• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.100-106
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• 2014

URI spotting (탐지) 문제는 텍스트에 있는 단어열 중에서 URI로 대표되는 개체(entity)에 해당되는 것을 탐지하는 것이다. 이 문제는 두 개의 작은 문제를 순차적으로 해결하는 과제이다. 즉, 첫째는 어느 단어열이 URI에 해당하는 개체인가를 인식하는 것이고, 둘째는 개체 중의성 해소 문제로서 파악된 개체가 복수의 URI에 해당할 수 있는 의미적 모호성이 있을 때 그 URI중 하나를 선택하여 모호성을 해소하는 것이다. 이 논문은 디비피디아 URI를 대상으로 한다. URI 탐지 문제는 개체명 인식 문제와 비슷하나, URI(예를 들어 디비피디아 URI, 즉 Wikipedia 등재어)에 매핑될 수 있는 개체로 한정되므로 일반적인 개체명 인식 문제에서 단어열의 품사열이 기계학습의 자질로 들어가는 방법론과는 다른 자질을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 한국어 텍스트를 대상으로 한국어 디비피디아 URI 탐지문제로서 SVM을 이용한 개체경계 인식 방법을 제시하여, 일반적 개체명 인식에서 나타나는 품사태거의 오류파급효과를 없애고자 한다. 또한 개체중의성 해소 문제는 의미모호성이 주변 문장들의 토픽에 따라 달라지므로, LDA를 활용하며 이를 영어 디비피디아 URI탐지에서 쓰인 방법들과 비교한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.147-150
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• 2011

본 논문에서는 병렬 말뭉치에서 오류가 있을 것으로 추정되는 문장을 자동 추출하여, 다수의 번역 사전 구축 작업자가 자동 번역시스템을 직접 사용하면서 번역 사전을 튜닝하는 방법에 대하여 제안하고자 한다. 작업자는 병렬 말뭉치의 대역문을 이용하여 자동 번역 결과의 BLEU를 측정하고, 사전 수정 전과 후의 BLEU 차이를 정량적으로 제시해 줌으로써 양질의 번역 사전을 구축하도록 하였다. 대량의 번역 사전이 이미 구축된 자동 번역시스템에서 추가적인 성능향상을 위해 대량의 말뭉치에서 미등록어, 번역패턴 등을 추출하여, 대량으로 구축하는 기존 방법에 비해 사전 구축 부작용이 적으며, 자동번역 성능향상에 더 기여하는 것을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 본 논문에서는 중한 자동 번역시스템을 대상으로, 중국어 문장 2,193문장에 대해, 사전 구축 작업자 2명이 2주간 튜닝한 결과와 15만 말뭉치에서 추출한 미등록어 후보 2만 엔트리를 3명의 사전 구축 작업자가 미등록어 선별, 품사 및 대역어 부착한 결과 7,200 엔트리를 대상으로 자동평가를 실시하였다. 실험결과 미등록어 추가에 의한 BLEU 성능향상은 +3인데 반해, 약 2,000문장 튜닝 후 BLEU를 +12 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.185-188
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• 2001

원자력 발전소 내장형 시스템과 같이 시스템 오작동으로 인하여 엄청난 재난을 불러올 수 있는 시스템은 시스템을 구축하기 이전에 완전한 설계 및 검증이 절대적으로 필요하다. 이에 따라 원자력 발전소의 비상 차단 시스템과 같이 고도의 안정성을 요하는 부분에 대해 정형 명세 언어인 STATECHART 를 이용하여 명세하고 테스팅하는 연구가 있어 왔다. 하지만 테스팅 기법만으로는 시스템에서 생길 수 있는 예기치 못한 오류들을 정확히 검출해 낼 수 없다. 그래서 본 논문에서는 시스템의 보다 높은 안전성과 신뢰성을 제공하기 위해 원자력 발전소 비상 차단 시스템인 DPPS(Digital Plant Protection System)를 분석하여 이를 시각적 기반의 설계 명세 언어인 STATECAHRT를 이용하여 명세함으로써 설계자와 구현자간의 의사 소통을 원활하게 전달함은 물론 모델 체킹 검증 도구인 SMV 로 검증함으로써 실제 원자력 발전소 비상 차단 시스템의 신뢰성과 안전성을 높이고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.353-360
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• 2021

