• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
• /
• pp.55-57
• /
• 2001

자바언어는 이질적인 네트워크 환경에서 프로그램 개발이 적합하도록 설계된 언어이다. 자바언어의 특징은 소프트웨어를 쉽게 개발하는데 유용한 것은 사실이지만, 성능상 제약이 따르게 된다. 즉 자바는 클래스 파일이 이동하여 JVM 환경에서 인터프리팅 되는 시스템이므로, 클래스 파일이 이동하며 실행되는 동안의 성능의 저하 없이 자바의 특징을 이용하려면 복잡한 최적화와 실행 시스템이 요구된다. 본 논문은 네트워크 상에서 동적으로 다운로드 되는 클래스 파일의 최적화에 있다. 클래스 파일이 인터프리팅 되는 시스템이 보다 적은 네트워크 로드를 가지고 실행할 수 있도록 하며, 효율적인 실행 속도를 보이도록 하는 것이다. 여기서는 Class Field Optimizer는 내부적으로 Bytecode Optimizer와 ClassGen을 이용하여 실행시간을 개선하고 전체 클래스 파일의 크기를 줄이게 된다. Bytecode Optimizer는 peephole 최적화를 수행하고, bytecode 의존적 최적화, 그리고 전역최적화를 행하게 된다. ClassGen은 클래스 파일의 포맷에 따라 bytecode를 분석하고 본래의 클래스 파일보다 작은 크기의 클래스 파일을 생성하게 된다. 최적화된 클래스 파일은 부분적으로 클래스 파일의 최적화를 가져와 전체 클래스 파일의 크기를 줄이고, 인터프리터를 통하여 실행될 때 수행 속도면에서 좀더 빠른 실행 속도를 가지게 된다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2018년도 제25회 학술대회 논문집
• /
• pp.133-138
• /
• 2018

본 연구는 언어네트워크 분석기법을 활용하여 언론보도자료에 나타난 대통령기록물과 관련된 사회적 이슈를 분석하였다. 분석결과를 통해 대통령기록물 관련 이슈의 발생 현황 및 이슈의 구성요소를 파악할 수 있었으며, 대통령기록물 관련 이슈에 대한 시사점 파악 및 관련 연구의 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국내 주요 언론사 중 하나인 조선일보를 대상으로, 주제어인"대통령기록물"을 포함하는 관련 기사를 수집하였다. 총 780건의 수집된 보도자료를 대상으로 언어네트워크 분석을 수행하였으며, 분석결과에 대한 시각화를 진행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.546-548
• /
• 2019

구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.268-275
• /
• 2008

학습자간의 협력 작업은 교육용 저작 시스템의 효율성을 결정짓는 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 저작 시스템에서도 다양한 저작 기능이 채용되고 있지만 초보자들이 동료 학습자로부터 도움을 받거나 저작과 학습을 병행하는 것에는 관심이 부족하다. 이에 따라 본 연구에서는 수학적 언어와 학습자간 협력 작업을 이용한 수학교과용 언어기반 저작도구를 설계 및 개발하고, 그 타당성을 검증하였다. 본 연구는 언어기반 저작을 통한 자료 제작의 편리성, 수학적 언어 적용에 따른 저작과 학습의 병행, 네트워크 협력 작업을 통한 학습자간 공조를 주된 내용으로 하고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.13-18
• /
• 2018

구문 분석은 문장의 구조를 이해하며 의미의 중의성을 해결하는 것이다. 일반적으로 한국어는 어순 배열의 자유도가 높고 문장 성분의 생략이 빈번한 특성이 있기 때문에 의존 구문 분석이 주된 연구 대상이 되어 왔다. 스택-포인터 네트워크 모델은 의존 구문 파서에 맞게 포인터 네트워크 모델을 확장한 것이다. 스택-포인터 네트워크는 각 단어에서 의존소를 찾는 하향식 방식의 모델로 기존 모델의 장점을 유지하면서 각 단계에서 파생된 트리 정보도 사용한다. 본 연구에서는 스택-포인터 네트워크 모델을 한국어에 적용해보고 이와 함께 어절 정보를 반영하는 방법을 제안한다. 모델의 실험 결과는 세종 구문 구조를 중심어 후위(head-final)를 엄격히 준수하여 의존 구문 구조로 변환한 것을 기준으로 UAS 92.65%의 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
• /
• pp.226-228
• /
• 2000

유무선 고속 네트워크 기술을 통합한 새로운 컴퓨팅 환경을 이동 컴퓨팅이라 한다. 이동 사용자는 고속 네트워크 상에서 다양한 종류의 서비스를 액세스할 수 있을 것이다. 고속 네트워크에서 그러한 서비스들의 품질은 다수의 QoS 매개변수로 상세될 수 있다. 이동 환경에서 가장 중요한 QoS 매개변수는 이동 사용자에게 단절 자유 서비스를 제공하는 무단절 통신의 보장이다. 서비스 단절은 활동적인 핸드오프에 의해 발생된다. 본 논문에서는 단절 자유 서비스에 대한 언어 OoS 보장을 제공하는 퍼지 무단절 통신 방법을 제안한다. 이 방법에서는 이동 호스트의 이동 방향을 예측하고, 퍼지 소속 함수를 사용해서 모든 이웃 셀이 아닌 제한된 이웃 셀에게 지연 멀티캐스트를 수행한다. 제안하는 퍼지 무단절 통신 방법을 통해 언어 QoS 보장이 가능할 뿐만 아니라 정적 네트워크 대역폭을 많이 절약할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.152-156
• /
• 2016

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 sequence labeling 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 8%이상 높은 F1 80.75%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 52.69%로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 2.29% 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.274-277
• /
• 2021

의존 구문 분석은 문장 내 의존소와 지배소 사이의 관계를 예측하여 문장 구조를 분석하는 자연어처리 태스크이다. 최근의 딥러닝 기반 의존 구문 분석 연구는 주로 포인터 네트워크를 사용하는 방법으로 연구되고 있다. 포인터 네트워크는 내부적으로 사용하는 attention 기법에 따라 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 포인터 네트워크 모델에 적용되는 attention 기법들을 비교 분석하고, 한국어 의존 구문 분석 모델에 가장 효과적인 attention 기법을 선별한다. KLUE 데이터 셋을 사용한 실험 결과, UAS는 biaffine attention을 사용할 때 95.14%로 가장 높은 성능을 보였으며, LAS는 multi-head attention을 사용했을 때 92.85%로 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.424-426
• /
• 2019

정답 후보군 탐지 모델은 최근 활발히 진행되고 있는 질의-응답 데이터 수집 연구의 선행이 되는 연구로 특정 질문에 대한 정답을 주어진 단락에서 추출하는 작업을 말한다. 제안 모델은 포인터 네트워크 디코더를 통하여 기존의 순차 레이블링 모델에서 처리할 수 없었던 정답이 겹치는 문제에 대해서 해결할 수 있게 되었다. 그리고 독립된 두 개의 포인터 네트워크 디코더를 사용함으로써, 단일 포인터 네트워크로 처리할 수 없었던 정답의 탐지가 가능하게 되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권3호
• /
• pp.205-213
• /
• 2010

본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.