• 한국음향학회지
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• 제21권6호
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• pp.543-551
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• 2002

이 논문에서는 20,000 단어급의 대어휘를 대상으로 실시간 연속음성 인식을 수행할 수 있는 탐색 방법을 제안한다. 기본적인 탐색 방법은 토큰 전파 방식의 비터비 (Viterbi) 디코딩 알고리듬을 이용한 1 패스로 구성된다. 언어 모델 네트워크를 도입하여 다양한 언어 모델들을 일관된 탐색 공간으로 구성하도록 하였으며, 프루닝(pruning) 단계에서 살아남은 토큰들로부터 동적으로 탐색 공간을 재구성하였다. 용이한 후처리를 위해 워드그래프 및 N개의 최적 문장을 출력할 수 있도록 비터비 알고리듬을 수정하였다. 이렇게 구성된 디코더는 20,000 단어급 데이터 베이스에 대해 테스트하였으며 인식률 및 RTF측면에서 평가되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권3호
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• pp.95-114
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• 2016

이 연구의 목적은 특정한 독후감 사례들을 수집하고, 독후감 텍스트를 구성하는 키워드들을 대상으로 언어 네트워크를 구성하여, 독후감에 담겨있는 의미적 특성을 파악하는데 있다. 분석대상의 독후감은 전체 23편이며, 중등부 6편, 고등부 9편, 일반부 8편으로 구성된다. 3집단과 전체, 그리고 특정한 개별 독후감을 대상으로 키워드들을 선정하고, 동시출현관계를 바탕으로 하는 5가지 키워드 네트워크들을 구성하고 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 각 집단 및 개별 독후감의 키워드 네트워크들은 서로 다른 구조적인 특성을 나타내었다. 둘째, 3가지 중심성(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)의 분석 결과 각 네트워크마다 중심성이 높은 키워드들이 다르게 나타났다. 이러한 특성은 독후감의 키워드 네트워크 분석이 개별 독후감뿐만 아니라 집단별 독후감들의 특성을 파악하는데 유용하다는 의미가 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
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• pp.269-270
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• 2007

유비쿼터스 환경에서는 사용자가 컴퓨터 및 네트워크의 존재를 의식하지 않는 상태에서 다양한 서비스를 이용하게 된다. 주변에 있는 PC, 냉장고, TV, 자동차 등의 모든 기기에 프로세서가 내장되고 네트워크가 연결되어 특정한 서비스를 제공하기 위해 함께 동작하게 된다. 이러한 장치와 서비스들을 연동하기 위한 현재의 솔루션은 클라이언트-서버 방식의 분산 컴퓨팅 모델이다. 각각의 장치가 원격 프로시듀어 흑은 원격 객체의 형태로 서버를 제공하고 이들을 하나의 클라이언트가 시나리오대로 그것들을 호출함으로써 응용을 완성할 수 있다. 하지만, 이러한 분산 컴퓨팅 모델을 지원하는 프로그래밍 환경으로는 다음과 같은 한계가 있다. 첫째, 소프트웨어 배치(deployment) 문제가 발생한다. 수 많은 시나리오를 생각해 볼 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 특정 장치를 공장에서 생산하여 출고할 때 어떤 서버 소프트웨어가 미리 설치되어야 하는지는 가늠할 수 없는 문제이다. 둘째, 성능 문제가 발생할 수 있다. 각 장치의 함수를 호출하는 것은 대부분 원격 함수(remote procedure)이므로 한번 호출하는데 상당한 자원이 소요된다. 하지만, 시나리오를 구현하기 위해서는 특정 장치의 함수를 여러 번 호출해야 되는 상황이 자주 연출된다. 이러한 상황을 피하여 성능을 향상 시키기 위해서는 각 장치에 요구되는 부문 시나리오가 한번에 호출로 처리될 수 있어야 한다. 셋째, 유지 보수 문제가 발생할 수 있다 하나의 서비스가 여러 개의 서버 프로그램과 클라이언트 프로그램으로 구성되기 때문에 한번 업그레이드를 할 때 모든 구성 요소들이 모두 버전 업이 되어야 한다. 넷째, 유비쿼터스 환경에 적합한 추상화 개념의 부재를 들 수 있다. 다양한 장치, 웹서비스 및 데이터 들이 연동되어 하나의 서비스 시나리오를 구현함에 있어서 현재의 프로그래밍 언어는 높은 수준의 추상화 개념을 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 모바일 코드 기술을 프로그래밍 언어에 적용하여 유비쿼터스 환경에서의 다양한 장치들과 서비스들을 손쉽게 통합하여 애플리케이션 시나리오를 구현할 수 있는 새로운 프로그래밍 언어인 유비스크립트(ubiscript)를 제안한다. 유비스크립트에서는 모바일 코드의 개념을 통해서 앞서 언급한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 문제점을 해결하고자 하였다. 모바일 코드에서는 프로그램 코드가 네트워크를 통해서 컴퓨터를 이동하면서 수행되는 개념인데, 이는 물리적으로 떨어져있으면서 네트워크로 연결되어 있는 다양한 컴퓨팅 장치가 서로 연동하기 위한 모델에 가장 적합하다. 이는 기본적으로 배포(deploy)라는 단계가 필요 없게 되고, 새로운 버전의 프로그램이 작성될지라도 런타임에 코드가 직접 이동하게 되므로 버전 관리의 문제도 해결된다. 게다가 원격 함수를 매번 호출하지 않고 한번 이동된 코드가 원격지에서 모두 수행을 하게 되므로 성능향상에도 도움이 된다. 장소 객체(Place Object)와 원격 스코프(Remote Scope)는 앞서 설명한 특징을 직접적으로 지원하는 언어 요소이다. 장소 객체는 모바일 코드가 이동해서 수행될 계산 환경(computational environment)에 대한 레퍼런스이다. 원격 스코프는 원격지의 컴퓨터에 존재하는 계산 환경의 스코프(scope)를 로컬 계산 환경에 적용할 수 있도록 하는 언어 요소이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 장치와 서비스들을 연동하기에는 현재의 프로그래밍 모델은 배포, 유지 보수, 성능 등의 문제점을 안고 있다. 본 연구에서는 모바일 코드 개념을 도입한 새로운 프로그래밍 언어인 유비스크립트를 제안하여 이러한 문제점들을 극복하고자 하였다. 유비스크립트에서는 유비쿼터스 환경을 직접적으로 표현할 수 있도록 새로운 언어 요소인 장소 객체와 원격 스코프 개념을 도입하였고, 프로토타입과 가상의 시나리오 구현을 통하여 기존의 프로그래밍 언어보다 유비쿼터스 환경에 더 적합하고, 단순하며 생산성이 우수하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.8-12
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• 2018

