• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.75-84
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• 1996

인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.218-227
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• 2000

본 논문에서는 시소러스에 근거한 새로운 퍼지 정보검색 기법을 제안한다. 제안된 방법에서 시소러스는 내부 용어들 간의 관련도를 정성적인 언어 갑으로 갖는 퍼지 언어 매트릭스로 표현되며 용어들간의 관계는 동의, 계층, 그릭 연관이 세 가지 관계가 제공된다 싯러스 내부 용어들 간이 무시된 관련도가 퍼기 이론에 근거한 퍼지이론에 근거한 퍼지 언어 매트릭스의 전이 폐쇄 알고리즘에 의해 추론된다 또한 제안돈 방법은 사용자의 질의, 그리고 문서와 같은 정보 항목의 표현에도 인간이 주관적이고 부정확한 측도를 그대로 반영하는 정성적인 언어 값을 허용한다. 따라서 논문 [1-3]에서 제안된 방법보다 좀 더 유용하다. 또한 질의 평가시 퍼지 언어 매트릭스와 AON(Associated Ordinary Number)값을 이용하기 때문에 논문 [1-3]에서 사용되는 방법보다 시간적으로 효츌적이다. 결과적으로 사용자가 좀 더 유용하고 지능적인 방법으로 질의를 처리할 수있도록 한다

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.502-506
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• 2022

본 논문에서는 KorBERT와 개체 인기정보(popularity)를 이용한 개체연결 기술을 소개한다. 멘션인식(mention detection)은 KorBERT를 이용한 토큰분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였고, 개체 모호성해소(entity disambiguation)는 멘션 컨텍스트와 개체후보 컨텍스트 간의 의미적 연관성에 대한 KorBERT기반 이진분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였다. 개체 인기정보는 위키피디아의 hyperlink, inlink, length 정보를 활용하였다. 멘션인식은 ETRI 개체명 인식기를 이용한 모델과 비교하였을 경우, ETRI 평가데이터에서는 F1 0.0312, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.1106의 성능 개선이 있었다. 개체 모호성해소는 KorBERT 모델과 Popularity 모델을 혼용한 모델(hybrid)에서 가장 우수한 성능을 보였다. ETRI 평가데이터에서는 Hybrid 모델에서의 개체 모호성 해소의 성능이 Acc. 0.8911 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 Acc. 0.793 이였다. 최종적으로 멘션인식 모델과 개체 모호성해소 모델을 통합한 개체연결 성능은 ETRI 평가데이터에서는 F1 0.7617 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.6784 였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.253-256
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• 2005

언어는 단순히 인간의 의사소통의 수단이 될 뿐만 아니라 사고, 추론, 판단 등의 지적활동의 도구로서 활용된다. 컴퓨터에서는 인간의 언어를 사용하여 인간과 유사한 지적활동을 실현하고 자 하는 연구로 일상언어 컴퓨팅(everyday language computing)이 있다. 본 논문에서는 일상언어 컴퓨팅을 실현하는 한 예로 교통정보 서비스를 위한 대화시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시스테믹 기능문법(Systemic Functional Grammar: SFG)을 기반으로 사용자의 발화를 3개의 메타기능을 통하여 의미를 분석하고, 메타기능으로 표현된 의미로부터 시스템의 발화를 생성한다 기존 교통정보 서비스는 DB의 질의검색과 일률적인 정보제공이 일반적인 것에 비해, 제안하는 대화시스템은 대화의 의미 속에 포함된 사용자의 의도 및 의미를 분석함으로써 보다 적절한 정보를 제공하여 사용자의 서비스만족도를 향상 시키는 교통정보서비스를 가능하게 한다. 또한, 웹과 연동되는 VXML(Voice Extend Makeup Language)을 대화시스템에 적용함으로서 실용적인 인터페이스를 실행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.209-214
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• 1997

본 논문에서는 직선주로상에서 차량의 정속 주행을 위한 제어기를 설계하였다. 전형적으로 차량이라는 것은 동특성과 특유한 비선형성에 기인하는 속도로 기술된다. 가장 효율적인 제어방식인 1차 퍼지 제어기를 바탕으로 한 선형 가속 제어기를 주제어기로 사용하고 승차감에 대한 언어적인 기술을 기반으로 2차 퍼지 제어기를 사용하였다. 그리고 설계된 제어기를 가상차량 모델에 적용하였다. 그리고 NATLAB을 이용하여 시뮬레이션하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.122-128
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• 2008

