• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.707-710
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• 2023

관계추출은 문장 내 두 개체 간의 의미적 관계를 추론하는 자연어분석 태스크이다. 딥러닝의 발전과 더불어 관계추출은 BERT 계열의 이해형 언어모델을 이용하였다. 그러나, ChatGPT의 혁신적인 등장과 함께, GPT계열의 생성형 언어모델에 대한 연구가 활발해졌다. 본 논문에서는 소규모의 생성형 언어모델(Kebyt5)을 이용하여 관계추출 성능개선을 위한 프롬프트 구성 및 생각의 사슬(CoT) 학습 방법을 제안한다. 실험결과 Kebyt5-large 모델에서 CoT 학습을 수행하였을 경우, Klue-RoBERTa-base 모델보다 3.05%의 성능개선이 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.240-245
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• 2015

일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.284-288
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• 2022

최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.135-140
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• 2020

사전 학습된 Transformer 기반 언어 모델은 자연어처리 시스템에 적용되었을 시 광범위한 사례에서 큰 폭의 성능 향상을 보여준다. 여기서 사전 학습에 사용되는 언어 모델링 태스크는 비지도 학습에 속하는 기술이기 때문에 상대적으로 데이터의 확보가 쉬운 편이다. 하지만 몇 종의 주류 언어를 제외한 대부분 언어는 활용할 수 있는 언어 자원 자체가 희소하며, 따라서 이러한 사전 학습 기술의 혜택도 누리기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 발생할 수 있는 자원 희소성 문제를 극복하기 위해 이종 언어 간 전이 학습을 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법은 언어 자원이 풍부한 언어에서 학습된 Transformer 기반 언어 모델에서 얻은 파라미터 중 재활용 가능한 부분을 이용하여 목표 언어의 모델을 초기화한 후 학습을 진행한다. 또한, 기존 언어와 목표 언어의 차이를 학습하는 역할을 하는 적응층들을 추가하여 이종 언어 간 전이 학습을 돕는다. 제안된 방법을 언어 자원이 희귀한 상황에 대하여 실험해본 결과, 전이 학습을 사용하지 않은 기준 모델 대비 perplexity와 단어 예측의 정확도가 큰 폭으로 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.416-420
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• 1997

다양한 응용 목적의 대규모 실용적 언어지식 구축을 위해서는 한국어의 모든 언어현상을 수용할 수 있는 이상적인 언어지식(optimal linguistic knowledge) 획득을 목표로 연구해 나가야 한다. 본 연구에서 언어지식의 획득은 주어진 말뭉치의 분석을 통해 이루어진다. 주어진 말뭉치에서 새로운 언어현상이 발견되었을 경우, 기존의 언어지식은 새로운 언어현상을 수용할 뿐만 아니라 기존에 발견되었던 언어현상도 함께 수용할 수 있도록 바뀌어져야 한다. 이러한 변화의 원칙이 보장되어야만 언어지식의 양적 확장과 함께 질적 확장을 이룰 수 있다. 본 연구에서는 언어지식의 질적 확장을 언어지식의 수렴성이라고 정의하고 수렴성 보장을 위한 방법론을 연구한다. 수렴성 보장을 위해서는 먼저 언어지식 획득과정이 공정화, 자동화되어야 하고 언어지식이 변화할 때 수렴을 확인하는 과정이 필요하다. 수렴을 확인하기 위하여 구문구조 데이터베이스와 역사전(Inverted Dictionary)을 이용하는 방법을 제안한다. 지금까지는 언어지식의 양적 확장에만 치중해 왔으나 본 연구에서 제안된 방법으로 언어지식이 구축된다면 질적 확장도 함께 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.711-715
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• 2023

본 연구는 대부분의 언어 모델이 사용하고 있는 서브워드 토큰화 과정을 거치지 않고, 바이트 단위의 인코딩을 그대로 다룰 수 있는 토큰-프리 사전학습 언어모델에 대한 것이다. 토큰-프리 언어모델은 명시적인 미등록어 토큰이 존재하지 않고, 전 처리 과정이 단순하며 다양한 언어 및 표현 체계에 대응할 수 있는 장점이 있다. 하지만 관련 연구가 미흡, 서브워드 모델에 대비해 학습이 어렵고 낮은 성능이 보고되어 왔다. 본 연구에서는 한국어를 중심으로 토큰-프리 언어 이해-생성 모델을 사전 학습 후, 서브워드 기반 모델과 비교하여 가능성을 살펴본다. 또한, 토큰 프리 언어모델에서 지적되는 과도한 연산량을 감소시킬 수 있는 그래디언트 기반 서브워드 토크나이저를 적용, 처리 속도를 학습 2.7배, 추론 1.46배 개선하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1991년도 추계종합학술발표회논문집
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• pp.196-198
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• 1991

