간 반응의 일치성이 높았다. 청각 및 시각 실험은 높은 각성수준과 시각 자극에서 참가자들의 반응 일치성이 높았다. 본 연구 결과는 생리적, 행동적 반응에 대한 측정치의 IS-RSA가 다차원적인 데이터의 정보를 요약하여 제시하며 이를 하나의 분석 데이터로 변환 가능하다는 것을 확인하였다. 이를 통해, IS-RSA가 참가자들의 반응 일관성에 대한 전반적인 정보를 제시할 수 있는 새로운 분석 방법으로의 가능성을 제시하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권12호
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• pp.698-702
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• 2017

자연 언어 처리(Natural Language Processing) 분야에 심층 신경망(Deep Neural Network)이 소개된 이후, 단어, 문장 등의 의미를 나타내기 위한 분산 표상인 임베딩(Embedding)을 학습하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베딩 학습을 위한 방법으로는 크게 문맥 기반의 텍스트 모델링 방법과, 기학습된 임베딩을 결합하여 더 긴 텍스트의 분산 표상을 계산하고자 하는 결합 기반의 텍스트 모델링 방법이 있다. 하지만, 기존 결합 기반의 텍스트 모델링 방법은 최적 결합 단위에 대한 고찰 없이 단어를 이용하여 연구되어 왔다. 본 연구에서는 비교 실험을 통해 문서 임베딩 생성에 적합한 결합 기법과 최적 결합 단위에 대해 알아본다. 또한, 새로운 결합 방법인 담화 분석 기반의 결합 방식을 제안하고 실험을 통해 기존의 순차적 결합 기반 신경망 모델 대비 우수성을 보인다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.323-331
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• 2005

본 논문은 조명 변화에 강인하며 중립 표정과 같은 표정 측정의 기준이 되는 단서 없이 다양한 내적상태 안에서 얼굴표정을 인식할 수 있는 개선된 시스템을 제안한다. 표정정보를 추출하기 위한 전처리 작업으로, 백색화(whitening) 단계가 적용되었다. 백색화 단계는 영상데이터들의 평균값이 0이며 단위분산 값으로 균일한 분포를 갖도록 하여 조명 변화에 대한 민감도를 줄인다. 백색화 단계 수행 후 제 1 주성분이 제외된 나머지 주성분들로 이루어진 PCA표상을 표정정보로 사용함으로써 중립 표정에 대한 단서 없이 얼굴표정의 특징추출을 가능하게 한다. 본 실험 결과는 또한 83개의 내적상태와 일치되는 다양한 얼굴표정들에서 임의로 선택된 표정영상들을 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 수행함으로써 다양하고 자연스런 얼굴 표정 인식을 가능하게 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.301-303
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• 2006

본 논문은 중립 표정과 같은 표정 측정의 기준이 되는 단서 없이 다양한 내적상태 안에서 얼굴표정을 인식할 수 있는 개선된 시스템을 제안한다. 표정정보를 추출하기 위한 전처리작업으로, 백색화(whitening) 단계가 적용되었다. 백색화 단계는 영상데이터들의 평균값이 0이며, 단위분산값으로 균일한 분포를 갖도록 하여 조명 변화에 대한 민감도를 줄인다. 백색화 단계 수행 후 제 1 주성분이 제외된 나머지 주성분들로 이루어진 PCA표상을 표정정보로 사용함으로써 중립 표정에 대한 단서 없이 얼굴표정의 특징추출을 가능하게 하였다. 본 실험 결과는 83개의 내적상태와 일치되는 다양한 얼굴표정들에서 임의로 선택된 표정영상들의 얼굴표정 인식을 수행함으로써 다양하고 자연스런 얼굴 표정인식을 가능하게 하였다.