• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제12권4호
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• pp.61-72
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• 2006

유비쿼터스 서비스가 여러 분야에서 실용화 단계에 와 있다. 특히 u-쇼핑 분야에서는 사용자의 상황에 맞게 상품 혹은 상점을 유연하게 추천해 주는 개인화된 추천이 필요하다. 그러나 현재의 협력적 질의나 상황인식적 검색은 각각 동적 상황과 모호한 검색을 처리하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 이 두 가지 중요한 문제를 해결하기 위하여 개인화된 상황인식적이고 협동적인 검색방법을 상황적MKAH를 유도방법으로 제안하는 것이다. 본 연구의 가능성을 보이기 위해 CACO라고 하는 프로토타입 시스템을 구현하였으며 국내의 한 대규모 쇼핑몰 도메인에 맞게 적용하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권8호
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• pp.34-42
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• 2009

기존 이동통신 트래픽은 기존 음성위주에서 무선 인터넷접속 SMS/MMS 등 다양한 형태의 데이터서비스위주로 확대되고 있고, 대용량 인터넷 사용니즈가 유선에서 무선환경으로 바뀌고 있다. 이에 따라 휴대인터넷(WIBRO) 및 갖가지 3G 데이터 상품들이 상용화되었고, 무선 인터넷의 사용이 확대됨에 따라 MIPv6의 중요성이 부각되고 있으며, 2004년 표준화된 MIPv6에서 Fast MIPv6(2005), Hierachical MIPv6(2005), Proxy MIPv6(2008) 등 성능이 개선된 프로토콜 및 관련 기술이 활발히 연구중이다. MIPv6에서 가장 중요한 지연요소가 기지국간 이동시 핸드오버 지연과 패킷 손실인데 08년 8월 발표한 PMIPv6에서는 이동 관련 시그널링 메시지 및 지연 감소에 성능개선 효과가 크지만 1개의 LMA 도메인을 고려하여 기술하였다. 복수개의 LMA를 가정하여 LMA간 이동시에는 현재 특별한 규정이 없어 과도한 지연 시간으로 실시간 통신에 한계가 있다. 이를 극복하기 위해, LMA간을 이동할 경우를 가정하여, 세부절차 정립과 다양한 개선기법을 적용하고, 성능개선 효과를 확인한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1417-1426
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• 2004

유비쿼터스 상거래의 도래에 따라 개인화된 서비스에 대한 관심이 높아지고 있고, 고객이 관심을 갖는 상품에 대한 정보를 제공하기 위해 추천 기법의 중요성은 지금까지의 많은 연구들을 통해 제시되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 대부분 특징 기법에 의존적이고 전자 상거래에만 국한되어 적용될 수 있었다. 이러한 추천 기법을 유비쿼터스 상거래에 적용하기 위해서는 고객의 상황 또는 환경에 대한 정보 즉, 컨텍스트에 대한 확정된 도메인의 모델링과 각 추천 기법들의 상거래 활성화 단계별 장단점을 보완하기 위한 유기적 연계가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유비쿼터스 상거래에서 개인의 상거래 활동에 관련된 컨텍스트 정보를 모델링하고, 상거래 활성화 단계에 따라 상이한 특성을 갖는 각 추천 기법을 선호도 트리를 매개로 하여 연계하는 점진적 선호 분석 방법을 제시한다. 그리고 이러한 분석 과정을 통해 생성된 선호도 트리에서 정보를 효율적으로 처리하기 위해 XML 인텍스 기법을 적용한다.

• 월간경쟁저널
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• 제150호
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• pp.14-29
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• 2010

