• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.270-272
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• 2022

임상을 거친 약물이 시중에 유통되지 못하는 요인 중 하나는 안전성이다. 약물 부작용으로 인해 발생하는 안전성 문제의 주된 원인인 신경독성의 경우, 사전에 약물이나 화합물에 대한 위험 평가가 필요하다. 현재 약물의 안전성 검사를 위한 실험들은 동물 실험을 기반으로 하고 있으며, 이는 시간과 비용이 많이 든다는 단점을 갖는다. 따라서 위 문제를 해결하기 위해 in silico 실험을 통한 신경독성 예측모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 의학 언어 시스템 (Unified Medical Language System)을 이용해 신경독성의 범주를 확대하고, 통합 데이터베이스를 기반으로 다양한 관련 화합물 데이터를 얻었다. 얻은 화합물들의 SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)를 fingerprint로 변환시키고 이를 사용한 기계학습 기반의 모델을 만들었다. 모델은 최종적으로 신경독성의 유무를 예측한다. 해당 연구에서 제안된 실험은 in vivo 실험에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 더 나아가 신약 개발 연구 기간을 단축하고 개발 중지 등의 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.439-449
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• 2024

최근 음성 생성 기술의 급격한 발전으로, 텍스트만으로도 자연스러운 음성 합성이 가능해졌다. 이러한 발전은 타인의 음성을 생성하여 범죄에 이용하는 보이스피싱과 같은 악용 사례를 증가시키는 결과를 낳고 있다. 음성 생성 여부를 탐지하는 모델은 많이 개발되고 있으며, 일반적으로 음성의 특징을 추출하고 이러한 특징을 기반으로 음성 생성 여부를 탐지한다. 본 논문은 생성 음성으로 인한 악용 사례에 대응하기 위해 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안한다. 오디오를 입력으로 받는 딥러닝 기반 오디오 코덱 모델과 사전 학습된 자연어 처리 모델인 BERT를 사용하여 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안하였다. 본 논문이 제안한 음성 특징 추출 모델이 음성 탐지에 적합한지 확인하기 위해 추출된 특징을 활용하여 4가지 생성 음성 탐지 모델을 만들어 성능평가를 진행하였다. 성능 비교를 위해 기존 논문에서 제안한 Deepfeature 기반의 음성 탐지 모델 3개와 그 외 모델과 정확도 및 EER을 비교하였다. 제안한 모델은 88.08%로 기존 모델보다 높은 정확도와 11.79%의 낮은 EER을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 음성 특징 추출 방법이 생성 음성과 실제 음성을 판별하는 효과적인 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국안전학회지
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• 제38권5호
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• pp.51-57
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• 2023

Numerous studies have been conducted to analyze the causal relationships of maritime accidents using natural language processing techniques. However, when multiple causes and effects are associated with a single accident, the effectiveness of extracting these causal relations diminishes. To address this challenge, we compiled a dataset using verdicts from maritime accident cases in this study, analyzed their causal relations, and applied labeling considering the association information of various causes and effects. In addition, to validate the efficacy of our proposed methodology, we fine-tuned the KoELECTRA Korean language model. The results of our validation process demonstrated the ability of our approach to successfully extract multiple causal relationships from maritime accident cases.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.81-83
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• 2022

연구 동향을 파악하는 것은 연구 수행 시 필수적인 요소이다. 대부분의 연구자들은 관심분야의 학술대회 및 저널을 대표하는 기술 핵심구나 관심 분야를 검색함으로써 연구 동향을 파악한다. 하지만, 최근 인공지능과 같은 특정 분야의 경우 한 개의 학술대회에 한 해당 수백~수천 개의 논문이 출간되기 때문에 전체 분야의 경향성을 파악하는 데 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 학술대회 또는 저널 제목을 활용하여 기술 핵심구를 자동으로 추출함으로써 연도별 학술대회 및 저널의 연구 동향 파악을 지원하고자 한다. 핵심구 추출은 문장 또는 문서를 대표하는 주요 구문을 추출하는 작업으로서 검색, 요약, 내용 파악 등을 위해 근간이 되는 기술이다. 기존 사전학습 언어모델 기반의 핵심구 추출 모델은 문서 단위의 긴 텍스트를 기준으로 모델링 하였기 때문에 제목 단위의 짧은 텍스트에서는 성능이 낮아진다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 짧은 텍스트에 강인하면서 단어 자체의 중요도를 고려한 학술대회 및 저널의 기술 핵심구 추출 모델을 제안하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.73-79
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• 2022

Artificial intelligence (AI) 프로젝트에 널리 사용되는 Python 언어는 Interpreter 언어로 Runtime 시에 오류가 발생한다. 오류로 인한 프로젝트의 실패를 방지하기 위해서는 사전에 예외적인 상황이 발생할 수 있는 코드에 대한 예외 처리가 필요하다. 특히, 많은 리소스를 필요로 하는 AI 프로젝트에서, 오랜 실행 후 발생하는 예외는 큰 리소스 낭비를 초래한다. 하지만, 예외 처리는 개발자의 경험에 의존하기 때문에 개발자들은 잡아야 할 적절한 예외를 결정하는데 어려움을 가진다. 이러한 필요성을 해결하기 위해 기존 예외 처리문을 학습하여 개발 중에 개발자에게 잡아야 할 예외를 제안해주는 접근 방법을 제안한다. 제안 방법은 try 블록의 소스 코드를 입력으로 받아 except 블록에서 처리되어야 할 예외들을 제안해준다. 우리는 2개의 프레임워크로 구성된 대규모 프로젝트에 대해 접근 방법을 평가한다. 우리의 평가 결과에 따르면, 예외 제안을 수행할 때 평균 AUPRC는 0.92 이상을 나타낸다. 연구 결과는 제안된 방법이 비교 모델들을 능가하는 예외 제안 성능으로 개발자의 예외 처리를 지원할 수 있음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

• 한국음향학회지
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• 제21권7호
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• pp.656-664
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• 2002

본 논문에서는 한국어 발음열 자동 생성기를 이용하여 한국어의 음운 규칙에 대한 통계적 분석을 수행하였다. 실험에 사용한 발음열 자동 생성기는 한국어 음운 변화 현상에 대해 형태음운론에 기반 한 언어학적 분석과 문교부 표준어 규정의 표준 발음법에서 유도된 필수 및 수의적 음소 변동 규칙과 변이음 규칙의 단계적 적용 모델을 사용해서 구현되었으며, 특히 연속음성 인식을 위한 학습용 발음열과 인식용 발음사전 생성의 최적화를 목표로 하였다. 본 논문에서는 대어휘 연속음성 인식기의 음향 모델을 구축하기 위해 만들어진 삼성 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 음성 데이터 베이스의 60,000문장에 적용된 발음열 생성기의 음소 변동규칙들의 분포 및 그 통계를 사용해서 한국어 음운 변화 양상을 분석하였다. 적용된 빈도수를 기준으로 분석한 결과, 필수음소 변동규칙의 경우는 연음법칙, 경음화, 격음화, 장애음의 비음화순으로, 수의적 음소 변동규칙의 경우는 초성 ㅎ 탈락, 중복 자음화, 동일 조음위치 자음탈락 순으로 음운 변화가 발생하였다. 이러한 적용 규칙들의 통계적 자료를 기반으로 한국어 음운 변화 양상을 파악할 수 있었으며, 나아가 본 논문의 연구 결과는 음성 인식 시스템을 개발하는데 유용하게 사용할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.511-522
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• 2014

소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.