• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.232-233
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• 1998

이 논문에서는 시간지원 데이터베이스를 대상으로 하여 시간 간격과 시간 위상을 지닌 데이터에서의 정보를 탐사한다. 그리고 시간지원 데이터베이스에서의 시간 정보 유형을 제시하고 이에 따라 탐사되는 패턴의 유형을 분류한다. 또한 시간에 대한 계층적 구조인 시간 계층을 도입하고 이를 이용하여 각 항목의 유효시간 정보를 일반화시킨다. 시간 계층에 의한 유효시간의 일반화에 있어서 발생하는 시간 정보 유형의 변화와 패턴 유형의 변화를 살펴본다. 그리고 시간 간격 변화에 따른 패턴 정보의 발견을 예를 들어 기술한다. 이 논문에서는 시간 계층을 이용하여 시간 간격을 변화시킬 경우 발견되는 새로운 유형의 패턴 지식을 탐사하고 이를 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.81-84
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• 2019

자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.636-638
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• 2018

본 논문에서는 영어권에 비해 상대적으로 부족한 한국어 언어자원을 지속적으로 구축함으로써 한국어 문서로 구성된 시간정보 주석 말뭉치를 확보하고 이를 바탕으로 한국어 시간정보추출 시스템에 대한 연구를 수행한다. 말뭉치 구축 과정에서의 시간정보 주석 작업은 가이드라인을 숙지한 주석자들이 수작업으로 기록하고, 어떤 주석 결과에 대해 의견이 다른 경우에는 중재자가 주석자들과 함께 검토하며 합의점을 도출한다. 시간정보추출 시스템은 자연어 문장에 대한 형태소 분석결과를 이용하여 시간표현(TIMEX3), 시간관계와 연관된 사건(EVENT), 시간표현 및 사건들 간의 시간관계(TLINK)를 추출하는 단계로 이루어진다. 추출된 한국어 시간정보는 문서 내 공통된 개체에 대한 공간정보와 결합함으로써 시공간정보가 모두 반영된 SPOTL을 생성한다. 추후 실험을 통하여 제안시스템의 구체적인 시간정보추출 성능을 파악할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.308-310
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• 1999

정적 이미지도 시간 정보를 갖는다. 그래서, 정적 이미지 데이터에 시간 정보를 반영하여 시간적으로 연관된 이미지들간의 시간 관계성을 분석하고 표현하여, 사용자가 제시하는 시간 관계의 정보 요구 사항인 질의에 적절한 처리결과를 제공하는데 활용할 필요가 있다. 본 논문은 이미지에 표현될 수 있는 시간 정보를 추출하고 이 시간 정보를 바탕으로 이미지 도메인에 메핑되는 시간 도메인을 정의하며, 이미지들간의 시간 관계성을 표현하는 표현 구조를 설계하여 이중 그래프 모델의 표현 능력을 확장한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.229-231
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• 1998

시간지원 데이터베이스내에는 다양한 유형의 시간 정보가 내포되어 있다. 이 논문은 다양한 시간 정보를 기반으로 하는 시간 연관규칙 탐사에 관한연구이다. 기존의 연관규칙 탐사에 관한 연구는 현실세계에 존재하는 사건을 탐사 대상으로 하면서도 시간 개념을 지니지 않은 형태의 데이터 집합을 대상으로 하고 있다. 그리고 단순히 단일 시점의 트랜잭션 시간마을 고려하여 순차패턴을 추출해내는 연구가 진행되었다. 이러한 연구는 시간 데이터의 시간 간격 특성과 시간 위상 특성을 간과하게 된다. 또한 시간 종속적인 데이터에 관한 정보의 탐사 시에는 한계점을 지니게 된다. 따라서 이 논문에서는 시간 간격과 시간 위상을 지니는 시간지원 데이터베이스로부터 추출될 수 있는 시간 정보 유형을 제시하고 이에 기반한 다양한 유형의 연관규칙을 제시한다. 또한 시간 연관규칙을 정의하고 이를 탐사하는 과정을 설명하며 궁극적으로 시간지원 데이터베이스에서의 시간 연관규칙 탐사 시스템을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.211-214
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• 2021

