• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.618-623
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• 2011

본 논문에서는 구조 정보를 활용하기 위한 결합 커널 기반의 의미 있는 웹 테이블과 장식 웹 테이블을 구분하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 테이블의 구조 정보는 두 가지 형태의 구문 분석 트리로부터 추출된다. 컨텍스트 트리는 테이블 주변에 나타난 구조를 반영하고 있으며, 테이블 트리는 테이블 내의 구조를 담고 있다. 두 트리로 표현되는 테이블의 구조 정보를 효과적으로 다루기 위해 파스 트리 커널 기반의 결합 커널을 제안한다. 제안한 결합 커널을 적용한 support vector machines은 풍부한 구조 정보를 활용하여 의미 있는 테이블과 장식 테이블을 분류한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.240-244
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• 2010

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.539-546
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• 2005

최근 인터넷 사용자가 급증하면서 원격교육의 발전과 함께 평가에서도 원격을 이용한 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 현재까지는 자연언어처리의 어려움으로 객관식이나 단답식 평가가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 서술형 주관식 문제의 빠르고 공정한 지능형 채점을 위하여, 다양한 언어 지식을 활용하였다. 이를 위하여, 가공되지 않은 말뭉치에서 의미커널을 구축하고, 수험자가 작성한 답안과 이미 구축된 정답을 벡터로 구성하여 이 답안간의 유사도를 의미커널을 통해 계산하여 정답여부를 자동으로 판단하도록 하였다. 의미커널을 구축하기 위하여 벡터 공간 모델에 기반한 은닉 의미 분석을 이용하였으며, 또한 한글 워드넷을 이용하여 답안의 정보부족 문제를 줄여보고자 하였다. 실험을 위하여 3000 문항의 주관식 문제를 구축하였으며, 의미커널의 구축을 위하여 38,727개의 신문기사를 모아 말뭉치로 구성하고 75,175개의 색인어를 추출하였다. 의미커널에 기반한 자동 채점 시스템으로 실제 수험자에 의하여 작성된 답안을 채점한 결과, 출제자가 실제로 채점한 결과를 기준으로 하여 최고 0.894의 상관관계를 얻을 수 있었다

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.329-334
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• 2009

기존 온톨로지 정렬 기법은 두가지 문제점을 가지고 있다. 먼저 자질을 해당 분야 전문가가 정의하기 때문에 중요한 자질들이 자질셋에 포함되지 않을 수 있다는 것이다. 다음으로는 온톨로지의 의미 정보와 구조 정보를 이용하여 유사도를 따로 계산한 후, 각각의 실험에 의해 정의된 가중치를 이용하여 전체 유사도를 계산한다. 하지만 온톨로지 상에 나타나는 의미 정보와 구조정보의 상대적인 가중치가 실험적인 방법 혹은 사용자에 의해 결정되기 때문에 시스템이 특정 온톨로지에 한정되거나 성능이 떨어질 수 있어 문제이다. 본 논문에서는 온톨로지 정렬을 위한 파스 트리 커널을 제안한다. 온톨로지 상의 개체에 대한 유사도를 계산하기 위해 먼저 온톨로지를 트리 구조로 변환한다 그 후, 변환된 트리 간의 유사도는 온톨로지 정렬을 위해 수정된 파스트리 커널을 이용하여 계산한다. 이때 자질은 명시적으로 나열하지 않는다. 유사도 계산시, 파스 트리 커널에 근사 스트링 매칭 기법을 적용하여 의미 정보를 반영한다. 검증 위한 실험에서 제안한 방법은 기존의 온톨로지 정렬 기법보다 나은 성능을 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권2호
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• pp.251-275
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• 2011

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.920-923
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• 2009