음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.541-548
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• 2016

The use of social media is already essential as a source of information for listening user's various opinions and monitoring. We define social 'risks' that issues effect negative influences for public opinion in social media. This paper aims to discriminate various linguistic features and reveal their effects for building an automatic classification model of social risks. Expecially we adopt a word embedding technique for representation of linguistic clues in risk sentences. As a preliminary experiment to analyze characteristics of individual features, we revise errors in automatic linguistic analysis. At the result, the most important feature is NE (Named Entity) information and the best condition is when combine basic linguistic features. word embedding, and word clusters within core predicates. Experimental results under the real situation in social bigdata - including linguistic analysis errors - show 92.08% and 85.84% in precision respectively for frequent risk categories set and full test set.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.73-79
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• 2022

The Python language widely used in artificial intelligence (AI) projects is an interpreter language, and errors occur at runtime. In order to prevent project failure due to errors, it is necessary to handle exceptions in code that can cause exceptional situations in advance. In particular, in AI projects that require a lot of resources, exceptions that occur after long execution lead to a large waste of resources. However, since exception handling depends on the developer's experience, developers have difficulty determining the appropriate exception to catch. To solve this need, we propose an approach that recommends exceptions to catch to developers during development by learning the existing exception handling statements. The proposed method receives the source code of the try block as input and recommends exceptions to be handled in the except block. We evaluate our approach for a large project consisting of two frameworks. According to our evaluation results, the average AUPRC is 0.92 or higher when performing exception recommendation. The study results show that the proposed method can support the developer's exception handling with exception recommendation performance that outperforms the comparative models.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.116-119
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• 2010

안보, 재난, 국가핵심기반 분야에 위기발생시 즉각적인 조치를 위한 '위기대응 실무매뉴얼'이 정부기관별로 작성되어 있지만 조치사항에 대한 정량적 검증이 부족하다. 오류가 내포된 조치절차는 피해를 확대 시킬 수 있으므로 위기대응절차에 대한 검증이 요구되며 이를 위해 본 논문에서는 Statemate의 구조적, 기능적, 행위적 관점의 언어를 활용해서 정형기법(formal methods)을 수행함으로써 위기 대응 실무매뉴얼의 모델링 방법을 제안하고 매뉴얼에 기술되어 있는 조치절차의 검증결과를 제시하였다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• v.13 no.1
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• pp.93-103
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• 2002

The aim of this study is to examine the diagnostic profiles and related clinical variables of children with attention and hyperactivity in psychiatric outpatient clinic. Seventy one children with age range of 5 to 14 were diagnosed by DSM-IV, and assessment battery including KEDI-WISC, KPI-C, ADS(ADHD Diagnostic System) were completed. The subjects were divided into 3 diagnostic groups：ADHD only(n=17), ADHD comorbid(n=27), Other diagnosis(n=27). The results were as follows：In ADHD comorbid group, tic disorder, developmental language disorder, borderline intellectual function, oppositional defiant/conduct disorder, and learning disorder were combined in descending order. Other diagnosis group consisted of tic disorder, borderline intellectual function, depression/anxiety, oppositional defiant/conduct disorder, and others. There were significant differences in IQ, PIQ, and VIQ among the three groups, and ADHD only group showed higher scores of IQ and VIQ than ADHD comorbid group. On the KPI-C, there were no significant differences in all subscales among the three groups. On the visual ADS, omission error and sensitivity showed significant differences among the three groups, and ADHD comorbid group represented higher omission error and lower sensitivity than other diagnostic group. The findings indicated that the inattention and hyperactivity symptoms could be diagnosed into diverse psychiatric disorders in child psychiatry, and ADHD children with comorbidity will show more problems in academic performance and school adjustment.