본 논문은 한국어의 사용 패턴을 고려한 지능적 끝말잇기 프로그램을 구현하였다. 끝말잇기 프로그램은 뇌손상등을 통한 실어증 환자나 언어 능력 발달이 상대적으로 낮은 아동들의 언어 능력을 진단하고, 재미있게 재활치료를 하는데 기여할 수 있다. 하지만 컴퓨터는 사람과 비교하여 대용량의 단어 목록을 기억하기에 유리하므로 끝말잇기 프로그램에서 컴퓨터는 훨씬 유리한 조건이다. 따라서 컴퓨터의 보유 단어 목록에서 임의의 끝말을 생성하는 끝말잇기 프로그램은 지능적인 게임의 상대자로 부적합하며 게임자의 의욕을 저하시킬 수 있다. 게임자의 단어 사용 수준에 따라 컴퓨터의 대답의 난이도를 조절하고, 실제 언어생활의 사용 패턴을 반영한 끝말잇기 프로그램은 게임자로 하여금 컴퓨터 상대방이 사람인 것처럼 느끼게 할 수 있으며, 이를 통하여 끝말잇기 프로그램을 지속시킬 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.456-459
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• 2019

대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.297-306
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• 2007

지능정보시스템 구축에 있어서 자동화가 어려운 단계중의 하나인 규칙 습득을 위해 활용되는 방법중의 하나가 제한된 언어집합 기법을 이용하는 것이다. 그러나 제한된 언어집합 기법을 이용해 규칙을 생성하기 위해서는 규칙을 구성하는 변수와 그 값들에 대한 정보가 사전에 정의되어 있어야 하는데, 유동성이 큰 웹 환경에서 예상 가능한 모든 변수와 그 값을 사전에 정의하는 것이 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 제한된 언어집합 기법과 온톨로지를 이용한 규칙 생성 방법론을 제시하였다. 이를 위해 지식의 습득 대상이 되는 특정 문장은 문법구조 분석기를 이용해 파싱을 수행하며, 파싱된 단어들을 이용해 규칙의 구성 요소인 변수와 그 값을 식별한다. 그러나 규칙을 내포한 자연어 문장의 불완전성으로 인해 변수가 명확하지 않거나 완전히 빠져 있는 경우가 흔히 발생하며, 이로 인해 온전한 형식의 규칙 생성이 어렵게 된다. 이 문제는 도메인 온톨로지의 생성을 통해 해결하였다. 이 온톨로지는 특정 도메인을 구성하고 있는 개념들간의 관계를 포함하고 있다는 점에서는 기존의 온톨로지와 유사하지만, 규칙을 완성하는 과정에서 사용된 개념들의 사용빈도를 기반으로 온톨로지의 구조를 변경하고, 결과적으로 더 정확한 규칙의 생성을 지원한다는 점에서 기존의 온톨로지와 차별화된다. 이상의 과정을 통해 식별된 규칙의 구성요소들은 제한된 언어집합 기법을 이용해 구체화된다. 본 연구에서 제안하는 방법론을 설명하기 위해 임의의 인터넷 쇼핑몰에서 수행되는 배송관련 웹 페이지를 선정하였다. 본 방법론은 XRML에서의 지식 습득 과정의 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.607-618
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• 2017

최근 디지털 네이티브 학습자를 위한 교수방법으로 게임활용학습에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학교 역사수업에 맞추어 개발된 동작인식 게임을 활용하여 수업을 실시한 후 신체운동지능, 언어지능, 몰입, 학습성과(학업성취도, 지속의향) 간 경로분석을 실시하였다. 그 결과 신체운동지능은 몰입에 직접적인 영향을 학습성과에는 간접적인 영향을 미쳤고, 언어지능은 몰입에 직접적인 영향, 그리고 학습성과에의 간접적인 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 이 결과를 통해, 동작인식 게임활용학습은 신체운동 역량이 높은 학습자들의 학습동기 및 성과 향상을 지원할 수 있음을 기대하게 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.16-21
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• 2022

사전학습 말뭉치는 위키백과 문서 뿐만 아니라 인터넷 커뮤니티의 텍스트 데이터를 포함한다. 이는 언어적 관념 및 사회적 편향된 정보를 포함하므로 사전학습된 언어 모델과 파인튜닝한 언어 모델은 편향성을 내포한다. 이에 따라 언어 모델의 중립성을 평가할 수 있는 지표의 필요성이 대두되었으나, 아직까지 언어 인공지능 모델의 정치적 중립성에 대해 정량적으로 평가할 수 있는 척도는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 언어 모델의 정치적 편향도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제시하고 한국어 언어 모델에 대해 평가를 수행한다. 실험 결과, 위키피디아로 학습된 언어 모델이 가장 정치 중립적인 경향성을 나타내었고, 뉴스 댓글과 소셜 리뷰 데이터로 학습된 언어 모델의 경우 정치 보수적, 그리고 뉴스 기사를 기반으로 학습된 언어 모델에서 정치 진보적인 경향성을 나타냈다. 또한, 본 논문에서 제안하는 평가 방법의 안정성 검증은 각 언어 모델의 정치적 편향 평가 결과가 일관됨을 입증한다.