• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.893-897
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• 2004

본 연구는 아이스하버 형태의 어도를 조립식으로 개발하여 실제 현장에 적용하기에 앞서 유량 변화에 따라 어도내 유속 및 유황변화를 조사하고 어도의 배열을 조정하여 어도의 현장적용성을 검토하기 위하여 실시하였다. 모형 월류수심이 40cm(현장 20cm)일 때 상류부는 어류가 소상하기에 적합한 유속을 나타내었고 하류부의 가장 낮은 월류부(좌측열)에서는 어류 소상에 다소 지장을 주는 유속변화를 보였다. 그러나 좌측열을 제외한 우측열과 중간열에서는 어류 이동 및 소상에 적절한 유속변화를 나타내고 있는 것으로 보아 본 어도는 유량 증가에 따라 월류 유속이 증가하여도 월류벽이 높은 구간에서는 유속이 증가폭이 크지 않기 때문에 수위변화에 대응력을 가지는 것으로 판단된다. 다양한 배열로 어도를 설치하면 유속이 느린 어도 구간은 어도 유인수로로서의 역할을 할 수 있으므로 어도내의 다양한 유속은 어류 소상에 유리하게 작용한 것으로 평가된다. 어도의 배열은 월류부의 높이가 높은 것을 좌${\cdot}$우측열에 배열하고 낮은 것을 중간열에 배열하면 갈수량에 대한 대응력이 증가하는 것으로 나타났다. 잠공은 하천의 유량 조건이 좋을 때보다 갈수기나 홍수기에 어류가 소상하는 통로의 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 본 어도는 다양한 월류벽의 배열로 하천의 수위변화에 대한 대응력을 가지고 있으며 구조적으로 견고하여 우리나라 하천 상황에 적절한 어도로 판단된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.205-210
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• 2020

한국어 자연어처리 분야가 발달하면서 동형이의어 분별을 한 단계 넘어선 다의어 분별의 중요성이 점점 상승하고 있다. 최근에 다의어가 태깅된 "모두의 말뭉치"가 발표되었고, 이 말뭉치는 다의어가 태깅된 최초의 공개 말뭉치로써 다의어 연구가 본격적으로 진행될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이 말뭉치를 학습하여 작동하는 다의어 분별의 초기 모델을 제시하며, 이 모델의 실험 결과는 차후 연구를 위한 비교 기준점이 될 수 있다. 이 모델은 딥러닝을 사용하지 않은 통계형으로 개발되었고, 형태소분석과 동형이의어 분별은 기존의 UTagger로 해결하고 말뭉치 자원 외에도 UWordMap을 사용하여 다의어 분별을 보조하였다. 이 모델의 정확률은 약 87%이며, 다의어 분별 전에 형태소분석 또는 동형이의어 분별 단계에서 오류가 난 것을 포함한다. 현재까지 공개된 이 말뭉치는 오직 명사만 다의어 주석이 있기 때문에 명사만 정확률 측정 대상이 되었다. 이 연구를 통하여 다의어 분별의 어려움과, 다의어 분별에는 동형이의어 분별과는 다른 방법이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1994.12a
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• pp.25-28
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• 1994

자동색인 시스템의 색인이 선정 능력을 향상시키기 위한 특정어파일 구축을 제안한다. 특정어파일을 도입함으로써 색인어 선정시 좀더 포괄적인(또는 세부적인) 주제어선정을 돕고 또한 전조합색인의 문제점으로 야기되기 쉬운 검색누수현상을 막을 수 있다. 특정어파일은 시소러스 기반 자동시스템의 성능을 강화하거나 시소러스파일의 대용으로 이용할 수 있을 것이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.3
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• pp.242-247
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• 2004

Conventional keyword spotting systems use the connected word recognition network consisted by keyword models and filler models in keyword spotting. This is why the system can not construct the language models of word appearance effectively for detecting keywords in large vocabulary continuous speech recognition system with large text data. In this paper to solve this problem, we propose a keyword spotting system using pseudo N-gram language model for detecting key-words and investigate the performance of the system upon the changes of the frequencies of appearances of both keywords and filler models. As the results, when the Unigram probability of keywords and filler models were set to 0.2, 0.8, the experimental results showed that CA (Correctly Accept for In-Vocabulary) and CR (Correctly Reject for Out-Of-Vocabulary) were 91.1% and 91.7% respectively, which means that our proposed system can get 14% of improved average CA-CR performance than conventional methods in ERR (Error Reduction Rate).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.8-8
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• 2023