비록 부정경쟁방지법의 제정 목적이 부정경쟁행위 등의 방지를 통하여 건전한 거래질서를 유지한다는 의미의 경쟁체제 확립에 있기는 하지만, 우리나라의 경우는 법 제정 당시와는 달리 사실상 산업스파이에 대한 영업비밀의 보호나 주지의 상표 영업표지의 보호와 같은 지적재산권의 보호 법률로서의 역할로 점차 변화하고 있고, 특히 부정경쟁방지법이 주지의 상표에 대한 출처의 혼동에 대한 규제뿐만이 아니라 별도로 저명상표의 희석화(稀釋化) 방지라는 법익, 이에 더 나아가 도메인 네임(Domain Name)의 선점과 원산지 및 품질의 오인(誤認) 야기행위, 주지 저명한 타인의 디자인(Design), 캐릭터(Character)와 같은 상품의 표지에 이르기까지 지적재산권과 관련된 보다 넓은 법익의 보호까지 수행하게 되면서 그 기능은 날로 강화되고 있는 상태이다. 이에 반하여 부정경쟁방지법상의 부정경쟁행위 자체에 대한 규제는 사실상 주지 저명한 타인의 상표나 상품표지의 식별력이나 출처표시기능 등의 보호라는 의미의 분쟁수준을 넘지 못하고 있어, '경쟁법'으로서의 역할은 상대적으로 미약해지고 있는 것 또한 현실이다. 또한, 공정거래법 제23조 제1항 제8호를 비롯하여 현행 공정거래법상의 불공정거래행위에 대한 규정체제를 살펴보면, 해석 여하에 따라서는 부정경쟁방지법상의 부정경쟁행위가 대부분 공정거래법상의 불공정거래행위의 범위 내로 포섭될 수도 있는 상황이기도 하다. 이에 양 법률의 성격과 역할, 앞으로 나아가야 할 방향을 고민하지 않을 수 없고, 이와 같은 논의는 발전적 입법론으로서의 가치를 갖는다. 물론 불공정거래행위(부정경쟁행위)에 대한 규제에 있어서 반드시 독일법체계에 따를 것인지 아니면 미국의 경우를 따를 것인지에 대한 선택 자체가 논리적으로 양립 불가능한 것은 아닐 것이지만 우리나라의 경우는 1980년 "독점규제 및 공정거래에 관한 법률"이 제정되는 과정에서 당시 부정경쟁방지법에 담겨 있던 기존의 부정경쟁행위에 대한 규정과 공정거래법상의 불공정거래행위와의 경합이나 중복문제는 마땅히 검토되었어야 했음에도 불구하고 공정 거래법의 제정과정에서 사실상 부정경쟁방지법의 존재 자체가 간과되어 오늘에 이르고 있다. 그동안 양 법률상의 규정 중복이나 충돌을 정식으로 문제 삼았던 바는 없었지만 '발전적 입법론' 이라는 차원에서 살펴 보면 부정경쟁방지법상의 부정경쟁행위에 대한 규제는 앞으로 공정거래법체계 내의 불공정거래행위로 포섭할 필요가 있고 이를 통하여 경쟁정책의 전문 전담기구로서 불공정거래행위에 대한 규제의 중심에 서 있는 공정거래위원회를 중심으로 효율적이고 통일적인 경쟁정책을 확립을 기대하여 볼 수 있을 것이다. 이 과정에서 공정거래법의 변화 또한 뒤따라야 하는데, 부정경쟁방지법상의 부정경쟁행위의 편입에 따라 불공정거래행위에 대한 규정 일부를 알맞게 다시 수정하는 것에 그치지 않고, 기존 부정경쟁방지법이 인정하고 있었던 사인간(私人間) 금지 또는 예방청구권 또한 공정거래법으로 그대로 편입되는 방향으로의 입법 개선이 이루어질 필요가 있으며, 그동안 '부정경쟁방지법의 공정거래법으로의 편입문제'와는 전혀 무관하게 공정거래법의 사적 구제 및 사소(私訴)의 활성화 차원의 논의로서 공정거래법상 사인간 금지청구권의 도입 여부가 검토되어 왔지만, 앞으로 이 문제는 부정경쟁방지법상 부정경쟁행위의 공정거래법체계 내로의 편입문제와 함께 이를 포함한 더욱 큰 논의로서 다시 적극적으로 검토될 필요가 있다고 본다. 이를 통하여 앞으로 부정경쟁방지법은 특허청을 중심으로 산업스파이에 대한 규제나 영업비밀의 보호와 기타 지적재산권의 보호에 온 힘을 다하고, 공정거래법은 공정거래위원회를 중심으로 불공정거래행위 (부정경쟁행위에 대한 보다 포괄적이고 통일적인 규제를 담당하여 '선택과 집중' 이라는 차원의 각 법률체계의 한 차원 높은 발전 또한 기대해 볼 수 있을 것으로 확신한다. 이러한 합의점을 시작으로 미시적인 다음 단계의 논의에 해당하는 사인간 금지청구권의 허용범위나 허용요건, 남용을 방지하기 위한 제도적 장치, 단체소송 등의 허용 여부 등의 논의도 함께 하여야 할 것이고, 이 과정에서 미국의 클레이튼법(Clayton Act)이나 가까운 일본의 입법례를 참고하여 우리의 실정에 맞는 규제의 틀을 마련함이 타당할 것이고, 이를 통하여 궁극적으로 그동안 공정거래법의 사적 집행의 활성화를 통한 경쟁질서의 확립의 강화라는 이상에 더욱 가까워질 수 있는 좋은 입법적 변화의 모습을 볼 수 있을 것이라 생각한다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.515-528
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• 2023

전자상거래 시장의 성장과 더불어 소비자들은 상품 및 서비스 구매 시 다른 사용자가 작성한 후기 정보에 기반하여 구매 의사를 결정하게 되며 이러한 후기를 효과적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히, 사용자 후기에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석하는 것이 아니라 다면적으로 분석하는 속성기반 감성분석 방법이 주목받고 있다. 속성기반 감성분석을 위한 다양한 방법론 중 최신 자연어 처리 기술인 트랜스포머 계열 모델을 활용한 분석 방법이 있다. 본 논문에서는 최신 자연어 처리 기술 모델에 두 가지 실제 데이터를 활용하여 다국어 사용자 후기에 대한 속성기반 감성분석을 진행하였다. 공개된 데이터 셋인 SemEval 2016의 Restaurant 데이터와 실제 화장품 도메인에서 작성된 다국어 사용자 후기 데이터를 활용하여 속성기반 감성분석을 위한 트랜스포머 계열 모델의 성능을 비교하였고 성능 향상을 위한 다양한 방법론도 적용하였다. 다국어 데이터를 활용한 모델을 통해 언어별로 별도의 모델을 구축하지 않고 한가지 모델로 다국어를 분석할 수 있다는 점에서 효용 가치가 클 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.59-83
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• 2018

고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.