• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.191-194
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• 2004

소프트웨어 개발에서는 서비스 기간동안, 운영환경에 쓰일 부분을 관리하고 수정해야 할 사안이 발생한다. 그러나 이러한 변경은 구조적인 다른 문제점, 즉 객체와 개발자간의 효율적인 교신(communication)능력을 중요히 요구한다. 이를 위해 개발자는 시스템의 행위에 대해서 사용자와 프로그래머 모두가 이해하기 쉽고, 이후에 이러한 구조로부터 소프트웨어 아키텍쳐를 생성할 수 있는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$(object orient) Model을 사용한다. 그러므로 개발자는 이러한 환경에 대처하기 위해서 코드 기반을 보다 유연한 방법으로 구축할 필요성이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 표기언어가 갖는 구문적 특성과 성질을 활용한 구문 객체 모델과 관계를 통해 개발자의 소프트웨어 구조의 생성을 지원하고 핵심요소의 표현의 일원화를 위한 방법을 제시한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권1호
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• pp.41-49
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• 2019

전통적인 음성인식 모델은 주로 음향 모델과 언어 모델을 사용하여 구현된다. 이때 음향 모델을 학습시키기 위해서는 음성 데이터에 대한 정답 텍스트뿐만 아니라 음성인식에 사용되는 단어의 발음사전과 프레임 단위의 음소 정답 데이터가 필요하다. 이 때문에 모델을 훈련하기 위해서는 먼저 프레임 단위의 정답을 생성하는 등의 여러 과정이 필요하다. 그리고 음향 모델과 별도의 텍스트 데이터로 훈련한 언어 모델을 적용하여야 한다. 이러한 불편함을 해결하기 위하여 최근에는 하나의 통합 신경망 모델로 이루어진 종단간(end-to-end) 음성인식 모델이 연구되고 있다. 이 모델은 훈련에 여러 과정이 필요없고 모델의 구조를 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 하지만 인식이 내부적으로 어떤 과정을 거쳐 이루어지는지 알기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 어텐션 기반 종단간 모델을 시각화 분석하여 내부적인 작동 원리를 이해하고자 하였다. 이를 위하여 BLSTM-HMM 하이브리드 음성인식 모델의 음향 모델과 종단간 음성인식 모델의 인코더를 비교하고, 신경망 레이어 별로 어떠한 차이가 있는지 분석하기 위해 t-SNE를 사용하여 시각화하였다. 그 결과로 음향모델과 종단간 모델 인코더의 차이점을 알 수 있었다. 또한 종단간 음성인식 모델의 디코더의 역할을 언어모델 관점에서 분석하고, 종단간 모델 디코더의 개선이 성능 향상을 위해 필수적임을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.42-49
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• 2006

XML이 인터넷에서 정보전송을 위한 메타언어의 표현방법으로 급속하게 이용되고 있다. 아울러 XML 스키마는 XML 데이터의 다양한 유형을 표현하는데 사용하는 빈도수가 늘고 있다. 본 논문에서는 UML을 이용한 XML 스키마의 simpleType형 메타모델에 대한 설계를 하였다. 그러나 XML 스키마의 구조가 복잡하고 다양한 데이터의 유형을 지원하기 때문에 UML에서 나타내고 있는 모델의 속성에 대한 사용자의 이해와 적용에 어려운 부분이 많이 발생하는 것을 알 수 있다. 이를 해결하는 방법으로 본 연구에서는 OCL의 기능을 적용하여 XML 스키마 메타모델에서 구조적인 표현을 명확하게 명시할 수 있도록 하였으며, 아울러 이를 바탕으로 컴파일단계에서 어휘분석과 구문분석을 위한 파스트리와 토큰생성에 대한 구체적인 설계방법을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.901-904
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• 2020

본 시스템은 세 단계의 모델을 복합적으로 구성하여 이루어진다. 첫 단계로 사람의 음성언어를 텍스트로 전환한 후 사용자의 발화 의도를 분류해내는 BoW방식을 이용해 인간의 명령을 이해할 수 있는 자연어 처리 알고리즘을 구성한다. 이후 YOLOv3-tiny를 이용한 실시간 영상처리모델과 OctoMapping모델을 활용하여 주변환경에 대한 3차원 지도생성 후 지도데이터를 기반으로하여 동작하는 기구제어 알고리즘 등을 ROS actionlib을 이용한 관리자시스템을 구성하여 ROS와 딥러닝을 활용한 편리한 인간-로봇 상호작용 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.243-246
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• 2018

최근 사용자 발화를 이해하고 그에 맞는 피드백을 생성할 수 있는 대화 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 사용자 의도를 파악하기 위한 화행 분석은 대화 시스템의 필수적인 요소이다. 최근 많이 연구되는 심층 학습 기법은 모델이 데이터로부터 자질들을 스스로 추출한다는 장점이 있다. 발화 자체의 연속성과 화자간 상호 작용을 포착하기 위하여 CNN에 RNN을 결합한 CNN-RNN을 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층 구조 어텐션 매커니즘 기반 CNN-RNN을 효과적으로 적용한 결과 워드 임베딩을 추가한 조건에서 가장 높은 성능인 91.72% 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.475-477
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• 2019

