• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.596-599
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• 2022

심층 학습은 지속적으로 발전하고 있으며, 최근에는 실제 사용자에게 제공되는 애플리케이션까지 확장되고 있다. 특히 자연어처리 분야에서는 대용량 언어 말뭉치를 기반으로 한 언어모델이 등장하면서 사람보다 높은 성능을 보이는 시스템이 개발되었다. 그러나 언어모델은 높은 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 독립적인 소형 디바이스에서 제공할 수 있는 서비스에 적용하기 힘들다. 예를 들어 스캐너에서 제공할 수 있는 파일명 자동 부착 서비스는 하드웨어의 컴퓨팅 파워가 제한적이기 때문에 언어모델을 적용하기 힘들다. 또한, 활용할 수 있는 공개 데이터가 많지 않기 때문에, 데이터 구축에도 높은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 파워에 비교적 독립적이고 학습 데이터가 필요하지 않은 비지도 학습을 활용하여 파일명 자동 부착 서비스를 위한 파일명 추출 방법을 제안한다. 실험은 681건의 문서 OCR 결과에 정답을 부착하여 수행했으며, ROUGE-L 기준 0.3352의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.419-422
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• 2021

본 논문은 한국어와 영어 코퍼스 93GB를 활용하여 구축한 대형 사전학습기반 언어모델인 KE-T5를 소개한다. KE-T5는 한국어와 영어 어휘 64,000개를 포함하는 대규모의 언어모델로 다양한 한국어처리와 한국어와 영어를 모두 포함하는 번역 등의 복합언어 태스크에서도 높은 성능을 기대할 수 있다. KE-T5의 활용은 대규모의 언어모델을 기반으로 영어 수준의 복잡한 언어처리 태스크에 대한 연구들을 본격적으로 시작할 수 있는 기반을 마련하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.235-238
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• 2000

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.2 no.3
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• pp.3-16
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• 1992

퍼지제어기는 입.출력 관점에서 일반적으로 입.출력에 대한 비선형 함수로 볼수 있다. 전문가의 제어 행위의 입.출력 관계가 크리시(crisp) 비선형 함수로 표현되었을때 그것을 언어적 퍼지 모델링(linguistic fuzzy modelling)하는 방법이 1-입력/ 1-출력 및 2-입력/1-출력의 static 시스템에 대하여 제안되었다. 이를 위해 소속함수 제한조건(membership function constraint)의 개념을 제시하고 선형계획법에 의한 최적화 기법을 이용하여 소속함수의 생성에 관한 체계적인 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.545-552
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• 1998

본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.305-314
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• 2001

본 논문해서는 m-커머스의 대표적인 성공 사례로 꼽히고 있는 NTT DoCOMo의 i-mode 서비스에 초점을 맞추어 성공요인과 그러한 성공을 이끌어 내는데 결정적인 역할을 담당한 웹 페이지 기술언어에 대해 살펴보았다. 분석 결과에 근거하면, i-mode 서비스의 대대적인 성공은 끊임없이 Positive Feedback의 계기를 만들어 냄으로써 가능하게 되었는데, 그것은 다름 아닌 C-HTML이라는 웹페이지 기술언어의 채용이 많은 역할을 하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.199-200
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• 2009

자연스러운 대화가 가능한 인공지능 대화시스템을 구축하기 위해서는 사용자의 문장에 내재된 감정을 이해할 수 있는 시스템이어야만 한다. 또한 상호간의 대화를 통해서 풍겨지는 분위기를 파악할 수 있다면 사용자에게 마치 인간과 대화하는 듯한 자연스러움을 느끼도록 할 수 있을 것이다. 실제 대화에서 감정은 언어적인 표현뿐 아니라 비언어적인 표현으로도 표출되지만, 본 논문은 텍스트 상에서 언어적으로 표현되는 감정 정보를 인식하는데 초점을 둔다. 언어적인 표현으로 한정하여 감정을 인식하는 경우에는 감정을 직접 표현하고 있는 형용사나 동사가 중심이 된다. 본 논문에서는 형용사를 중심으로 하여 화행 정보와 결합하여 감정을 인식하는 시스템에 대해서 제시하고자 한다. 이 논문은 문장에 내재되어 있는 숨겨진 감정이나 분위기 등을 파악하기 위한 연구에 대한 선행 연구로서 텍스트 상에서 직접 드러나는 감정을 인식하기 위한 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.215-220
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• 2002

질의응답시스템을 지능형 케릭터 시스템에 활용하기 위해서는 불특정한 주제에 대해 불특정 다수의 사용자와 대화할 수 있는 정교한 대화 모델이 필요하다. 이러한 대화 모델은 사용자의 질의문장을 인식하고 질의의도를 파악한 후 케릭터의 특정지식으로 접근하여 해당 지식을 사용자의 요구에 맞는 응답문의 형태로 생성해 내는 과정이 필수적으로 포함되어야 한다. 본 논문에서는 논의의 대상이 되는 질의응답시스템이 다국어 기반이라는 점을 고려하여 질의응답시스템을 지능형 케릭터에 활용하는 과정에서 케릭터의 지식구조 설계는 물론이고 질의문장 분석과 응답 문 생성의 방법론에 있어서도 한국어, 영어, 일본어, 중국어 각각의 언어적 특질을 반영함으로써 형태적, 통사적 차이로 인한 애로점을 최소화할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.468-473
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• 2023

본 논문은 사전 학습 언어 모델의 특성인 이방성과 문맥화에 주목하여 이에 대한 분석 실험과 한국어 언어 모델만의 새로운 관점을 제안한다. 최근 진행된 영어 언어 모델 분석 연구에서 영감을 받아, 한국어 언어 모델에서도 대조학습을 통한 이방성과 문맥화의 변화를 보고하였으며, 다양한 모델에 대하여 토큰들을 문맥화 정도에 따라 분류하였다. 또한, 한국어의 언어학적 특성을 고려하여, 허위 문맥화를 완화할 수 있는 토큰을 문맥 중심어로, 문맥 중심어의 임베딩을 모방하는 토큰을 문맥 기능어로 분류하는 기준을 제안하였다. 간단한 적대적 데이터 증강 실험을 통하여 제안하는 분류 기준의 가능성을 확인하였으며, 본 논문이 향후 평가 벤치마크 및 데이터셋 제작, 나아가 한국어를 위한 강건한 학습 방법론에 기여하길 바란다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.6
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• pp.189-197
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• 2014

This study analyzed the characteristics of multiple intelligence and the levels of academic adjustment for the department and the major among undergraduate students majoring in IT. Seventy freshmen majoring in IT at the department of M, H University participated in this study and the basic major subject required for the department was Computer Language: I-C Language. Eight intelligence areas less controversial in Gardner's multiple intelligence theory were used; academic adjustment was manipulatively defined as the degree of adjustment for the department and the major among undergraduate students; and pleasure, flow, familiarity and relevance to the major, academic achievement, and major satisfaction were selected as variables through literature review. The undergraduate students majoring in IT showed high levels of interpersonal intelligence and intrapersonal intelligence, with insignificant gender differences. Significant correlations were found between multiple intelligence and academic adjustment. In particular, while pleasure and flow in C programming were found to be at low levels in academic adjustment, the significant correlation between linguistic intelligence in multiple intelligence and flow in C language was a very interesting finding. While significant correlation was not found between multiple intelligence and academic achievement, students who were more highly aware of the relevance to the major and who were more familiar with C language showed higher academic achievement. Lastly, limitations of this study were discussed; on the basis of the results, suggestions were made about prescriptive strategies to improve academic achievement for undergraduate students majoring in IT.