• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.698-701
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• 2017

데이터베이스는 자료의 검색과 갱신의 효율화를 위해 논리적으로 연관된 여러 자료의 집합체로 만드는 것을 의미한다. 인터넷과 하드웨어의 발달로 관리해야 할 자료의 양이 많아 지고 있으며, 이를 쉽게 관리 하기위해 데이터베이스는 나날이 발전하고 있다. 본 논문에서는 데이터베이스의 역사, 종류, 데이터 베이스 언어 현황과 그 중 SQL 언어의 명령어와 이를 쉽게 사용 할 수 있도록 돕는 변환 프로그램 실험 결과를 보고한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.200-207
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• 1990

본 논문은 다양한 활자체 및 크기의 한글 문자 영상에서의 정보량 및 엔트로피의 분포에 관한 연구이다. 12 종류의 서로 다른 활자체 및 크기의 한글 문자 영상이 실험에 사용되었으며, 사용 빈도수가 높은 520 자의 한글 문자 영상에 대하여 정보량과 엔트로피를 측정하였다. 실험 결과의 분석을 통하여 정보량과 엔트로피의 측정치는 문자의 구조적 형태에 따라 변하지만 활자체에는 무관하며, 대부분의 정보량이 문자의 가장자리 부분에 위치함을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.33-38
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• 2013

소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.27-32
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• 2016

한글 입력 방식은 글쇠배열과 더불어 추가적인 낱자들을 입력하기 위한 결합 규칙이라는 형태로 정의할 수 있다. 그런데 이 규칙을 토대로 입력 방식을 실제로 구현해 보면 겹낱자를 결합하거나 음절이 바뀌는 과정에서 모호성 같은 문제가 발생할 수 있다. 초성과 종성을 문맥에 따라 구분해야 하는 두벌식, 모바일 환경처럼 매우 적은 글쇠, 수십 종류의 낱자들을 조합해야 하는 옛한글이라는 조건이 더해지면 입력 방식을 기술하고 분석하는 난이도가 더욱 높아진다. 본 논문에서는 한글 낱자의 결합 규칙을 대결합과 소결합으로 구분해서 기술하는 체계를 제안하며, 이를 토대로 입력 방식의 예상 동작을 분석해 주는 프로그램을 소개하였다. 그리고 모바일용 삼성 천지인과 KT 나랏글 한글 입력 방식을 동일 프로그램으로 기술하고 분석한 결과를 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.105-110
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• 2016

개체명 인식이란 문서 내에서 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등 고유한 의미를 가지는 개체명을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서는 bidirectional LSTM CRFs가 가장 우수한 성능을 보여주고 있다. 하지만 LSTM 기반의 딥 러닝 모델은 입력이 되는 단어 표상에 의존적이기 때문에 입력이 되는 단어 표상을 확장하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 bidirectional LSTM CRFs모델을 사용하고, 그 입력으로 사용되는 단어 표상을 확장하기 위해 사전 학습된 단어 임베딩 벡터, 품사 임베딩 벡터, 그리고 음절 기반에서 확장된 단어 임베딩 벡터를 사용한다. 음절 기반에서 단어 기반 임베딩 벡터로 확장하기 위하여 bidirectional LSTM을 이용하고, 그 입력으로 학습 데이터에서 추출한 개체명 분포를 이용하였다. 그 결과 사전 학습된 단어 임베딩 벡터만 사용한 것보다 4.93%의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.317-328
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• 1993

본 논문은 신경망과 퍼지 이론을 결합한 한국어 철자 교정기 KSCNN(Korean Spelling Corrector using Neural Network)에 대하여 기술한다. KSCNN은 퍼셉트론(perceptron) 학습을 이용한 연상 메모리(associative memory)로 구성되며 자판 배열 특성을 고려한 퍼지 멤버쉽 함수에 의해 신경망의 입력값을 정한다. 본 철자 교정기의 장점은 인지적인 방법으로 철자를 교정하기 때문에 기존의 VA나 BNA와는 달리 오류의 종류에 영향을 받지 않으며 교정된 철자나 후보자들에 대한 견인값(attraction value)을 측정하여 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다는 데 있다. 또한, 본 논문은 실험을 통해서 퍼지 멤버쉽 함수에 의한 입력 노드의 활성화가 자판 배열특성을 고려할 수 있기 때문에 시스템의 성능을 향상시킨다는 사실을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.295-301
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• 1993