분산 시스팀 환경하에서 여러 다양한 구성요소사이의 상호작용과 통신을 관장하는 규칙들인 프로토콜을 설계하는데 있어서 컴퓨터 과학 및 공학 영역의 형식방법과 소프트웨어 공학기법이 적용되고 있다. 그 결과로서 새로운 영역인 프로토콜 공학(Protocol Engineering)의 중요성이 점차 대두되고 있다. 본 연구에서는 프로토콜 공학 사이클(프로토콜과 서비스 명세, 프로토콜 검정과 검증, 프로토콜 종합, 프로토콜 변환, 성능 평가, 자동 구현, 그리고 적합성 시험) 중에서 적합성시섬 즉, 적합성 시험언어인 TTCN(Tree and Tabular Combined Notation) 특성, 시험시나리오, 그리고 추상적 시험 시나리오를 수행하는 시험언어 번역기(TTCN2C)에 관해서 논하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.301-307
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• 1996

다국어 자동번역이란 2개국어 이상 언어들간의 번역을 말한다. 기존의 다국어 자동번역 시스템은 크게 변환기반 transfer-based 방식과 피봇방식으로 분류될 수 있는데 변환기반 다국어 자동번역 시스템에서는 각 언어의 분석과 생성 규칙이 상이하게 작성됨으로써 언어들간의 공통성이 수용되지 못하였고 그로 인해 전체 번역 메모리의 크기가 증가하는 결과를 초래하였었다. 또한 기존의 피봇방식에서는 다국어에 적용될 수 있는 언어학적 보편성 모델을 구현하는 어려움이 있었다. 이러한 기존의 다국어 자동번역 시스템의 단점들을 극복하기 위해 본 논문에서는 언어들간의 공통성을 수용하며 또한 여러 언어에서 공유될 수 있는 공통 규칙에 의한 다국어 자동번역 시스템을 제안하고자 한다. 공통 규칙의 장점은 전산학적으로는 여러 언어에서 단지 한번 load 되기 때문에 전체 번역 메모리의 크기를 줄일 수 있다는 것과 언어학적으로는 문법 정보의 작성.수정.관리의 일관성을 유지할 수 있다는 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.123-127
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• 1996

영어와 한국어의 통사구조의 차이로 인하여, 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생의 영어 문장 유형에 따른 통사 처리에 있어 차이가 있을 것이다. 네가지 영어 문장 유형, 수동태, 관계사절, 물주구문, 가정법 구문 등으로 문장 완성 과제를 실험하여 이중언어자와 비이중언어자의 문장완성 시간과 오류율을 측정하였다. 실험 결과 비이중언어자인 한국 대학생은 다른 문장 유형에 비하여 물주구문에서의 통사처리 수행에 있어 이중언어자와 유의한 차이를 보였다. 이로부터 이중언어자와 한국 대학생의 영어 문장의 통사 정보처리의 자동화 및 어순효과 정보와 생물 주어(word animacy)구문 단서, 즉 대부분의 주어는 살아있는 사물의 명사로 이루어져 있다는 단서(Gass, l987)의 사용에 대하여 논의하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.521-526
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• 1993

다언어간 번역을 지향하는 기계번역시스템의 개발을 위해서는, 의미 이해기반의 해석기술과 언어에 독립적인 생성기술의 설계가 기본이므로 원시언어와 목표언어가 어느 한쪽의 언어지식에 의존하지 않고 언어형식화가 가능한 중간언어 구조를 설정하는 것이 중요하다. 따라서, 한국어를 중심으로 하는 다언어 번역의 설계에서는 비교적 문구조의 정형화가 이루어진 영어와는 달리 어순 배열의 자유도가 높고 조사의 격표시로 문장구조가 결정되는 한국어의 특성을 고려한 해석 및 생성 메카니즘이 필요하다. 본 논문에서는 문장에 내포된 심층의미의 중간 표현으로써, 단어의 의미를 개념화시킨 개념소(Conceptual Primitive)간의 의미적 결합관계를 나타내는 개념 그래프(Conceptual Graph)를 채택하고 설계한 다언어 번역지향의 중간언어기반 번역시스템에 대하여 기술한다.