• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.729-734
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• 2012

패턴 인식, 데이터 분석, 침입 탐지, 이미지 처리, 바이오 인포매틱스 등과 같은 수많은 분야에서 클러스터링 분석이 사용되고 있다. 기존의 많은 연구들은 수치 데이터에만 기반을 두고 있다. 그러나 구간 데이터, 히스토그램, 심지어는 함수들을 값으로 갖는 변수들을 다루는 심볼릭 데이터 분석이 부상하고 있다. 본 논문에서는 이런 심볼릭 데이터들을 클러스터링하기 위하여 비대칭적 유사도를 제안한다. 또한 평균 유사도 값(ASV)에 기반한 클러스터링 방법도 개발한다. 제안하는 클러스터링의 결과는 기존 방법들과 다르며, 매우 고무적인 결과를 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.529-534
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• 2020

인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권4호
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• pp.383-393
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• 2005

멀티미디어 데이타베이스에서 이미지를 검색하기 위해 공간관계를 이용하는 것은 비주얼한 인터페이스 시스템을 통해서 효율적으로 수행할 수 있다. 시스템에서 이미지의 객체들은 2D 스트링으로 표현되고, 이것은 이미지 내의 객체를 추상화 하는 방법으로 객체의 심볼릭 프로젝션을 통해서 생성된다. 그러나 2D 스트링 표현기법을 이용한 이미지 객체간의 공간관계는 정확하지 않기 때문에 3D 이미지를 검색할 때 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기위해 본 논문에서는 3D 이미지를 위한 공간 연산자를 이용한 공간관계를 제안하고, 이미지의 공간관계에서 중복되는 부분을 제거하기 위해 여러 가지 추론규칙을 이용한다. 이러한 규칙을 기반으로 하는 추론기법은 내용을 이용해 이미지를 검색할 때 질의 처리 시스템에서 사용되고, 기존의 방법보다 정확도와 융통성이 높다.