• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.159-166
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• 2005

자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구에서는 평균 상호정보량에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 연구들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율, 의미 별 빈도 정보와 뜻풀이의 길이를 가중치로 반영하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 500여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 두 가지 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 평균 상호정보량만을 이용하였을 때 62.04%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 83.42%의 정확률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.13-16
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• 2024

온라인상에 인간의 감성을 담은 리뷰 데이터가 꾸준히 축적되어왔다. 이 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 일은 마케팅에 있어서 중요한 자산이 될 것이다. 이와 관련된 Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA) 연구는 한글에 있어서는 데이터 부족을 이유로 거의 선행연구가 없는 실정이다. 본 연구에서는 최근 공개된 데이터 셋을 바탕으로 하여 화장품 도메인에 대한 소비자들의 리뷰 텍스트와 사전 라벨링 된 속성, 감성 극성을 기반으로 ABSA를 진행한다. Klue RoBERTa base 모델을 활용하여 데이터를 학습시키고, Python Kiwipiepy 등으로 전처리한 결과를 대시보드로 시각화하여 분석하기 쉬운 환경을 마련하는 방법을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.766-769
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• 2010

CAPTCHA 시스템은 스팸이나 로봇에 의한 자동 가입, 계정 생성 방지도구로써 인간의 우수한 가독성을 통해 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 특성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 재입력하도록 하여 스팸을 위한 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 존재하였던 텍스트 기반의 시스템은 웹봇이나 머신 러닝등을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 단점을 나타냈다. 우리는 이러한 단점을 보완하고자 새로운 이미지 기반의 CAPTCHA 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 일반적인 사진에서 부분 이미지를 출력, 무작위 회전을 가하여 사용자에게 올바른 교정을 요하는 시스템이었다. 본 논문에서는 일반적인 사진에서 출력되는 부분 이미지의 형태를 다각형으로 추출하여, 사용자에게 좀 더 인식률을 높일 수 있는 서브 이미지의 형태를 찾고, 좀 더 효과적이고 실용적일수 있는 CAPTCHA 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제공하는 다각형의 형태는 정사각형, 정오각형, 정육각형, 정칠각형 그리고 정팔각형이다. 총 5가지 형태의 다각형 중에서 사용자에게 가장 효과적인 다각형을 실험을 통하여 찾을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.725-728
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• 2008

최근 급격한 사회발전으로 인한 인간소외, 과도한 업무 스트레스, 가족관계 등의 사회 문제가 야기되고 있으며, 이는 전문적인 심리상담 도움을 받아야 할 만큼 심각한 정신건강의 위기상태라 할 수 있다. 이에 따라 심리검사에 대한 중요성이 부각되고 있음에도 불구하고, 검사자의 전문적 훈련정도에 따른 해석 차이로 인하여 검사의 신뢰성 저하와 같은 다양한 문제점이 발생되고 있다. 또한 심리검사는 특성상 검사자와 피험자간의 커뮤니케이션을 통해 이루어지는 주관적인 검사이므로 의사소통에 문제가 있는 중증 장애우 및 외국인, 영유아 피험자들의 검사가 힘든 실정이다. 이에 본 논문에서는 사용자 뇌파 패턴분석을 통해 기존의 주관적인 심리검사 기법을 객관화함으로써 뇌파측정만으로도 심리검사가 가능한 BCI기반 심리검사 시스템을 구현한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.5
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• pp.735-742
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• 2019

In this paper, we propose a method of extracting speech features for phoneme recognition based on spikegram. The Fourier-transform-based features are widely used in phoneme recognition, but they are not extracted in a biologically plausible way and cannot have high temporal resolution due to the frame-based operation. For better phoneme recognition, therefore, it is desirable to have a new method of extracting speech features, which analyzes speech signal in high temporal resolution following the model of human auditory system. In this paper, we analyze speech signal based on a spikegram that models feature extraction and transmission in auditory system, and then propose a method of feature extraction from the spikegram for phoneme recognition. We evaluate the performance of proposed features by using a DNN-based phoneme recognizer and confirm that the proposed features provide better performance than the Fourier-transform-based features for short-length phonemes. From this result, we can verify the feasibility of new speech features extracted based on auditory model for phoneme recognition.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.236-236
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• 2017

본 연구에서는 강우의 시공간성을 파악할 수 있는 격자기반의 Average-point Tracking 프로그램을 이용하여 호우의 DAD(Depth-Area-Duration)를 분석하였다. IPCC 5차보고서에 따르면 1950년 이래로 다수의 극한 기상 및 기후 변화가 관측되었다. 그 중 일부는 인간의 활동과 관련된 것으로 많은 지역에서의 극한 호우 현상의 증가가 손꼽힌다. 이러한 극한 호우 현상 증가와 일부 저수지의 유출 증가 경향은 지역적 규모에서 홍수의 위험이 더 커졌음을 의미한다(Kim et al., 2016). 최근 이상기후 현상의 증가에 따른 강우양상의 변화로 게릴라성 집중 호우와 태풍의 빈도가 증가하고 있지만, 우리나라의 호우의 특성은 방위 및 진행방향에 따른 해석이 매우 복잡하여 강우를 정형화하기에 어려운 특징을 보인다. 또한 지속시간이 긴 호우의 경우에는 호우의 범위가 한반도 전체가 되는 특성 때문에 강우의 시 공간성과 관련된 관측 자료는 부족하며, 이러한 특성을 고려한 연구 또한 미진한 실정이다. 만약, 태풍과 같이 호우이동이 뚜렷한 경우, 기존의 적용되고 있는 유역중심의 DAD 분석 방법으로는 DAD 관계를 명확히 표현하기 어려우며 유역면적이 증가할수록 유역의 면적평균강우량의 오차도 증가하기 때문에 DAD 분석의 정확도는 낮아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 호우의 형태와 이동을 고려하기 위해 시간에 따른 호우를 격자로 나누어 격자를 증가시키면서 면적평균최대강우량을 산정할 수 있는 Average-point Tracking 방법을 이용하여 DAD 분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.322-322
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• 2021

