• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.88-91
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• 2022

디지털 휴먼, 민원 상담, ARS 등 칫챗의 활용과 수요가 증가함에 따라 칫챗의 성능 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 오토 인코더(Auto-encoder) 기반의 생성 모델(Generative Model)은 높은 성능을 보이며 지속적인 연구가 이루어지고 있으나, 이전 대화들에 대한 충분한 문맥 정보의 반영이 어렵고 문법적으로 부적절한 답변을 생성하는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 검색 기반의 생성 모델과 관련된 연구가 진행되고 있으나, 현재 시점의 문장이 유사해도 이전 문장들에 따라 의도와 답변이 달라지는 멀티턴 대화 특징을 반영하여 대화를 검색하는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이와 같은 멀티턴 대화의 특징이 고려된 검색 방법을 제안하고 검색된 레퍼런스(준정답 문장)를 멀티턴 대화와 함께 생성 모델의 입력으로 활용하여 학습시키는 방안을 제안한다. 제안 방안으로 학습된 발화 생성 모델은 기존 모델과 비교 평가를 수행하며 Rouge-1 스코어에서 13.11점, Rouge-2 스코어에서 10.09점 Rouge-L 스코어에서 13.2점 향상된 성능을 보였고 이를 통해 제안 방안의 우수성을 입증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.285-287
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• 2017

본 논문에서는 Multi-layer sequence-to-sequence 구조를 이용해 한국어 대화 시스템을 개발하였다. sequence-to-sequence는 RNN 혹은 그 변형 네트워크에 데이터를 입력하고, 입력이 완료된 후의 은닉층의 embedding에 기반해 출력열을 생성한다. 우리는 sequence-to-sequence로 입력된 발화에 대해 출력 발화를 내어주는 대화 모델을 학습하였고, 그 성능을 측정하였다. RNN에 대해서는 약 80만 발화를, MTRNN에 대해서는 5만 발화를 학습하고 평가하였다. 모델의 결과로 나타난 발화들을 정리하고 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.198-204
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• 2022

대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.20 no.2
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• pp.197-206
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• 2016

A fill-in-the-blank with choices are widely used in classrooms in order to check whether students' understand what is being taught. Although there have been proposed many algorithms for generating this type of questions, most of them focus on preparing sentences with blanks rather than generating multiple choices. In this paper, we propose a novel algorithm for generating multiple choices, given a sentence with a blank. Because the algorithm is based on a statistical language model, we can generate relatively unbiased result and adjust the level of difficulty with ease. The experimental results show that our approach automatically produces similar multiple-choices to those of the exam writers.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.3-8
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• 2010

본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.267-270
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• 2004

실시간 운영체제는 임베디드 환경에서 매우 중요한 소프트웨어 컴포넌트이다. 임베디드 실시간 운영체제는 고안전성 시스템이나 유비쿼터스 시스템 내에서 강하고(Robust), 신뢰성(Reliable)있고, 안전한(Safety) 특성을 지녀야 한다. 근래에는 이러한 실시간 시스템을 UML 과 같은 모델 기반의 방법으로 설계하고 코드 생성을 통해 구현까지 이끄는 모델 유도 공학(Model Driven Engineering: MDE)[1]을 통해서 개발하고 있다. 이러한 MDE 의 모델은 대부분 UML 기반의 언어를 사용하여 아키텍처를 구성하고 설계하여 코드를 생성하여 구현 코드를 생성해 낸다. 본 논문에서는 이러한 MDE 의 비정형적 언어를 대신하여, 정형명세 언어를 사용하여 실시간 시스템의 모델을 설계하고 이를 검증하여 실시간 운영체제를 개발하는 방법론을 기술한다. 이렇게 함으로써 보다 엄격한 언어를 통해 시스템의 설계의 모호함이나 모순을 없애고, 수학적 기반의 검증을 통해 보다 안전하고 신뢰성 있는 시스템을 구현하자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.403-406
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• 2022

