• 정보처리학회논문지B
• /
• 제16B권2호
• /
• pp.117-122
• /
• 2009

명함을 이용한 전세계적인 고객 관리 시스템을 구축하기 위해 다국어 명함인식기를 개발하였다. 먼저 다양한 언어의 문자인식 및 학습을 위해 Unicode 기반 문자 이미지 DB를 구축하였으며, 다양한 입력 장치를 통해 획득한 명함 영상에 대하여 정확한 데이터를 얻기 위한 다양한 컬러영상 처리 기술이 적용되었다. 다음에 다층 퍼셉트론 신경망, 언어 유형별 개별 문자인식, 각 언어별 명함에 사용된 필드별 키워드 DB를 이용한 후처리를 적용하여 명함 인식률을 향상시켰다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제23권1호통권109호
• /
• pp.89-98
• /
• 2008

최근 들어 인터넷 보급과 확산, 그리고 국제 교류가 심화됨에 따라 사람들이 단일언어의 장벽을 뛰어넘어 다른 언어 정보에 대한 수요가 급증하고 있는 추세이다. 또한 의사소통 방법도 기존의 면대면 대화나 편지 등으로부터 메신저, 이메일, 핸드폰 등으로 다양화되면서 자동 통/번역 기술을 통한 의사소통 및 타 언어 정보의 획득이 가능해지고 있으며 자동 통/번역 기술 또한 크게 각광받고 있다. 이에 대비하여 각국에서는 자동번역 기술을 국가주도 하에 경쟁적으로 진행하고 있으며, 그 응용도 웹 문서, 특허문서, 구어체 등으로 다양화되고 있다. 본 고에서는 자동번역 기술의 동향 및 국내외 응용사례를 소개하고 향후 자동번역 기술 개발의 방향을 점검해보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
• /
• pp.778-780
• /
• 2001

컴퓨터 기술의 발전으로 정보화 시대를 맞이한 현대에 있어서 “보안 기능의 정형화 설계 방법 연구”는 정보 보호와 완벽한 보안 때문에 매우 중요하다. 이러한 추세에서 전 세계적으로 보안 시스템에 대한 등급을 나누고 있고, 국내에서도 한국정보보호센터에서 침입차단시스템에 대해 K1에서 K7까지의 등급을 매기고 있다. 이 등급을 살펴보면 정형 언어를 사용하여 시스템 명세를 수행하여야만 K5이상의 고 등급을 획득할 수 있다. 또한 최근에 들어서 소프트웨어 개발 방법에 객체지향 방법론이 많이 사용되고 있는 시점에서 이러한 방법론으로 개발되는 시스템에 대한 정형적인 설계방법이 필요하다. 본 논문은 실제 간단한 규모의 보안 시스템 설계에 직접 적용될 수 있는 수준의 정형기법을 제시하는 것을 목표로 한다. 여기서는 passive attack에 대해 사용자의 패스워드를 보호하기 위한 간단한 스킴이 S/KEY 인증 시스템에 객체지향 정형명세언어인 ZEST와 UML을적용해 본 결과를 기반으로 보안 시스템을 정형 명세한 경험을 기술한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.147-155
• /
• 2020

이 연구는 언어를 학습하는데 있어서의 학습자의 성격특성이 어떤 역할을 하여 어떤 관계를 가지고 있는지를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해서 기존의 연구를 분석하여 제시하였다. 즉, 최근의 연구들을 검토하기 위해서 언어학습과 성격특성에 관련된 연구들을 ProQuest, Google Scholar, 그리고 EBSCO 등의 데이터베이스를 통하여 추출하였다. 추출된 연구들을 검토하고 선정 및 정리하여 언어학습의 영역 즉 쓰기, 듣기, 말하기의 영역에서 성격특성이 어떤 역할을 하고 있는지를 문헌별로 정리하고 그 의미를 도출하였다. 문헌연구의 결과 외향성 및 개방성의 특성은 언어의 학습을 성공적으로 이끄는 데에 기여를 하고 있음을 확인하였다. 또한 외향성은 말하기에, 개방성은 듣기에 연관되어 있음을 연구들은 보고하고 있었다. 또한 학습자의 성격특성은 개인의 언어학습의 전략에도 관계되어 있고 전략수립에 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 이같은 결과를 바탕으로 앞으로의 연구 방향에 대한 제언을 하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제11권2호
• /
• pp.101-111
• /
• 2005

