• The Journal of the Korean dental association
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• v.15 no.4
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• pp.301-304
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• 1977

우리인체의 언어기관은 중추신경에서부터 근육에 이르기까지 광번위한 부분이다. 언어9발성)기관을 근육의 단계에서 볼 때는 다음의 세 가지 model(모형)으로써 언어생성(발성) 과정을 설명할 수 있다. 첫째 모형은 해부학적인 모형으로써 언어생성에 어떠한 근육들이 작용하는가를 볼 수 있고 두째번 모형은 생리학적인 모형으로 언어생성과정의 기능적인 면을 볼 수 있고 셋째번 모형은 물리학적 모형으로 말소리의 물리학적인 성질을 이해하는데에 도움을 준다. 이 세 가지 모형을 이용해서 언어생성 과정을 간결하게 설명했다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.310-313
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• 2004

자바는 컴파일러에 의해 아키텍처 독립적인 바이트코드로 구성된 바이너리 형태의 클래스 파일을 생성하면 JVM에 의해 하드웨어와 운영체제에 상관없이 실행이 가능한 플랫폼 독립적인 언어로 현재 가장 널리 사용되는 범용 프로그램 언어중 하나이다. EVM(Embedded Virtual Machine)은 Microsoft사의 .NET 언어와 SUN사의 Java 언어등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템을 위한 가상기계이며, SIL(Standard Intermediate Language)은 EVM에서 실행되는 중간언어로 다양한 프로그래밍 언어를 수용하기 위해서 객체지향 언어와 순차적 언어를 모두 수용하기 위한 연산 코드 집합을 갖고 있다. 본 논문에서는 자바 프로그램을 EVM에서 실행 될 수 있도록 자바 프로그램을 컴파일하여 생성된 클래스 파일로부터 Oolong 코트를 추출하고 추출된 Oolong 코드를 EVM의 SIL 코드로 변환하는 Oolong-to-SIL 번역기 시스템을 구현하였다. 번역기 시스템을 정형화하기 위해 Oolong 코드의 명령어 등을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였고, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 SIL 코드를 생성하도록 번역기 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다. 이와 같이 번역기를 구성함으로써 목적기계의 중간언어 형태에 따라 중간언어 번역기를 자동으로 구성할 수 있어 재목적성(Retargetability)을 높일 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.431-440
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• 1999

기존 시각언어 컴파일러 자동화 도구는 시각 구문의 그래픽 정의부분을 명세하고 확장 및 수정하는 방법의 한계로 인해 어휘분석단계를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체지향 시각언어 문법을 기반으로 한 새로운 방식의 문법 기반 자동 생성 시스템인 시각언어 컴파일러 자동 생성 환경(CGE-VL)을 구축한다. 이 시스템은 객체지향 패러다임을 기초로 한 시각언어 컴파일러 구축을 위한 실질적인 도구로 기존의 시각언어 컴파일러 자동화 도구와는 구별되는 객체지향 시각언어의 효과적인 명세 방법 제공, 어휘분석기를 이용한 파싱 시간의 단축, 객체지향 파서를 자동 생성하는 등의 새로운 특성을 제공한다. 이러한 특성은 특히 동일한 의미를 가지는 언어 구성요소가 그 쓰임에 따라 서로 다른 구체화된 의미 및 행동을 가지는 객체지향 시각언어에서는 언어 명세에서 최종 산물인 컴파일러에 이르는 전 단계에 동일한 객체 지향 패러다임을 사용함으로써 일관된 개발방법을 제공하여 그 효과가 두드러진다.

• Lingua Humanitatis
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• v.6
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• pp.77-108
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• 2004

This research focuses on the humboldt's thought for language. In Korea, only two themes, 'worldview' and 'nation' , problem of 'energeia' and 'ergon', was mostly researched. But we must research all together his thoughts, in order to understand his complete thoughts. His thoughts consist six themes : 1 . relation between thought and language. 2. problem of language-generation. 3. problem of translation. 4. substance of language. 5. worldview and nation. 6. energeia and ergon. From this five themes, we can understand, what his origin thought is. Therefore, we explained sequentially five themes in our paper. The theme 1, 5 and 6 are often interpretated between the scholars in Korea. But the theme 2 and 3 are not yet known. Therefore, we tried to explain it in this paper, what the problem of language-generation and the problem of translation are.tion and the problem of translation are.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.149-154
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• 2023