유역에서 나타나는 수문학적인 작용과 사회가 이에 대응하는 과정에서 발생하는 사회수문학적 상호작용을 이해하고자 하는 연구가 지속적으로 진행되고 있으나, 주로 개념적으로 정성적인 분석에 그치고 있다. 본 연구에서는 홍수-경제-기반시설로 구성되는 시스템의 동적거동을 정량적으로 평가하기 위하여 미분방정식 기반의 동적해석시스템을 제시하고 이를 수치해석적으로 해석할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 제내지에서 인간의 활동, 제내지에서 거주지 확장 및 쇠퇴 등 사회수문학적 관점에서 인문 시스템과 수문 시스템 사이 상호작용을 연구하고 범람원의 동적 변화에 미치는 영향의 개념화 모형과 함께 수치해석적 접근 방법을 제시하였다. 양재천 사례를 중심으로 사회기반시설로서 제방을 고려하였으며, 제방에 투자되는 비용에 따라 세 가지 시나리오로 나눠 양재천의 홍수위험도와 지역사회의 사회수문학적 변화를 모의하였다. 본 연구 방법과 결과로 사회수문학 연구의 중요성을 보여줌으로써 추후 사회수문학의 연구 방향성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.299-299
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• 2022

수문학적 가뭄 발생의 직접적 영향은 강수부족량이나, 다양한 사회경제적 인자들은 수문학적 가뭄에 간접적으로 영향을 미치고 있다. 물관리 선진기관에서는 인간의 활동 및 물관리 방식에 따라 수문학적 가뭄을 심화시키거나 완화시킬 수 있음을 인지하고, 인간의 물사용이 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 강수량 및 미래의 인구변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향의 정도를 판단함으로써, 인간의 활동이 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 제시하고자 한다. 충정북도 시군지역을 대상지역으로 선정하였으며, 시군 장래인구 추정값을 미래 인구자료로, 미래 유출량이 산정되어 제공되는 RCP 4.5와 RCP 8.5시나리오를 활용하여 미래 가뭄상황 예측하였다. 강수량 및 인구변화가 수문학적 가뭄에 미치는 영향 평가를 위하여 코플라함수 기반의 베이지안 네트워크 모형이 활용하였다. 베이지안 네트워크는 강수량, 인구밀도, 수문학적 가뭄사이의 관계 도출을 위하여 활용되었으며, 베이지안 네트워크 내의 결합확률의 산정을 위하여 코플라 함수가 활용되었다. 미래의 강수량 및 인구밀도의 변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 강수량이 인구밀도보다 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치며, 약 0.2~0.3 정도 발생확률이 크게 산정되었다. 두 인자를 동시에 고려할 경우, 강수량이 적고, 인구밀도가 높아지는 조건(F(강수량)=0.1, F(인구밀도)=0.9)에서는 조건부 CDF 변화율이 크게 나타나, 곧 수문학적 가뭄의 위험성이 높음을 확인할 수 있었다. 인구밀도는 수문학적 가뭄의 발생 위험성을 높이 알려져 있으나, 정량적으로 그 값을 제시한 연구 사례는 찾기 어렵다. 이에 따라 본 연구에서는 가뭄의 영향정도를 정량적으로 표현하였으며, 한 인자만의 영향이 아닌 두 개 이상의 인자들의 복합적인 영향 정도를 제시함으로써 수치적인 비교가 가능하게 하였다. 미래 추정 인자가 인구자료가 한정적이라 인구 자료만을 활용하여 수문학적 가뭄에 미치는 영향을 분석하였으나, 다른 사회경제적 지표를 활용하여 미래 변화에 따른 미래 수문학적 가뭄의 영향 정도의 비교 및 분석 결과를 바탕으로 가뭄 대응 우선순위 선정을 위한 연구자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.548-553
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• 2007

Digital convergence 및 ubiquitous 환경이 보편화되면서 computer system이 대부분의 전자 제품에 삽입되고 있다. 제품의 인터페이스는 더욱 복잡해지고 있으며, 사용 방법 또한 어려워지고 있는 상황이다. 이 중 Auto PC는 대표적인 예로, 차량 운전 환경에서 네비게이션, 음악, 동영상, DMB, PC 등의 기능을 지원하는 복합 제품이다. 이러한 제품의 사용자 인터페이스 설계를 위해서는 제품을 사용하면서 일어나는 행동들과 이들의 흐름을 이해할 수 있는 시나리오 설계에 관한 연구가 필수적이다. 인간공학 및 HCI 분야에서는 사용자 인터페이스를 설계하고 평가할 수 있는 방법론 및 도구들이 많이 소개되고 있다. 또한 이러한 방법 및 도구들을 상황에 맞게 선택하고 종합하고자 하는 연구 역시 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 인간 중심 설계(human centered design) 방법론 중 대표적인 시나리오 기반 설계(SBD: Scenario-Based Design)과 직무분석(Task Analysis)을 이용하여 Auto PC의 인터페이스 설계에 적용해보았다. 시나리오 기반 설계와 직무분석 두 방법론을 통합할 수 있는 프로세스를 적용하였고, 그 결과 각 방법론의 단점을 서로 보완할 수 있었다. 추후 prototype을 완성하고 사용성 평가 및 만족도 조사를 통하여 설계된 인터페이스를 검증하는 연구가 진행될 예정이다.