• 한국인지과학회:학술대회논문집
• /
• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
• /
• pp.67-71
• /
• 2006

현재까지 제안된 자동 띄어쓰기 교정 모델들은 그 중의 대다수가 입력 문장에서 공백을 제거한 후에 교정 작업을 수행한다. 이러한 교정 방식은 입력 문장의 띄어쓰기가 잘 되어 있는 경우에 입력 문장보다 좋지 못한 교정 문장을 생성하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 입력 문장의 띄어쓰기를 고려한 자동 띄어쓰기 교정모델을 제안한다. 이 모델은 입력 문장의 음절단위 띄어쓰기 오류가 5%일 때 약 8%의 성능 향상을 보였으며, 10%의 오류가 존재할 때 약 5%의 성능 향상을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
• /
• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
• /
• pp.33-37
• /
• 2006

본 논문은 어휘판단과제(LDT: Lexical Decision Task)시 나타나는 여러 언어현상 중 단어빈도효과(word frequency effect)와 단어유사성효과(word similarity effect)를 한국어에 적용시켜 인간과 계산주의적 모델을 통해 실험하고, 결과를 비교하였다. 실험결과 인간과 계산주의적 모델 각각 한국어에 대해 단어빈도효과와 단어 유사성효과를 보였으며, 인간의 실험결과와 계산주의적 모델의 결과가 유의미한 유사성을 나타내었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
• /
• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
• /
• pp.11-18
• /
• 2000

본 논문에서는 한국어 고유명사의 특징에 대해 살펴보고, 이를 기반으로 문서로부터 고유명사를 추출하기 위한 기본 모델을 제안한다. 고유명사는 문서의 내용을 대표하는데 주도적인 역할을 하기 때문에, 이를 효과적으로 추출해내는 것은 문서의 의미를 보다 정확하게 표현할 수 있는 방법이 될 수 있다. 문서에서 고유명사를 효과적으로 추출할 수 있도록 하기 위해, 본 연구에서는 이름집합, 접사집합, 단서집합을 구성할 수 있는 데이터 수집기 모델과 데이터 집합을 기본으로 이용하여 고유명사를 추출하는 고유명사 추출기 모델을 제안하였다. 그리고, 실제로 이 모델을 적용하여, 회사명과 관련된 데이터를 수집하고, 이를 이용해 문서로부터 회사명을 추출할 수 있도록 하는 시스템을 구현하였다. 구현된 회사명 추출 시스템을 이용해 고유명사 추출 실험을 수행한 결과, 외래어로 이루어진 회사명으로 인한 문제를 제외할 경우 만족할 만한 정확율과 재현율을 얻을 수 있었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
• /
• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
• /
• pp.48-55
• /
• 2000

본 논문은 국소문맥을 사용하여 만들어진 Decision List를 통해 단어의 형태적 중의성을 제거하는 방법을 기술한다. 최초 종자 연어(Seed Collocation)로 1차 Decision List를 만들어 실험 말뭉치에 적용하고 태깅된 결과를 자가 학습하는 반복과정에 의해 Decision List의 수행능력을 향상시킨다. 이 방법은 단어의 형태적 중의성 제거에 일정 거리의 연어가 가장 큰 영향을 끼친다는 직관에 바탕을 두며 사람의 추가적인 교정을 필요로 하지 않는 비교사 방식(대량의 원시 말뭉치에 기반한)에 의해 수행한다. 학습을 통해 얻어진 Decision List는 연세대 형태소 분석기인 MORANY의 형태소 분석 결과에 적용되어 태깅시 성능을 향상시킨다. 실험 말뭉치에 있는 중의성을 가진 12개의 단어들에 본 알고리즘을 적용하여 긍정적인 결과(90.61%)를 얻었다. 은닉 마르코프 모델의 바이그램(bigram) 모델과 비교하기 위하여 '들었다' 동사만을 가지고 실험하였는데 바이그램 모델의 태깅결과(72.61%)보다 뛰어난 결과(94.25%)를 얻어서 본 모델이 형태적 중의성 해소에 유용함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
• /
• pp.191-199
• /
• 2004

본 논문에서는 텍스트에 나타난 감정상태를 인지하는 모델을 제안하고, 이러한 모델을 활용하여 현재문장에서 나타난 감정 및 이후에 나타나게 될 감정상태들을 예측하는 시스템에 대하여 다룬다. 사용자의 감정을 인지하고 이에 대한 자연스러운 메시지, 행동 등을 통해 인간과 상호작용 할 수 있는 컴퓨터시스템을 구현하기 위해서는 현재의 감정상태뿐만 아니라 사용자 개개인의 정보 및 시스템과 상호작용하고 있는 상황의 정보 등을 통해 이후에 사용자가 느낄 수 있는 감정을 예측할 수 있는 감정모델이 요구된다. 본 논문에서는 파악된 이전의 감정상태 및 실제 감정과 표현된 감정간의 관계, 그리고 감정에 영향을 미친 주변대상의 특징 및 감정경험자의 목표와 행동이 반영된 상태-전이형태의 감정모델인 감정망(Emotion Network)을 제안한다. 감정망은 각 감정을 나타내는 상태(state)와 연결된 상태들 간의 전이(transition), 그리고 전이가 발생하기 위한 조건(condition)으로 구성된다. 본 논문에서는 텍스트 형태의 상담예시에 감정망을 활용하여 문헌의 감정어휘에 의해 직접적으로 표출되지 않는 감정을 예측할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
• /
• pp.44-49
• /
• 2007

