• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.145-150
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• 2020

최근 음성인식 분야에서 신경망 기반의 종단간 모델이 제안되고 있다. 해당 모델들은 음성을 직접 입력받아 전사된 문장을 생성한다. 음성을 직접 입력받는 모델의 특성상 데이터의 품질이 모델의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 이러한 종단간 모델의 문제점을 해결하고자 음성인식 결과를 후처리하기 위한 멀티모달 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 음성과 전사된 문장을 입력 받는다. 입력된 각각의 데이터는 Encoder를 통해 자질을 추출하고 주의집중 메커니즘을 통해 Decoder로 추출된 정보를 전달한다. Decoder에서는 전달받은 주의집중 메커니즘의 결과를 바탕으로 후처리된 토큰을 생성한다. 본 논문에서는 후처리 모델의 성능을 평가하기 위해 word error rate를 사용했으며, 실험결과 Google cloud speech to text모델에 비해 word error rate가 8% 감소한 것을 확인했다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.4
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• pp.219-229
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• 2017

The study was conducted to find out lexical complexity and syntactic complexity for Korean learners by telling stories to see pictures. The results were as follows. First, there was no meaningful difference according to nationality. Second, we checked the differences on lexical complexity and syntactic complexity according to Korean studying period, only number of difference words showed meaningful difference among lexical complexity sub variables, but there was no difference among syntactic complexity sub variables. Third, we also checked correlation among staying period of Korea, Korean studying period, and other language related variables. It showed meaningful correlation staying period in Korea and other language related variable except Korean studying period and TTR. The directions for teaching Korean learners were suggested on the point of converge view according to results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.588-591
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• 2021

다중추론 질의응답 태스크는 하나의 문서만 필요한 기존의 단일추론 질의응답(Single-hop QA)을 넘어서 복잡한 추론을 요구하는 질문에 응답하는 것이 목표이다. IRQA에서는 검색 모델의 역할이 중요한 반면, 주목받고 있는 Dense Retrieval 모델 기반의 다중추론 질의응답 검색 모델은 찾기 어렵다. 본 논문에서는 검색분야에서 좋은 성능 보이고 있는 Dense Retrieval 모델의 다중추론을 위한 사전학습 방법을 제안하고 관련 한국어 데이터 셋에서 이전 방법과의 성능을 비교 측정하여 학습 방법의 유효성을 검증하고 있다. 이를 통해 지식 베이스, 엔터티 링킹, 개체명 인식모듈을 비롯한 다른 서브모듈을 사용하지 않고도 다중추론 Dense Retrieval 모델을 학습시킬 수 있음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.14-19
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• 2020

신조어는 자연어처리에 있어 대단히 중요하며, 시스템의 전체 성능에 직접적인 영향을 미친다. 일단위, 주단위로 신규 발생하는 어휘들에 대해, 자동으로 신규성 및 중요도가 측정되어 제공된다면, 자연어처리 연구 및 상용시스템 개발에 큰 도움이 될 것이다. 이를 위해, 본 연구는 한국어 말뭉치 KorNewVocab을 새로이 제시한다. 먼저, 신조어가 가져야 할 세부 중요 조건을 1)신규 어휘 2)인기 어휘 3)지속 사용 어휘로 정의하고, 이 조건을 만족하는 신조어 말뭉치를 2019.01~2019.08까지의 뉴스기사를 중심으로 신조어 412개와 4,532 문장으로 구성된 신조어 말뭉치를 구축하였다. 또한, 본 말뭉치의 구축에 활용된 반자동 신규어휘 검출 및 중요도 측정 방법에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.162-166
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• 2020

자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.443-445
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• 2022

인공지능 기술이 발전함에 따라 경찰의 범죄수사 분야에서도 인공지능 기술을 적용하고자 하는 연구가 활발하다. 범죄수사의 결과물인 수사결과 보고서 작성에 있어 판결문은 중요한 데이터가 될 수 있다. 그러나 판결문은 공개된 데이터의 이미지화로 인해 정형화된 데이터의 확보가 까다롭고, 소수의 법조계 전문가가 아닌 일반인이 생성해내기 어려워 데이터 확보가 쉽지 않은 현실이다. 이에 본 연구에서는 생성적 사전학습 언어모델을 이용한 판결문 문장 데이터 생성을 제안하였다. 카카오의 KoGPT를 활용하여 실제 판결문장 일부를 제시한 결과 판결문과 유사한 형태의 문장을 생성한 것을 확인하였다. 향후 판결문 데이터를 활용하기 위한 인공지능 기술 기반 범죄수사 연구에 있어, 생성된 판결문 데이터를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.10
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• pp.45-53
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• 2018