문장 부호란, 글에서 문장의 구조를 잘 드러내거나 글쓴이의 의도를 쉽게 전달하기 위하여 사용되는 부호들로, 따옴표나 쉼표, 마침표 등이 있다. 대화 시스템과 같이 컴퓨터가 생성해 낸 문장을 인간이 이해해야 하는 경우나 음성 인식(Speech-To-Text) 결과물의 품질을 향상시키기 위해서는, 문장 부호의 올바른 삽입이 필요하다. 본 논문에서는 이를 수행하는 딥 러닝 기반 모델을 훈련할 때 필요로 하는 한국어 말뭉치를 구축한 내용을 소개한다. 이 말뭉치는 대한민국정부에서 장관급 이상이 발언한 각종 연설문에서 적절한 기준을 통해 선별된 고품질의 문장으로 구성되어 있다. 문장의 총 개수는 126,795개이고 1,633,817개의 단어들(조사는 합쳐서 한 단어로 계산한다)로 구성되어 있다. 마침표와 쉼표는 각각 121,256개, 67,097개씩이다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.129-164
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• 2023

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.851-856
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• 2007

수화는 청각장애인이 주로 사용하는 시각적인 언어이다. OpenGL 기반의 가상현실 공간을 배경으로 하여 청각장애인들이 쉽게 이해할 수 있는 수화 아바타의 움직임을 구현하기 위해, 본 논문에서는 수화 동작 데이터베이스를 구축하는 그래픽 사용자 인터페이스를 개발한다. 개발한 시스템에서는 아바타의 사실적인 표현과 친근감을 강조하기 위해 3D MAX 기반의 인체 아바타 모델의 픽셀 값을 ASE를 사용하여 C언어 코드로 변환함으로써 인간과 거의 비슷한 모델을 생성하였다. 손 모양 편집프로그램은 슬라이드 바를 사용하여 21개의 손 관절 각도를 조정할 수 있으며, 손 모양 코드번호와 손 모양 이름을 지정하여 수화단어 편집프로그램에서 사용하는 손 모양 데이터 형식으로 저장할 수 있다. 수화단어 편집프로그램은 수화단어 데이터 형식의 값을 설정하는 기능과 함께 손 모양 대칭복사, 검색, 추가, 수정, 삭제 기능을 제공함으로써 사용자가 손 모양을 쉽게 편집할 수 있도록 하였다. 손 모양 편집프로그램과 수화단어 편집프로그램을 사용하여 구성한 데이터베이스를 기반으로 수화 아바타가 가상현실 공간에서 인간과 유사한 움직임을 표현할 수 있도록 하였다.

• 트랜스-
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• 제16권
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• pp.107-133
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• 2024

내러티브는 인간의 인지와 사회 문화의 기본이며 개인과 사회가 의미를 구성하고 경험을 공유하며 문화적, 도덕적 가치를 전달하는 주요 수단으로 사용된다. 인간의 사고와 행동을 모방하려는 인공지능 분야에서는 오랫동안 스토리 생성과 스토리 이해에 관해서 연구해 왔으며, 오늘날 대규모 언어 모델은 발전된 자연어 처리 기술을 바탕으로 괄목할 만한 서사적 능력을 보여주고 있다. 이런 상황은 다양한 변화와 새로운 문제를 제기하지만 이에 대한 포괄적인 논의를 찾아보기는 어렵다. 본 논문은 인간과 AI의 서사 지능의 교차점과 상호작용을 살펴봄으로써 현재의 상태와 미래의 변화에 대한 전체적인 조망을 제공하는 것을 목표로 한다. 먼저 호모 나랜스라는 용어로 대변되는 인간과 내러티브의 본질적 관계에 관한 다학제적 연구를 살펴보고, 인공지능 분야에서 내러티브에 관한 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 역사적으로 살펴본다. 그리고 오늘날 대규모 언어 모델이 보여주는 서사 지능의 가능성과 한계를 살펴보고, 서사 지능을 갖춘 AI가 갖는 함의를 파악하기 위한 세 가지 철학적 과제를 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.87-98
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• 2019

인공지능이 활발하게 연구되면서 이미지, 영상, 자연어 처리와 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 자연어 처리 분야는 사람이 말하고 쓰는 언어들을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하기 위한 연구들이 진행되고 있고 인공지능 기술에서 매우 중요한 영역 중 하나로 여겨진다. 자연어 처리에서 컴퓨터에게 사람의 상식을 이해할 수 있도록 학습시키고 사람의 상식을 기반으로 결과를 생성하도록 하는 것은 복잡하지만 중요한 기술이다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식 그래프는 컴퓨터에게 쉽게 상식을 학습시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 고안된 지식 그래프들은 특정 언어나 분야에만 집중해 구성되어 있거나 신조어 등에는 대응하지 못하는 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 자동으로 확장 가능한 지식 그래프를 구축하고, 이를 기반 데이터로 활용하는 챗봇 시스템을 제안하고자 한다. 특히 자동 확장 그래프에 BERT 기반의 관계 추출 모델을 적용시켜 성능을 향상시키고자 한다. 자동 확장 지식 그래프를 이용해 상식이 학습되어 있는 챗봇을 구축하여 지식 그래프의 활용 가능성과 성능을 검증한다.