새로운 패러다임인 유비쿼터스에 대한 개념이나 적용 기술들에 대해서는 많은 연구가 진행되고 있으나, 이를 고려한 도메인 분석 기법에 대한 연구는 많지 않다. 또한, 범용적으로 사용되고 있는 휘처 기반의 도메인 분석 기법은 공간 재설계나 상황 인지 등의 유비쿼터스 컴퓨팅의 대표적인 특징을 수용하는 데에는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 #공간 재설계#나 #상황 인지#에 초점을 두고 휘처 개발 방법을 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 도메인 분석 방법을 제시한다. 유비쿼터스 환경을 위한 정형화된 유비쿼터스 휘처 메타모델을 제시하고, 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스를 휘처로 표현함으로써 기존의 휘처 모델링 방법에 의한 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 모델링 접근을 가능하게 한다. 이로써 유비쿼터스 서비스 도메인 모델의 효과적인 분석을 가능하게 하고 정형화된 휘처 모델을 통한 기존 휘처 모델의 제품 계열 개발에 따른 재사용성을 증진시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.23-25
• /
• 2013

가상화는 이미 다양한 분야에 적용되어 컴퓨팅 효율성을 높이고 있으나 장치 가상화 과정의 빈번한 입출력으로 인한 성능 저하로 높은 장치 처리량을 요구하는 분야에는 적용이 어렵다. 이를 극복하기 위한 모델들이 제안되었으나 이전 모델들은 특별한 하드웨어를 요구하거나 불필요한 게스트 장치 처리 과정을 거치는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 특별한 하드웨어 환경을 요구하지 않는 소프트웨어적 기법을 제안하여 근본적인 모드전환 비용을 해결하였다. 또한 제안한 가상화 인지 소켓 모델의 프로토타입을 구현하여 성능 향상의 타당성을 입증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.486-490
• /
• 2020

키워드 구문 추출(Keyphrase extraction)은 각 문서에서 내용과 주제를 포괄하는 핵심 단어 또는 구문을 추출하는 것을 말한다. 이는 뉴스나 논문에서 중요한 정보를 추출하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 기존 catSeq 모델에 한국어로 학습한 RoBERTa 언어 모델을 적용하고 개체 연결 정보를 활용해 기존 키워드 생성 디코더와 개체 연결된 단어의 키워드 여부 분류 디코더, 즉 듀얼 디코더를 사용하는 모델을 제안하고 직접 구축한 한국어 키워드 추출 데이터에 대한 각 모델의 성능을 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.32-35
• /
• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 시스템은 사용자의 상황을 인지하여 그 상황에 적합한 서비스를 자동으로 생성하고 그 환경에 존재하는 장치들을 사용하여 제공할 수 있어야 한다. 서비스를 수행하는 주체는 사용하려는 장치들의 상태 정보를 알고 있어야 하며, 그 서비스가 현재 환경에 적합한 서비스인지를 결정할 수 있어야 하며, 현재 환경에서 제공 가능한 서비스를 사용자가 원하는지 파악할 수 있어야 한다. 이처럼, 서비스를 수행함에 있어 장치, 사용자, 환경으로 구성된 공간 정보의 판독은 필수 불가결한 요소이다. 따라서, 새롭게 도입되는 서비스가 기존 공간 정보를 파악하기 위한 공용 환경 모델이 필요하다. 본 연구에서는 온톨로지를 사용한 환경 모델을 제안한다. 공간 안에 모든 시스템은 이 환경 모델을 통해 자신의 서비스를 수행하는 과정에서 필요한 상황 정보를 인지할 수 있고, 이는 보다 효율적인 개인화 서비스를 제공하기 위한 기반으로 사용될 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.11-19
• /
• 2014

현재 인터넷윤리교육은 통합적 도덕성을 바탕으로 한 윤리교육 모델에 기반하여 이루어지고 있다. 즉 인지적인 영역과 행동적인 영역이 상관관계를 가지고 윤리적 인지가 도덕적 행동으로 실행될 것으로 기대한 학습모델이다. 그러나 인터넷윤리교육이 범국민적으로 추진되고 있지만, 정보화의 역기능으로 인한 문제는 증가하고 있다. 본 연구에서는 효과적인 인터넷윤리교육에 대한 시사점을 도출하고자 윤리적 인지와 도덕적 행동이 관련이 있는지 분석하였다. 현실에서의 도덕적 행동에 관한 측정 도구는 '도덕 판단력', 인터넷 상에서의 도덕적 행동은 '정보윤리 판단력', 인터넷에서의 윤리적 인지는 '인터넷윤리의식' 자가진단 도구를 사용하여 수준을 측정하고 이들 간의 관계를 분석하였다. 연구결과 대학생들의 도덕 판단력과 정보윤리 판단력, 인터넷윤리의식 수준은 전반적으로 현저히 낮았다. 도덕 판단력과 정보윤리 판단력은 약한 상관관계를 가지고 있어 현실에서의 행동과 인터넷 상에서의 행동은 거의 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 정보윤리 판단력, 인터넷윤리의식 간에도 유의미한 상관관계가 없었다. 즉 인터넷 상에서의 인지와 행동은 상관관계가 없으므로, 인터넷윤리교육은 윤리적인지가 윤리적 행동으로 이어진다는 이론에 근거한 윤리교육학습 모델과는 다른 교육모델을 기반으로 수행되어야 한다. 인터넷윤리교육은 윤리적 인식과 도덕적 행동을 각각 중요한 교수영역으로 다루어야 한다.