문자인식 즉 OCR(Optical Character Recognition)기술은 광학적으로 인식할 수 있는 문자를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 하는 기술을 뜻한다. 문자인식의 근간이 되는 방법은 스트링 매칭 기법이 사용되어 왔지만 한글의 경우 자음, 모음, 자음 조합으로 만 가지 유형이 넘고, 더욱이 상용한자와 영어를 섞어 쓰기 때문에 오인식되는 경우가 많다. 본 논문에서는 한글이 수직선, 수평선, 사선과 같이 방향성이 강한 선소들로 구성되어 있다는 점을 이용하여 한글의 인식률을 높이는 방법을 제안하였다.
SNS가 급속도로 확산되며 거짓 정보를 언론으로 위장한 형태인 가짜뉴스는 큰 사회적 문제가 되었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한글 가짜뉴스 탐지를 위한 딥러닝 모델을 제시한다. 기존 연구들은 영어에 적합한 모델들을 제시하고 있으나, 한글은 같은 의미라도 더 짧은 문장으로 표현 가능해 딥러닝을 하기 위한 특징수가 부족하여 깊은 신경망을 운용하기 어렵다는 점과, 형태소 중의성으로 인한 의미 분석의 어려움으로 인해 기존 오델들을 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 얕은 CNN 모델과 음절 단위로 학습된 단어 임베딩 모델인 'Fasttext'를 활용하여 시스템을 구현하고, 이를 학습시켜 검증하였다.
한국 의료 기술은 눈부신 발전과 더불어 국제적인 위상의 향상에 따라 선진 의료 기술과 어깨를 나란히 하며 현재에도 계속 성장하고 있다. 선진 의료 기술은 영어를 기반으로 이루고 있으며, 한국 의료 기술은 높은 수준에 비하여 언어가 다른 국가의 환자에게는 다소 접근성이 낮다고 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 현지인 환자와 의료진과 국내외 의료진의 협업 효율성 향상을 목적으로 병원 정보 시스템의 제공된 언어 기반을 분석하고 개선 사항과 발전 방향을 제안한다.
본 연구에서는 글의 구성요소를 추측하는 가장 높은 성능을 나타내는 알고리즘을 제시한다. 실험 방법은 글의 각 문장에 대한 자질을 추출, 자질 선택, 그리고 데이터에 대해 여러 기계학습 알고리즘을 학습시킨 후 성능을 비교하여 진행하였다. 또한 이 중 가장 높은 성능을 보이는 CRF를 기존에 연구되어 있는 성능과도 비교하였다. 마지막으로 CRF가 구성요소를 추측하는 데 있어서 가장 높은 성능을 보이는 이유에 대해 분석하였다. 국내의 유명 어학원 및 토플 웹사이트를 통해 1969개의 토플 에세이를 수집했으며 2명의 전문 평가자를 통해 각 문장을 8개의 분류로 나누었다. 이를 CRF를 적용한 결과 87.2%의 F score가 나왔으며 기존 연구결과, 그리고 다른 알고리즘보다 높은 성능을 보였다.
국내에서 스마트폰의 보급률이 증가함에 따라, 스마트폰 애플리케이션의 수 역시 증가하였다. 특히 안드로이드 애플리케이션은 다양한 개발 도구가 있고 다양한 환경에서 애플리케이션을 개발할 수 있다. 하지만 안드로이드 애플리케이션 개발 도구에 사용되는 기존의 프로그래밍 언어는 영어로 되어 있어 프로그래밍 초심자가 사용하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 한글 프로그래밍 언어 '새싹'을 사용하는 웹 기반 안드로이드 애플리케이션 개발 도구 Sproid를 제안한다. Sproid는 '새싹' 언어를 사용하여 안드로이드 애플리케이션을 제작할 수 있으며 안드로이드의 명령어 및 구조를 모르더라도 쉽게 안드로이드 애플리케이션을 개발할 수 있다.
오늘날 인터넷의 발달과 더불어 스마트기기의 보급이 급성장하면서, 다양한 웹사이트에서 데이터가 기하급수적으로 발생되고 있고, 수 많은 다종다양한 데이터를 효율적으로 저장/관리/분석하기 위한 유용한 어노테이션(Anotation) 기법으로서, 리소스에 대한 사용자의 태깅(Tagging)기능이 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 공통 태그 데이터를 수집하여, WordNet을 기반으로 다양한 수준의 태그/사용자 분류체계를 구축하기 위한 지원도구개발에 관한 연구결과를 보고한다.
한국어는 어근의 형태가 변하는 굴절어인 영어와 달리, 한 어절이 어근과 접사가 결합하여 각자 고유한 의미를 지닌다. 이 때문에 하나의 어절에 대한 형태소 분석 후보가 여러 개가 나올 수 있어 구문 분석을 더욱 어렵게 만든다. 본 논문에서는 한국어의 통사적 특성에 적합한 의존문법을 이용하여 구분 분석을 수행한다. 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하고 통사적 제약규칙을 통해 의존관계를 줄여나간다. 특히, 기존의 통사적 제약규칙에 형용사의 결합정보와 논항정보를 이용한 통사적 제약규칙을 추가하여 생성 가능한 의존관계의 수를 줄인다.
규칙 기반의 영한 기계번역 시스템의 구문 분석 시스템은 영어의 구문 구조를 기술하는 규칙 부분과 규칙을 적용하여 차트 파싱을 수행하는 실행 부분으로 구성된다. 구문 규칙은 문맥 자유 문법의 형식으로 기술되는데, 기술된 구문 규칙을 적용하여 파싱을 실행하는 실행 부분은 C 언어 함수로 표현되므로, 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환해야 한다. 본 논문에서는 문맥 자유 문법 형식으로 기술된 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환하는 도구인 구문 규칙 컴파일러를 개발하였다. 구문 규칙 컴파일러는 자동적으로 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환함으로써 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정에서 빈번하게 발생하는 구문 규칙의 생성과 수정을 용이하게 하여 번역 성능을 개선하는 작업을 지원한다.
영어권에서는 통계적 기반 의미 오류 검사기에 대한 연구가 활발하게 진행되었으나 한국어에서는 자주 나타나는 오류를 중심으로 오류 단어를 검사할 문맥이나 공기정보를 갖는 규칙 기반의 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서는 표제어나 사전 기반 범주화 정보로 표현되고 있는 기존 문법 검사기의 성능을 개선하는 방안으로 한국어 명사 어휘 의미망인 KorLex를 활용하는 방법을 연구한다. 특히, 용언은 목적어나 주어에 사용되는 명사의 표제어가 의미 제약 조건으로 사용되는 예가 많다. 본 논문에서는 용언의 의미 제약 조건을 명사 표제어 단위에서 명사 의미 그룹(class) 단위로 확대하여 문법 검사기의 의미 오류 검사 규칙의 의미 오류 제약 조건을 일반화 하는 방안을 연구한다.
일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 그래프로 표현하여, 자연어 처리의 하위 작업들에 적용할 수 있도록 하는 구조화된 지식 표현 방법이다. 현재 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ATOMIC [1]이 있다. 하지만 한국어를 주요 언어로 하는 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존에 존재하는 영어 기반의 지식 그래프와 일반 상식 기반의 한국어 데이터셋을 활용해서 한국어 일반 상식 기반 지식 그래프를 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제작한 지식 그래프를 평가하여 구축하는 방법론에 대한 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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