하천에 설치된 횡단구조물은 어류의 이동을 방해하거나 불가능하게 만들지만, 어도를 통해 어류의 이동 및 서식생태에 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 하천에 서식하는 대부분의 어종은 연중 회유하는 특성을 갖기 때문에 어류의 자유로운 이동을 위해서 어도는 필수적으로 설치해야 하는 시설이다. 어도는 어류의 유영능력을 기반으로 수리시설물의 낙차나 하천의 유량 등을 고려하여 설계한다. 이처럼 어도 내의 흐름은 어류의 소상능력에 영향을 미치는 주요 인자로 평가되고 있으며 어도 내 흐름에 따라 어도의 이동효율에 차이가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 수치모의를 통해 계단식 어도 내의 어류 친화적 흐름의 특성을 연구하였다. 어류 친화적 흐름은 어류가 쉽게 유영할 수 있는 흐름을 의미하며, 유속, 난류운동에너지, 에너지소산을 기준으로 판단할 수 있다. 이를 위해 3차원 수치모형 FLOW-3D를 이용하였으며, 개수로 실험을 통해 모델의 검증을 수행하였다. 연구에서 사용한 어도의 형식은 국내에서 전체 어도의 20%를 차지하고 있는 계단식 어도로 선정하였다. 수위와 유속에 따라 흐름조건을 설정하였으며, 실험결과를 통해 어류의 유영능력에 영향을 미치는 3가지 항목의 값을 계산하여 어도 내의 어류 친화적 흐름의 적합성을 판단하였으며, 이를 바탕으로 최적의 흐름조건을 제시하였다. 향후, 본 연구결과는 계단식 어도를 설계하는 것에 기초자료가 될 수 있을 것이라 기대된다. 그러나 어도의 설계는 어도의 설치위치나 어도의 입구 위치 및 형태 등과 같은 설치계획에 따라 어도의 이동효율이 좌우될 수 있기 때문에 하천환경을 고려하는 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.181-185
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• 2022

고객들은 조작된 온라인 리뷰가 범람하는 가운데 진정성과 가치를 지닌 리뷰를 보고자한다. 귀인 이론(Attribution theory)의 관점에서, 사람들은 리뷰어의 과거 평가 이력을 바탕으로 리뷰가 진정성 있는지를 판단하는 경향이 있다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 리뷰어의 과거 평점 이력이 조작된 리뷰로 인식하는 것에 어떠한 영향을 미치며, 최종적으로 리뷰 유용성이 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 제안된 가설을 검증하기 위해 2차 데이터 분석(연구1)과 실험(연구2)을 수행했으며, 두 연구는 일관된 결과를 보여준다. 연구 1은 리뷰어의 과거 평가 이력이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하였다. 귀인이론에 근거하면, 사람들은 리뷰를 다른 목적을 가지고 작성되었다고 인식할 경우에 리뷰가 조작되었다고 생각하고, 그 리뷰가 물건이나 서비스의 진정한 가치를 평가하지 않았다고 간주한다. 따라서 해당 리뷰는 유용성이 낮게 평가되는 경향이 있다. 2차 데이터를 분석하기 위해 우리는 Python을 이용한 웹 스크레이퍼를 개발하여 TripAdvisor(TripAdvisor.com)에서 호텔 정보, 리뷰, 리뷰 정보 등의 연구 데이터를 수집하였다. 수집한 890명 리뷰어에 대한 100,621개의 리뷰를 분석하기 위해 음이항 회귀 분석을 수행하였다. 분석 결과, 평균 평점을 낮게 주는 리뷰어의 경우에 리뷰 유용성에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 사람들은 극단적인 평점을 거의 주지 않는 리뷰어가 작성한 리뷰가 더 도움이 된다고 평가했다. 연구 2는 리뷰어의 과거 평점 이력을 기준으로 리뷰가 조작되었다고 평가하는 사람들의 인식 프로세스를 실험하였다. 실험 결과, 사람들은 리뷰어의 과거 평점 이력이 평균적으로 평점을 낮게 주는 경우에는 리뷰가 의심스럽다고 판단하지 않는 것으로 나타났다. 그리고 사람들은 리뷰어가 대부분 극단적인 평점을 주는 이력이 있다면 해당 리뷰어가 작성한 리뷰가 의심스럽다고 판단하는 것으로 나타났다. 연구2는 사람들이 리뷰어의 과거 평점 이력을 바탕으로 리뷰가 조작되었는지 또는 리뷰가 도움이 되는지 판단하는 경향이 있음을 보여준다. 본 연구는 귀인이론을 바탕으로 리뷰어의 과거 평점 이력이 리뷰 조작성에 대한 인식과 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하여, 해당 연구분야에 새로운 관점을 추가한 기여점이 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.65-68
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• 2004