최근 한국어 언어 모델이나 단어 벡터 생성 등에서는 효과적인 토큰을 만들기 위해 품사 태그 없이 형태소 열만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 입력 문장에 대해 품사 태그열 생성없이 형태소 열만을 직접 출력하는 효율적인 모델을 제안한다. 특히, 자연어처리에서 적합한 트랜스포머를 활용하기 위해, 입력 음절과 원형 복원된 형태소 조각이 1:1로 대응되는 새로운 형태소 태깅 방법을 제안한다. 세종 품사 부착 말뭉치를 대상으로 평가해 본 결과 공개 배포되어 있는 기존 형태소 분석 모델들보다 형태소 단위 F1 기준으로 약 7%에서 14% 포인트 높은 성능을 보였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.8
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• pp.385-390
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• 2017

Because of the ever-increasing software complexity, model-based development techniques are becoming an essential technique in software development. However, even if model-based techniques are used, the test case generation for complex software is still a challenge to solve. In this paper, we propose a method to generate automatic test cases based on UML model using custom parser and SMT solver. By proposed technique, a test case can be generated even though the model is described in a platform independent language such as action language, or in a platform dependent language. In addition, a concolic execution technique is applied to efficiently generate test cases in the model. In this paper, we present a case study on the power window switch model of Hyundai Santa Fe through the proposed test case generation technique.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.215-220
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• 2021

다중 도메인에 대해 답변 생성 모델이 동작 가능하도록 하는 가장 쉬운 방법은 모든 도메인의 데이터를 순서와 상관없이 한번에 학습하는 것이다. 하지만 이경우, 발화에 상관 없이 지나치게 일반적인 답변을 생성하는 문제가 발생한다. 이에 반해, 도메인을 분리하여 도메인을 순차적으로 학습할 경우 일반적인 답변 생성 문제를 해결할 수 있다. 하지만 이경우 새로운 도메인의 데이터를 학습할 때, 기존에 학습한 도메인에 대한 성능이 저하되는 파괴적 망각 현상이 발생한다. 파괴적 망각 현상을 해결하기 위하여 다양한 지속학습기법이 제안되었으며, 그 중 메모리 리플레이 방법은 새로운 도메인 학습시 기존 도메인의 데이터를 함께 학습하는 방법으로 파괴적 망각 현상을 해결하고자 하였다. 본 논문에서는, 사람의 기억 시스템에 대한 모형인 앳킨슨-쉬프린 기억 모형에서 착안하여 사람이 기억을 저장하는것과 유사한 방법으로 메모리 리플레이 방법의 메모리 관리방법을 제안하였고, 해당 메모리 관리법을 활용하는 메모리 리플레이 방법을 통해 답변 생성 모델의 파괴적 망각 현상을 줄이고자 하였다. 다중 도메인 답변 생성에 대한 데이터셋인 MultiWoZ-2.0를 사용하여 제안 모델을 학습 및 평가하였고, 제안 모델이 다중 도메인 답변 생성 모델의 파괴적 망각 현상을 감소시킴을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.12
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• pp.983-987
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• 2009

One of the critical themes in the language acquisition is its exposure to linguistic environments. Linguistic environments, which interact with infants, include not only human beings such as its parents but also artificially crafted linguistic media as their functioning elements. An infant learns a language by exploring these extensive language environments around it. Based on such large linguistic data exposure, we propose a machine learning based method on the cognitive mechanism that simulate flexibly and appropriately infant's language learning. The infant's initial stage of language learning comes with sentence learning and creation, which can be simulated by exposing it to a language corpus. The core of the simulation is a memory-based learning model which has language hypernetwork structure. The language hypernetwork simulates developmental and progressive language learning using the structure of new data stream through making it representing of high level connection between language components possible. In this paper, we simulates an infant's gradual and developmental learning progress by training language hypernetwork gradually using 32,744 sentences extracted from video scripts of commercial animation movies for children.