• Korean Journal of Biological Psychiatry
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• v.13 no.2
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• pp.70-81
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• 2006

Objective : The purpose of this study was to investigate the differences of the cognitive performance, emotional and behavioral problems among the attention-deficit/hyperactivity disorder(ADHD) groups that show the difference between visual and auditory attention. Method : Using 'ADHD Diagnostic System(ADS)', visual attention and auditory attention of 98 children diagnosed as ADHD were measured. According to the omission and commission error of ADS, they were divided into three groups ; 1) the group whose each visual omission and commission error scores were higher than each auditory omission and commission error scores(VV group), 2) the group whose each auditory omission and commission error scores were higher than each visual omission and commission error scores(AA group), 3) the group that was the rest of VV and AA group(M group). And the results of both the subscales of Korean Educational Development Institute-Wechsler Intelligence Scale for Children(KEDI-WISC) and the subscales of Korean Child Behavior Checklist(K-CBCL) among three groups were compared. Finally, the correlation between the visual omission, visual commission, auditory omission, auditory commission error and the results of KEDI-WISC, K-CBCL were investigated. Results : The results were as follows ; 1) In 98 ADHD children, the number of VV group(N=56) was higher than that of AA (N=10) and M group (N=32). 2) All mean scores of the subscales of KEDI-WISC of VV group were higher than those of M and AA group. The score of verbal IQ(p=.039) of VV group was significantly higher than that of AA group and the scores of block design(p=.015), Kaufman's factor 2(p=.045), performance IQ(p=.004) were significantly higher than those of M group. The score of full IQ(p=.004) were significantly higher than that of M and AA group. 3) The mean scores of all K-CBCL subscales of VV group were higher than those of M and AA group, except the score of Somatic complaint subscale. The score of Social subscale(p=.041) of VV group was significantly higher than that of AA group. The score of Withdrawn subscale(p=.021) of AA group was significantly higher than that of VV group. 4) There were no significant correlation between the scores of visual omission/commission error and those of each subscale of KEDI-WISC. But, there were many significant correlations between the scores of auditory omission/commission error and those of each subscale of KEDI-WISC. 5) There were significant correlation between the score of the visual omission error and that of Thought problem subscale(r=.205, p=.043) of K-CBCL. There were significant correlation between the scores of the auditory omission error and those of Social subscale(r=-.319, p=.001), Social problems subscale(r=.206, p=.042), Thought problem subscale(r=.235, p=.021). Finally, there were significant correlation between the scores of auditory commission error and those of Social subscale(r=-.241, p=.017), Thought problem subscale(r=.235, p=.020). Conclusion : The ADHD children whose auditory attention ability were higher than visual attention ability had relatively better cognitive performance and less emotional/behavioral problems than the others. The more comprehensive experiment will be needed about the cognitive performance, emotion and behavior problems of the ADHD children showing the difference between visual and auditory attention.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2006.04a
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• pp.171-176
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• 2006

항공사진은 종중복도 60%이상, 횡중복도 30%이상 촬영되어지는 특성과 도화에 사용되는 입체시 원리를 이용하여 사진 자체를 화면상에 입체적으로 구현할 수 있다. 이러한 입체적 사용은 건물의 높이 및 정확한 현황을 파악하는 주된 분석방법론을 제시하고 있어 이러한 방법을 이용하여 시스템적으로 입체시하고 사람의 육안으로 쉽게 판독을 지원할 수 있는 시스템을 구축함으로서 대상지역에 대한 변화탐지, 시대별 및 지역별 변천과정, 무허가 건축물 판독 등 다양한 용도로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 시스템 구현을 위해서 개발 언어로 Visual C++을 사용하였으며, 사용자가 직접 입체판독 및 분석을 수행할 수 있는 플랫폼을 구비함으로서 오류를 최소화 할 수 있도록 편광 모니터(Z-Screen)을 사용하여 시스템 개발을 수행하였다. 또한 개발환경은 Microsoft Window OS 환경 상에서 구동될 수 있도록 개발함으로서 시스템의 범용적 사용을 위한 기초 환경을 제공하도록 개발하였다.