현재의 웹정보들은 주로 HTML로 기술되어 있으며, 이러한 정보를 얻기 위해 사용자들은 마우스와 키보드와 같은 입력장치를 사용한다. 이와 같이 기존의 GUI 환경은 인간의 가장 자연스러운 정보획득 수단의 하나인 음성을 지원하지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 음성 인터페이스를 가진 여러 제품들이 개발되고 있다. 하지만 이들은 상호대화성이나 기존 웹환경을 수용한다는 측면에서 부족한 면을 가지고 있다. 본 논문에서는 현재 무르익어 가는 음성인식 기술과 XML의 파생언어인 VoiceXML을 이용하여, 기존의 인터페이스 환경을 XML 기반의 대화형 음성인터페이스 환경으로 대체하고자 한다. 이를 통해 기존의 인터페이스 환경을 수용한 VUI(Voice User Interface) 환경을 사용자에게 제공할 수 있다. 기존의 환경을 수용하기 위해 "XML Island" 기술을 이용하여 VoiceXML 문서를 HTML 문서에 포함시키며, 대표적인 정보획득화면인 메뉴, 게시판, 검색 엔진에 대한 대화형 음성 시나리오를 제안하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.386-391
• /
• 2015

본 논문에서는 한국어와 중국어의 언어학적인 특징을 고려하여 문서 자동분류 시스템의 성능을 높일 수 있는 최적의 자질어 단위를 제안한다. 언어 종속적 단위인 형태소 자질어와 언어 독립적 단위인 n-gram 자질어 그리고 이들을 조합한 복합 자질어 집합을 대상으로 각 언어의 인터넷 신문기사를 SVM으로 분류하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 한국어 문서분류에서는 bi-gram이 F1-measure 87.07%로 가장 좋은 분류 성능을 보였고, 중국어 문서분류에서는 'uni-gram 명사 동사 형용사 사자성어'의 복합 자질어 집합이 F1-measure 82.79%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제19B권3호
• /
• pp.183-188
• /
• 2012

정보 검색에서 성능 저하의 주요 요인은 사용자의 질의와 검색 문서 사이에서의 어휘 불일치 때문이다. 어휘 불일치 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 어휘 번역확률을 이용한 번역기반 언어모델에 질의개념연관도를 반영한 검색 모델을 제안한다. 어휘관계 정보를 획득하기 위하여 문장-다음문장 쌍을 이용하여 어휘 번역확률을 계산하였다. 제안모델의 유효성을 검증하기 위해 TREC AP 컬렉션에 대해 실험하였다. 실험결과에서 제안모델이 언어모델에 비해 아주 우수한 성능향상을 보였고, 번역기반 언어모델에 비해서도 높은 성능을 나타냈다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제12D권1호
• /
• pp.159-164
• /
• 2005

본 논문에서는 전자펜과 그 인터페이스를 장착한 정보통신장치와 서버가 인터넷으로 연결된 환경에서 패턴인식 기술을 사용하여 글씨의 품질을 향상시키는 훈련을 수행한 수 있는 언어학습시스템을 제안한다. 본 논문에서는 참조자료를 획득하는 방법 및 전역특징과 지역특징을 통한 글씨품질을 평가하는 방법에 관하여 기술한다. 제안하는 시스템은 문자 뿐 아니라 문자열에 대해서도 글씨품질을 평가할 수 있으며, 제시어와 입력어가 같은 경우 뿐 아니라 다른 경우에도 글씨품질을 평가한 수 있는 특징을 가진다. 따라서 제안하는 시스템은 글씨연습 뿐 아니라 언어 훈련에 매우 유용한 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.198-205
• /
• 2011

선박의 항해사가 안전 항해를 위해 GPS, ARPA, AIS, NAVTEX, VHF 등 다수의 항해장비가 제공하는 화상, 수치, 텍스트 및 음성 정보를 숙지하여야 하나, 항해당직에 임하면서 동시에 이들 정보를 획득하여 안전 항해를 위한 판단자료로 활용하는 것은 대단히 번거롭고 어려운 작업이다. 따라서 이들 멀티미디어 항해안전정보를 이해하고 융합하여 항해사가 처한 상황을 인식하고 항해사의 의사결정에 필요한 정보를 추론하여 언어로서 제공해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티미디어 항해안전정보를 이해하고 융합하여 언어로 제공하는데 필요한 의미해석 모델을 Semantic Network를 이용하여 구축하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.389-392
• /
• 2021

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.