제약이 없이 자유롭게 쓴 오프라인 필기체 한글을 인식하는 문제는 응용분야에 따른 도메인의 정보를 이용함으로써 보다 쉽게 접근할 수 있다. 본 연구는 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 한 도메인으로 우편봉투를 대상으로 하였을 때, 우편번호가 할당된 지명과 건물명을 대상으로 글자의 종류와 빈도수를 통계 분석하였다. 분석 결과 가능한 한글 조합 11,172자중 403자만이 쓰이고 있음을 알았다. 이러한 정보는 자소 분할이 어려운 오프라인 필기체 한글 인식에 있어, 문자 단위 정합을 사용했을 때 인식속도 및 인식률 향상에 기여 할 것으로 생각된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.224-227
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• 2015

상호참조해결은 특정 개체에 대해 다르게 표현한 단어들을 서로 연관지어 주며, 이러한 개체에 대해 표현한 단어들을 멘션(mention)이라 하며, 이런 멘션을 찾아내는 것을 멘션탐지(mention detection)라 한다. 멘션은 명사나 명사구를 기반으로 정의되며, 명사구의 경우에는 수식어를 포함하기 때문에 멘션탐지를 순차 데이터 문제(sequence labeling problem)로 정의할 수 있다. 순차 데이터 문제에는 Recurrent Neural Network(RNN) 종류의 모델을 적용할 수 있으며, 모델들은 Long Short-Term Memory(LSTM) RNN, LSTM Recurrent CRF(LSTM-CRF), Bidirectional LSTM-CRF(Bi-LSTM-CRF) 등이 있다. LSTM-RNN은 기존 RNN의 그레디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결하였으며, LSTM-CRF는 출력 결과에 의존성을 부여하여 순차 데이터 문제에 더욱 최적화 하였다. Bi-LSTM-CRF는 과거입력자질과 미래입력자질을 함께 학습하는 방법으로 최근에 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 멘션탐지에 Bi-LSTM-CRF를 적용할 것을 제안하며, 각 딥 러닝 모델들에 대한 비교실험을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.155-157
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• 2010

채팅로봇이란 인간과 기계가 서로 대화를 하는 컴퓨터 프로그램이다. 그 목표는 나와 대화를 하고 있는 상대방이 실제 인간인 것처럼 생각하도록 하는 것이다. 오늘날도 이 목표를 달성하기 위해 많은 연구자들이 노력하고 있으며, ELIZA, Julia, ALICE, 심심이 등 많은 채팅로봇이 개발되어 일반 사용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지 개발된 많은 종류의 채팅로봇은 대부분 단순 패턴매칭 방식을 사용하고 있으며 이는 기존에 정의된 적절한 응답을 출력하는 것에 불과하다. 본 논문에서는 인터넷을 통해서 채팅할 때 사용하는 여러 형태의 통신어를 처리할 수 있는 방법을 제시하고 입력된 문장에 대해 형태소 분석과 품사부착을 통해 문장의 구조를 파악하고 분석된 구조를 토대로 모호한 문장의 패턴을 인식하여 인식률을 높이는 형태이다. 채팅로봇은 인터넷 업계에서 단순한 대화상대뿐만 아니라 특정 주제를 가진 홈페이지 또는 각종 쇼핑몰에서 다방면으로 그 활용도가 높기 때문에 성능이 높은 채팅로봇을 제작하여 사용한다면 사용자의 편의를 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.191-193
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• 2010

전문용어는 특정 분야의 문서들에서 그 분야 특징을 반영하는 용어를 지칭하는 말로 최근 이러한 전문용어를 자동으로 인식하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전문용어 인식의 방법 중 규칙 기반 방법의 한 종류인 사전 기반 방법을 이용하여 전문용어를 인식한다. 사전 기반 방법의 보통 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째 같은 의미를 가지지만 형태가 다른 전문용어의 인식이 어려우며, 둘째 정확한 경계를 인식하기 위해서는 모든 단어에 대해 사전에 존재하는 가장 긴 단어의 크기만큼 매칭을 시도해야하며, 셋째 인식된 경계가 겹칠 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전 매칭시 정규표현을 이용하여 첫 번째 문제를 해결하며, 트라이를 이용하여 사전을 구축하고, 매칭시 스택을 이용한 병렬구조를 사용하여 두 번째 문제를 해결하였으며, 구간트리라는 자료구조를 이용하여 세 번째 문제를 해결하였다.