구문 분석이란 문장을 단어, 어절, 구 등의 구성 성분으로 분해하고 각각의 구조적 정보를 분석하여 문장의 구조를 알아내는 작업을 말한다. 최근 의존 구문 분석은 심층 신경망을 이용하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 특히 포인터 네트워크를 사용하는 방법은 다른 심층 신경망보다 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 포인터 네트워크의 사용만으로 의존 관계와 의존 관계명을 예측하는 것은 한계가 존재한다. 본 논문에서는 최근 사용하는 단어 표상 방법 별로 비교 실험을 진행하고 의존 구문 분석에서 GloVe의 성능이 가장 좋음을 보인다. 또한 언어 모델을 통한 단어 표상 방법인 ELMo와 멀티헤드 어텐션을 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.145-147
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• 2022

본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.205-207
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• 2001

본 논문은 홈 네트워크 환경에서 스트리밍 데이터를 재생하는 MPEG-1 미디어 재생기를 구현한다. 이것은 실시간 운영체제인 내장형 리눅스 상에서 구현하였으며 실시간 응용 프로그램의 일관성과 호환성을 유지하기 위하여 자바 기반의 JNI 언어를 사용한다. JNI는 C언어와 같은 네이티브 코드와 자바 사이의 연동을 가능하게 하는 인터페이스이다. 이렇게 구현된 홈서버용 MPEG-1 미디어 재생기는 사용자에게 홈 네트워크 환경에서 홈서버에 저장되어 있는 멀티미디어 데이터 재생은 물론이고 외부에서 제공되는 멀티미디어 데이터를 실시간으로 서비스 받을 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.28-35
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• 1991

본 연구는 한국어 천자사전에 알맞은 하이퍼텍스트의 네트워크 구조와 전자사전의 구조에 관한 것으로 인간의 연관적 사고과정을 이용하여 사전을 구성하고자 하였다. 사용하는 사람을 계층적으로 선별하여 그에 알맞는 정보검색의 실마리를 제공하였으며 필요한 즉시 원하는 항목으로의 전환이 가능하도록 하였다. 특히 그래픽 브라우저(Graphics Browser)에 중점을 두어 사용자가 보다 편리하게 정보를 얻을 수 있도록 설계하였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 추계학술발표회
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• pp.152-152
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• 2017

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.92-96
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• 2017

딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.561-566
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• 2018

최근 신경망 번역 모델에 주의 집중 네트워크가 제안되어 기존의 기계 번역 모델인 규칙 기반 번역 모델, 통계적 번역 모델에 비해 높은 번역 성능을 보이고 있다. 그러나 주의 집중 네트워크가 잘못 모델링되는 경우 과소 번역 현상이 나타난다. 신경망 번역 모델에 커버리지 메커니즘을 추가하여 과소 번역 현상을 완화하는 연구가 진행되었으나 이는 모델의 구조를 변경해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 신경망 번역 모델의 구조를 변경하지 않고 새로운 손실 함수를 정의하여 과소 번역 현상을 완화하는 방법을 제안한다. 한-영 번역 실험을 통해 제안한 주의 집중 네트워크의 정규화 방법이 커버리지 메커니즘의 목적을 효율적으로 달성함을 보인다.