본고는 한국어 생성 모델의 독성 텍스트 저항 능력을 검증하기 위해 'CVALUE' 데이터셋에서 추출한 고난도 독성 질문-대답 100쌍을 바탕으로 한국어 생성 모델을 위한 '100 K-Poison' 데이터셋을 시범적으로 구축했다. 이 데이터셋을 토대로 4가지 대표적인 한국어 생성 모델 'ZeroShot TextClassifcation'과 'Text Generation7 실험을 진행함으로써 현재 한국어 생성 모델의 독성 텍스트 식별 및 응답 능력을 종합적으로 고찰했고, 모델 간의 독성 텍스트 저항력 격차 현상을 분석했으며, 앞으로 한국어 생성 모델의 독성 텍스트 식별 및 웅대 성능을 한층 더 강화하기 위한 '이독공독(以毒攻毒)' 학습 전략을 새로 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.289-294
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• 2023

대형 언어 모델(Large Language Model)은 방대한 데이터와 파라미터를 기반으로 문맥 이해에서 높은 성능을 달성하였지만, Human Alignment를 위한 문장 생성 제어 연구는 아직 활발한 도전 과제로 남아있다. 본 논문에서는 Instruction Tuning을 통한 문장 생성 제어 실험을 진행한다. 자연어 처리 도구를 사용하여 단일 혹은 다중 제약 조건을 포함하는 Instruction 데이터 셋을 자동으로 구축하고 한국어 언어 모델인 Polyglot-Ko 모델에 fine-tuning 하여 모델 생성이 제약 조건을 만족하는지 검증하였다. 실험 결과 4개의 제약 조건에 대해 평균 0.88의 accuracy를 보이며 효과적인 문장 생성 제어가 가능함을 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3539-3547
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• 1999

Korean linguistic information for the generation modulo of KANT(Knowledge-based Accurate Natural language Translation) system was constructed. As KANT has a language-independent generation engine, the construction of Korean linguistic information means the development of the Korean generation module. Constructed information includes concept-based mapping rules, category-based mapping rules, syntactic lexicon, template rules, grammar rules based on the unification grammar, lexical rules and rewriting rules for Korean. With these information in sentences were successfully and completely generated from the interlingua functional structures among the 118 test set prepared by the developers of KANT system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.202-204
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• 2001

본 논문에서는 GUI(Graphical User Interface)를 사용하여 사용자가 상호 작용적으로 도형 언어(visual language)의 문법을 기술함으로서 자동으로 공간 파서를 생성하는 공간 파서 생성기 SPG(Spatial falser Generator)의 구현에 대하여 논한다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. (1) 사용자가 도형 언어의 문법을 정의하고 실제로 파싱하고 싶은 도형 언어를 입력하는데 사용되는 도형 에디터를 가지고 있다. (2) 사용자가 도형을 이용하여 대략적인 문법을 자동으로 생성한 뒤, 수정하여 최종적인 문법을 정의하도록 한다. (3) 제약 해소기(Constraint solver)를 가지고 있어서 파싱된 도형 언어들이 그 생성 규칙에 쓰여져 있는 제약을 유지한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.8
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• pp.341-354
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• 2023

The title of a document is the brief summarization of the document. Readers can easily understand a document if we provide them with its title in their preferred styles and the languages. In this research, we propose a cross-lingual and style-based title generation model using multiple adapters. To train the model, we need a parallel corpus in several languages with different styles. It is quite difficult to construct this kind of parallel corpus; however, a monolingual title generation corpus of the same style can be built easily. Therefore, we apply a zero-shot strategy to generate a title in a different language and with a different style for an input document. A baseline model is Transformer consisting of an encoder and a decoder, pre-trained by several languages. The model is then equipped with multiple adapters for translation, languages, and styles. After the model learns a translation task from parallel corpus, it learns a title generation task from monolingual title generation corpus. When training the model with a task, we only activate an adapter that corresponds to the task. When generating a cross-lingual and style-based title, we only activate adapters that correspond to a target language and a target style. An experimental result shows that our proposed model is only as good as a pipeline model that first translates into a target language and then generates a title. There have been significant changes in natural language generation due to the emergence of large-scale language models. However, research to improve the performance of natural language generation using limited resources and limited data needs to continue. In this regard, this study seeks to explore the significance of such research.