기존의 동적 커널 업데이트 시스템에서 주로 사용되는 함수 단위의 재구성 기법으로는 트랩과 점프가 있다. 이러한 기법들을 사용하면 커널 서비스의 중단 없이 함수 단위로 커널을 업데이트할 수 있는 이점이 있다. 하지만 커널 업데이트 후, 프로세서가 분기 명령어를 처리하는 과정에 두 가지 문제점이 존재한다. 업데이트 함수에 업데이트가 필요한 함수 내의 분기 명령어 오퍼랜드 값을 그대로 복사하면 의미 없는 메모리 주소로 분기하게 된다. 또한 분기 명령어로 short jump를 사용하면, 현재 위치에서 8 비트 범위를 벗어난 주소공간에 존재하는 분기 함수에는 접근을 할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 short jump 대신 long jump를 사용하는 방식을 제안하였다. 이를 위해 업데이트가 필요한 함수의 분기 명령어가 갖고 있는 오퍼랜드 값을 추출하여, 업데이트 함수의 분기 명령어가 정상적으로 동작할 수 있도록 오퍼랜드 값을 수정해주는 동적 커널 업데이트 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.276-279
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• 2011

문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.440-442
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• 2003

문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어수준 이상의 개념 수준에서의 운서 비교를 가능하게 한다. 본 논문에서는 은닉변수모델을 이용하여 문서 집합으로부터 단어들 간의 의미관계를 자동적으로 추출하고 이를 통해 문서간 유사도 측정을 효과적으로 하기 위한 방안을 제시한다. 은닉변수 모델로는 다중요인모델의 학습이 용이한 헬름홀츠 머신을 활용하묘 이의 학습 결과에 기반하여, 문서간 비교를 한 의미 커널(semantic kernel)을 구축한다. 2개의 문서 집합 HEDLINE과 CACM 데이터에 대한 검색 실험에서, 제안된 기법을 적응함으로써 기본 VSM(Vector Space Model) 에 비해 20% 이상의 평균 정확도 향상을 이를 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권12호
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• pp.618-629
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• 2007

본 논문에서는 64비트 다중-코어 컴퓨팅 환경에서 효과적인 메모리 테스트를 위한 가상화 커널을 제안한다. 이때 효과적이라는 용어는 커널이 존재하는 메모리 공간을 포함한 모든 물리 메모리 공간에 대한 테스트를 시스템 리부팅 없이 수행할 수 있음을 의미한다. 이를 위해 가상화 커널은 4가지 기법을 제공한다. 첫째, 커널과 응용이 물리 메모리를 직접 접근 할 수 있게 하여 원하는 메모리 위치에 다양한 메모리 테스트 패턴을 쓰고 읽는 것이 가능하게 한다. 둘째, 두 개 이상의 커널 이미지가 다른 메모리 위치에서 수행 가능하도록 한다. 셋째, 커널이 사용하는 메모리 공간을 다른 커널로부터 격리한다. 넷째, 커널 하이버네이션을 이용하여 커널 간에 문맥 교환을 제공한다. 제안된 가상화 커널은 인텔사의 Xeon 시스템 상에서 리눅스 커널 2.6.18을 수정하여 구현되었다. 실험에 사용된 Xeon 시스템은 2개의 Dual-core CPU와 2GB 메모리를 탑재하고 있다. 실험 결과 설계된 가상화 커널이 메모리 테스트에 효과적으로 사용될 수 있음을 검증할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1027-1030
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• 2005

기존 의미커널을 적용한 주관식 채점 시스템은 여러 답안과 말뭉치에서 추출한 색인어들과의 상관관계를 벡터방식으로 표현하여 자연어 처리에 대한 문제를 해결하려 하였다. 본 논문에서는 기존 시스템의 답안 및 색인어의 표현 한계로 인한 유사도 계산오차 가능성에 대한 문제를 해결하고자 시소러스를 이용한 임의 추출 방식의 답안 확장을 적용하였다. 서술형 주관식 평가에서는 문장의 문맥보다는 사용된 어휘에 채점가중치가 높다는 점을 착안, 출제자와 수험자 모두의 답안을 동의어, 유의어 그룹으로 확장하여 채점 성능을 향상시키려 하였다. 우선 두 답안을 형태소 분석기를 이용해 색인어를 추출한 후 워드넷을 이용하여 동의어, 유의어 그룹으로 확장한다. 이들을 말뭉치 색인을 이용하여 단어들 간 상관관계를 측정하기 위한 벡터로 구성하고 의미 커널을 적용하여 정답 유사도를 계산하였다. 출제자의 채점결과와 각 모델의 채점 점수의 상관계수 계산 결과 ELSA 모델이 가장 높은 유사도를 나타내었다..