Recently, studies about bilingual word embedding have been gaining much attention. However, bilingual word embedding with Korean is not actively pursued due to the difficulty in obtaining a sizable, high quality corpus. Local embeddings that can be applied to specific domains are relatively rare. Additionally, multi-word vocabulary is problematic due to the lack of one-to-one word-level correspondence in translation pairs. In this paper, we crawl 868,163 paragraphs from a Korean-English law corpus and propose three mapping strategies for word embedding. These strategies address the aforementioned issues including multi-word translation and improve translation pair quality on paragraph-aligned data. We demonstrate a twofold increase in translation pair quality compared to the global bilingual word embedding baseline.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.8 no.2
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• pp.91-103
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• 2018

Refactoring is an engineering technique for securing the quality of existing legacy code, improving the internal structure without changing the functionality of the software. Along with the reuse of open source software, reuse of source code through programming language conversion is increasingly required due to technical or market requirements. In this situation, the refactoring technique including language conversion as well as energy efficiency is considered to be an important means for improving the productivity and the quality of embedded software development. This paper proposes a code refactoring technique that converts the grammar and structure of a programming language into those of a different language through comparison and mapping, in addition to the existing energy efficient refactoring technique. The use of the proposed refactoring technique can expect to improve the competitiveness of the product through rapid software development and quality improvement by coping with the environment change of the software development language and enhancing the reuse of the existing code.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.198-205
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• 2011

GPS, ARPA, AIS, NAVTEX, VHF as modern aids-to-navigation equipments improve the safe navigation and help to reach a reduction in marine accidents by providing images, numeric values, texts, audio-based information for mates, However, we also noticed that it's complicate and difficult for a mate to acquire and analyze such information from these devices while he should devote himself to bridge watchkeeping especially in the urgent situation. Language is another way to get information and free the eyes and hands, so, to solve the problem above, we are trying to propose a new aids-to-navigation system, which can understand and merge multimedia marine safety information, analyze the situation and provide the necessary information in language. In this paper, we try to suggest a meaning interpretation model for supporting linguistic navigation safety information.

• MALSORI
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• no.29_30
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• pp.1-18
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• 1995

미국 남부 방언은 그 지역의 광대함과 아울러 그 지역에 속하는 언어사용자들의 언어 문화 및 역사적인 다양성에 의해 결코 한 가지 방언으로 취급할 수 없는 것임에도 불구하고 많은 경우에 그렇게 다루어져 왔다. 특히 소위 '남부 방언의 특징적 요소'로서 몇몇 자질들에 대한 연구가 많이 이루어져 왔다. 본 논문의 목적은 텍사스 지역방언에 이러한 남부 방언의 특징적 자질이 어느 정도 유지되고 있는가를 알아보고, 아울러 두 세대간에 언어적 차이가 있는지, 있다면 그 변화의 방향은 어느 쪽으로 전개되어가고 있는지를 밝히려는 데 있다. 이를 위하여 토박이 텍사스 인에 한하여 한 가정에서 두 세대(늙은 세대와 젊은 세대)를 대표하는 정보제공자 두 명씩을 각각 추출하여 네 가정 모두 여덟 명에게서 얻은 언어자료를 녹음하여 이를 분석, 정리하였다. 텍사스 지역방언에 대해 밝혀진 주요 내용은 다음과 같다. 1. /l/앞에 나오는 단순모음 /i/는 [$r{\partial}$] 또는 [$r{\partial}$]로 이중모음화된다. 2. 강세음절에서 비음 앞에 나오는 /e/와 /I/는 중화된다. 3. 늙은 세대에서는 /a/와 /${\supset}$/가 융합되어 쓰이나, 젊은 세대에서는 융합이 일어나지 않는다. 4. 이중모음 /ar/는 /a:/또는 /a/로 단순모음화하는 것으로 보인다. 5. 이중로음 /$a{\mho}$/ /$o{\mho}$/의 앞모음이 전설화한다. 6. [u], [ju] 와 [${\mho}$]는 모두 [${\mho}$]로 된다. 7. [w] 와 [M]는 일관성 없이 교대로 사용되나 [M]는 특히 늙은 세대에서 더 많이 사용된다.