본 논문에서는 반복학습으로 음소모델을 강건하게 하여 음소기반 핵심어 검출 시스템의 성능을 개선하고자 하였다. 가변어휘 핵심어 검출 시스템은 인식 대상 핵심어의 추가와 변경이 용이하도록 모노폰 단위로 핵심어 모델과 필러 모델을 구성하였다. 핵심어 모델과 필러 모델은 동일한 음소모델을 이용하므로 각각의 음소 모델의 분별력 향상은 핵심어 검출 성능과 밀접한 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 음소 HMM(Hidden Markov Model)의 학습시에 반복 학습을 통하여 음소 모델을 강건하게 만든 후 핵심어 검출 실험을 수행하였다. 그 결과, 10회의 반복학습을 통하여 얻어진 음소 HMM을 이용한 핵심어 검출의 성능은 반복학습을 하지 않은 경우보다 핵심어 검출의 CA-CR 평균 성능이 $4\%$ 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.84-87
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• 2012

대분분의 검색 엔진에서 색인어의 추출 및 가중치의 부여방법은 매우 중요한 연구주제로, 검색 엔진의 성능에 큰 영항을 미친다. 일반적으로, 불용어 리스트를 통해 성능에 긍정적인 영향을 미치지 않는 색인어를 제거하거나, 핵심어 또는 전문용어 등 상대적으로 중요한 색인어를 강조하는 방식을 사용하여 검색엔진의 성능을 향상시킨다. 하지만, 어절 분리, 형태소 분석, 불용어 처리 등 검색엔진의 단계열 처리 과정에서, 개별적인 색인어가 검색엔진에 미치는 영향을 분석하고 이를 반영한 검색 엔진 성능 향상 기법은 제시되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 각 단계별 처리 과정에서 생성된 색인어가 미치는 영항을 계랑화하여 긍정적/부정적 색인어를 분류하는 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 색인어 가중치를 조절함으로써 검색 엔진의 성능 또한 향상 가능한 방법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.532-534
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• 2005

본 논문은 자동적인 언어기반자원구축을 위해 신문 말뭉치에서 괄호를 이용하여 추출한 대역어쌍들을 군집화하고 각 군집에서 적합대역어를 선정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서 주로 제시된 음차표기어 대역쌍 추출 방법은 완전한 형태의 영어원어 자소 정보를 이용하기 때문에 약어는 고려대상에서 제외되었다. 그러나 약어형태의 영어원어가 신문에서는 약 $82\%$를 차지하기 때문에 이를 처리할 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 바이그램을 기본으로 하는 형태정보를 이용하여 적합대역어를 선정하고 이와 형태정보를 공유하는 한국어대역어쌍들을 군집화한다. 또한, 음차표기어와 두문자어에 대한 처리를 추가하여 적용범위를 넓힌다. 실험을 위하여 신문말뭉치에서 추출한 대역어쌍 1,806개 중 영어원어를 기준으로 한국어대역어의 수가 5개 이상인 대역어쌍 집합 200개를 선정하였다. 본 논문에서 제시한 방법으로 측정한 결과, 대역어 군집화에 대해서는 $74\%$의 정확율과 $65\%$의 재현율을, 적합대역어 선정에 대해서는 $97\%$의 정확율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.582-586
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• 2020

국가기후기술정보시스템은 국내 환경기술과 국외의 수요기술 정보를 제공하는 검색 시스템이다. 그러나 기존의 시스템은 유사한 뜻을 가진 단일 단어와 복수 단어들을 모두 식별하지 못하기에 유의어를 입력했을 경우 검색 결과가 다르다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 유의어 사전을 기반으로한 환경기술 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 Word2vec 모델과 HDBSCAN(Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) 알고리즘을 이용해 유의어 사전을 구축한다. Word2vec 모델을 이용해 한국어와 영어 위키백과 코퍼스에 대해 형태소 분석을 진행한 후 단일 단어와 복수 단어를 포함한 단어를 추출하고 벡터화를 진행한다. 그 다음 HDBSCAN 알고리즘을 이용해 벡터화된 단어를 군집화 해주고 유의어를 추출한다. 기존의 Word2vec 모델이 모든 단어 간의 거리를 계산하고 유의어를 추출하는 과정과 대비하면 시간이 단축되는 역할을 한다. 추출한 유의어를 통합해 유의어 사전을 구축한다. 국가기후기술정보시스템에서 제공하는 국내외 기술정보, 기술정보 키워드와 구축한 유의어 사전을 Multi-filter를 제공하는 Elasticsearch에 적용해 최종적으로 유의어를 식별할 수 있는 환경기술 검색 시스템을 제안한다.