다수의 태스크를 처리 가능하면서 일반화된 성능을 제공할 수 있는 모델을 구축하는 자연어 이해 분야의 연구에서는 멀티태스크 학습 기법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 또한, 자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. NLU 분야의 태스크를 더욱 정확하게 수행하려면 모델 내부적으로 시간정보를 반영할 필요가 있으며, 멀티태스크 학습 과정에서 추가적인 태스크로 시간적 관계정보를 추출하여 활용 가능하다. 본 논문에서는, 한국어 입력문장의 시간적 맥락정보를 활용할 수 있도록 NLU 태스크들의 학습 과정에서 시간관계 추출 태스크를 추가한 멀티태스크 학습 기법을 제안한다. 멀티태스크 학습의 특징을 활용하기 위해서 시간적 관계정보를 추출하는 태스크를 설계하고 기존의 NLU 태스크와 조합하여 학습하도록 모델을 구성한다. 실험에서는 학습 태스크들을 다양하게 조합하여 성능 차이를 분석하며, 기존의 NLU 태스크만 사용했을 경우에 비해 추가된 시간적 관계정보가 어떤 영향을 미치는지 확인한다. 실험결과를 통하여 전반적으로 멀티태스크 조합의 성능이 개별 태스크의 성능보다 높은 경향을 확인하며, 특히 개체명 인식에서 시간관계가 반영될 경우에 크게 성능이 향상되는 결과를 볼 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.264-266
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• 2017

본 연구는 리마인더 앱을 위한 효과적인 시간 표현 분석 방법을 제안한다. 시간 표현 분석을 위한 정규식 패턴을 이용하여 사용자 발화 텍스트로부터 시간 정보를 분석하고 시간 표현 유형에 따라 절대적 시간 정보로 변환한다. 제안한 방법은 정규식 패턴을 이용한 시간 표현 분석 기법으로 시스템의 유지 관리가 용이하고 정보량이 많은 패턴과의 매칭을 위해 효과적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.389-391
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• 1998

데이터 웨어하우스에서는 시간에 따라 변화되는 데이터를 관리함으로써 좀더 정확하게 요약화된 정보를 제공할 수 있다. 거의 모든 데이터 웨어하우스는 원시 데이터로 관계형 데이터베이스를 사용하지만, 관계형 데이터베이스는 시간 데이터에 대해 실제적인 지원을 하지 않는다. 그러므로 시간 변이 데이터에 대한 정확한 정보를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 시간 변이 데이터의 지원이 가능한 시간지원 데이터 웨어하우스를 설계하고자 한다. 이를 위해, 기존의 데이터 웨어하우스에서 원시 데이터로 사용하는 관계형 데이터베이스에 시간지원질의 처리 계층을 결합하는 방법을 보이고, 시간지원 데이터의 간격 시간에 대한 요약화 방법으로 시간지원 집계 트리 전략을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.301-304
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• 2017

시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.6 s.84
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• pp.19-30
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• 2005

The objective of this research is to keep track of path travel time using methods of collecting traffic data. Users of traffic information are looking for extensive information on path travel time, which is referred to as the time taken for traveling from the origin to the destination. However, all the information available is the average path travel times, which is a simple sum of the average link travel times. The average path travel time services are not up to the expectation of traffic information consumers. To improve provide more accurate path travel time services, this research makes a number of different estimates of various path travel times on one path, assuming it will be under the same condition, and provides a range of estimates with their probabilities to the consumers, who are looking for detailed information. To estimate the distribution of the path travel times as a combination of link travel times. this research analyzes the relation between the link travel time and path travel time. Based on the result of the estimation. this research develops the algorithm that combines the distribution of link travel time and estimates the path travel time based on the link travel times. This algorithm was tested and proven to be highly reliable for estimating the path traffic time.