• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.234-239
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• 2015

2000년대 중반 세종 구구조 구문분석 말뭉치가 배포된 이후 의존 구문분석이 구문분석 연구의 주요 흐름으로 자리 잡으면서 많은 연구자들이 구구조 구문분석 말뭉치를 개별적으로 의존구조로 변환하여 구문분석 연구를 수행하였다. 하지만 한국어 문장의 의존구조 표현에 대한 논의가 부족하여 서로 다른 의존구조로 변환 후 구문분석을 연구함으로써 연구 효율성이 저하되는 문제가 발생하였다 본 연구에서는 이와 같은 문제에 접근하기 위하여 한국어 문장에 대한 의존관계 가이드라인을 제안한다. 그리고 제안하는 가이드라인을 기반으로 구축한 엑소브레인 언어분석 말뭉치(725 문장)에 대해 소개한다.

• 정보과학회지
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• 제35권8호
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• pp.51-56
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• 2017

• 정보과학회지
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• 제33권1호
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• pp.48-50
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• 2015

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.213-218
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• 2019

기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.213-219
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• 2017

말과 글에서 유추가 가능한 정보에 대해서는 사람들이 일반적으로 생략해서 표현하는 경우를 볼 수 있다. 사람들은 생략된 정보를 문맥적으로 유추하여 이해하는 것이 어렵지 않지만, 컴퓨터의 경우 생략된 정보를 고려하지 못해 주어진 정보를 완전하게 이해하지 못하는 문제를 낳게 된다. 우리는 이러한 문제를 생략어복원을 통해 해결할 수 있다고 여기면서 본 논문을 통해 한국어 생략어복원에 대해 정의하고 기술 개발에 필요한 말뭉치 구축 시의 생략어복원 대상 및 태깅 사례를 포함하는 가이드라인을 제안한다. 또한 본 가이드라인에 의한 말뭉치 구축 및 기술 개발을 통해서 엑소브레인과 같은 한국어 질의응답 시스템의 품질 향상에 기여하는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.213-219
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• 2017

말과 글에서 유추가 가능한 정보에 대해서는 사람들이 일반적으로 생략해서 표현하는 경우를 볼 수 있다. 사람들은 생략된 정보를 문맥적으로 유추하여 이해하는 것이 어렵지 않지만, 컴퓨터의 경우 생략된 정보를 고려하지 못해 주어진 정보를 완전하게 이해하지 못하는 문제를 낳게 된다. 우리는 이러한 문제를 생략어복원을 통해 해결할 수 있다고 여기면서 본 논문을 통해 한국어 생략어복원에 대해 정의하고 기술 개발에 필요한 말뭉치 구축 시의 생략어복원 대상 및 태깅 사례를 포함하는 가이드라인을 제안한다. 또한 본 가이드라인에 의한 말뭉치 구축 및 기술 개발을 통해서 엑소브레인과 같은 한국어 질의응답 시스템의 품질 향상에 기여하는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이다.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.321-344
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• 2017

기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.81-88
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• 2021

현대사회는 다양한 형태의 위기에 노출되어 있다. 특히, 9·11테러 이후로 각 국가는 비군사적 위기에 대한 관리의 비중이 점차 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 제4차 산업혁명시대에서 국가위기관리를 위해 인공지능(AI)을 활용하는 방안에 관한 고찰을 목적으로 한다. 이를 위해 인간의 의사결정을 지원해주기 위해 운용되고 연구개발(R&D) 중인 인공지능(AI)의 실효성을 분석하여 인공지능(AI)을 국가위기관리에 활용 가능성을 살펴보았다. 연구결과, 인공지능(AI)은 데이터에 근거한 객관적인 상황 판단과 최적의 대응 방안을 정책결정권자에게 제시해주어 급박한 위기 상황에서 정책결정권자의 결정행위를 지원해주는 것이 가능하여 인공지능(AI)을 국가위기관리에 활용하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 신속하고 효율적인 국가위기 대응을 위해 인공지능(AI) 활용의 가능성을 제시해 준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.11-17
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• 2020

본 논문에서는 지능형 전장인식 서비스를 위한 자연어처리 기반 지식베이스 구축 방안에 대해 연구한다. 현재의 지휘통제체계는 수집된 전장정보와 전술데이터를 등록, 저장, 공유 등의 기본적인 수준에서 관리 및 활용하고 있으며, 분석관에 의한 정보/데이터 융합 및 상황 분석/판단이 수행되고 있다. 이는 분석가의 시간적 제약과 인지적 한계로 일반적으로 하나의 해석만이 도출되며 편향된 사고가 반영될 수 있다. 따라서 지휘통제체계의 전장상황인식 및 지휘결심지원 지능화가 필수적이다. 이를 위해서는 지휘통제체계에 특화된 지식베이스를 구축하고 이를 기반으로 하는 지능형 전장인식 서비스 개발이 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 민간 데이터인 엑소브레인 말뭉치에서 제시된 개체명 중 의미 있는 상위 250개 타입을 적용하고 전장정보를 적절히 표현하기 위해 무기체계 개체명 타입을 추가 식별하였다. 이를 바탕으로 멘션 추출, 상호참조해결 및 관계 추출 과정을 거치는 전장인식 지식베이스 구축 방안을 제시하였다.