• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2006년도 GIS/RS 공동춘계학술대회
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• pp.63-72
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• 2006

정보화 시대에 있어 급변하는 기술발전과 함께 인간의 문화적 욕구가 증대됨에 따라 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 현재 3차원 공간정보를 구축하는 과정은 일반적으로 수작업 또는 반자동에 의해 이루어지고 있다. 이는 데이터의 구축 및 표현에 많은 시간과 비용이 소요된다는 제약을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 symbol 라이브러리를 구축하여 분류된 객체에 부합되는 3차원 symbol을 자동으로 선택하며, 선택된 3차원 symbol을 파라메타를 이용하여 자동으로 mapping 하는 과정을 구축하였다. 이를 통해 3차원 공간데이터의 구축 및 표현에 요구되는 시간과 오류를 최소화할 수 있었다. 또한 LiDAR(Light Detection And Range) 데이터의 3차원 정보를 활용하여 symbol의 자동 mapping을 위한 파라메타들을 산출하였고, symbol의 분류를 위한 기본 데이터로 활용하였다. 구축된 알고리즘의 평가를 위하여 실재 데이터의 3차원 공간데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터에 대해 symbol선택 및 자동 mapping 과정에 대한 오류 검사를 수행하였고, 더불어 구축된 3차원 데이터의 활용 가능성을 평가하였다. 그 결과 본 연구로부터 구축된 알고리즘들은 3차원 공간정보를 표현함에 있어 신속하고 안정적으로 기여할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2011

본 논문에서는 병렬 말뭉치에서 오류가 있을 것으로 추정되는 문장을 자동 추출하여, 다수의 번역 사전 구축 작업자가 자동 번역시스템을 직접 사용하면서 번역 사전을 튜닝하는 방법에 대하여 제안하고자 한다. 작업자는 병렬 말뭉치의 대역문을 이용하여 자동 번역 결과의 BLEU를 측정하고, 사전 수정 전과 후의 BLEU 차이를 정량적으로 제시해 줌으로써 양질의 번역 사전을 구축하도록 하였다. 대량의 번역 사전이 이미 구축된 자동 번역시스템에서 추가적인 성능향상을 위해 대량의 말뭉치에서 미등록어, 번역패턴 등을 추출하여, 대량으로 구축하는 기존 방법에 비해 사전 구축 부작용이 적으며, 자동번역 성능향상에 더 기여하는 것을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 본 논문에서는 중한 자동 번역시스템을 대상으로, 중국어 문장 2,193문장에 대해, 사전 구축 작업자 2명이 2주간 튜닝한 결과와 15만 말뭉치에서 추출한 미등록어 후보 2만 엔트리를 3명의 사전 구축 작업자가 미등록어 선별, 품사 및 대역어 부착한 결과 7,200 엔트리를 대상으로 자동평가를 실시하였다. 실험결과 미등록어 추가에 의한 BLEU 성능향상은 +3인데 반해, 약 2,000문장 튜닝 후 BLEU를 +12 향상시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.483-485
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• 2003

구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.54-60
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• 2002

1999년이래 순차적으로 수행되어지고 있는 항공사진 DB구축사업은 일반적으로 정확도가 검증되어진 항공사진전용독취기를 사용하여 항공사진영상 DB를 구축하고있으나, 일부기관에서는 시중에서 사용되는 일반자동독취기를 이용하여 항공사진영상 DB를 구축하기도 한다. 이에 본 연구에서는 항공사진전용독취기와 일반자동독취기를 정확도를 비교분석함으로서 항공영상 DB구축시 문제점과 타당성을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 일반자동독취기의 활용 타당성을 분석하기 위하여 표정해석과 2차제품 제작을 통한 정확도를 항공사진전용독취기와 비교분석하였고, 자동독취기 검증 시스템을 개발하여 연구에 이용된 자동독취기를 검증함으로써 항공영상 DB구축에 있어서 필수적인 장비인 자동독취기의 정확도를 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.287-291
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• 2020

본 연구에서는 한국어 의미 표상 자원 구축과 의미 파싱 성능 향상을 위한 데이터 자동 증강 방법을 제안하고 수동 구축 결과 대비 자동 변환 정확도를 보인다. 지도 학습 기반의 AMR 파싱 모델이 유의미한 성능에 도달하려면 대량의 주석 데이터가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 기성 언어 분석 기술 또는 기존에 구축된 말뭉치의 주석 정보를 바탕으로 Semi-AMR 데이터를 변환해내는 알고리즘을 제시하며, 자동 변환 결과는 Gold-standard 데이터에 대해 Smatch F1 0.46의 일치도를 보였다. 일정 수준 이상의 정확도를 보이는 자동 증강 데이터는 주석 프로젝트에 소요되는 비용을 경감시키는 데에 활용될 수 있다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.484-487
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• 2010

본 논문에서는 BIM(Building Information Modeling)의 핵심기술인 파라메트릭 기술을 기반으로 하여 철근콘크리트 구조물의 기둥부재 주철근 자동배근시스템을 구축함으로써 기존 프로그램에서 사용자가 직접 입력해야하는 변수의 수를 최소화하고 사용성과 정확성을 높이는 것을 목적으로 한다. 기존 철근배근 형상 자동 모델링에서 기둥철근의 자동 모델링은 기둥단면이 변하는 부분에서의 철근 배근과 정착 및 이음길이를 고려하지 않고 있다. 만약 고려하더라도 이용자가 직접 입력하는 방식이기 때문에 규모가 큰 건물일 경우 방대한 정보의 처리 미숙으로 인해 정확한 모델링을 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기둥 부재에 대하여 대상 건물을 선정하고 구조해석 모델링을 구축한 후 구조해석 결과 데이터베이스를 추출하여 얻은 정보와 건축구조설계기준에 따른 정착 및 이음 길이 산정에 관한 알고리즘을 구축하여 철근배근 형상 자동화 모듈에 적용하여 배근 자동 설계 및 자동 형상화 모듈을 생성하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.262-268
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• 2000

본 논문에서는 어휘 의미 애매성 해소와 영어 대역어 사전 그리고 외국언어에 존재하는 개념체계를 이용하여 한국어 개념체계를 자동으로 구축하는 방법을 기술한다. 본 논문에서 사용하는 방법은 기존의 개념체계 구축 방법들에 비해 적은 노력과 시간을 필요로 한다. 또한 상기한 자동 구축 방법에서 사용하는 어휘 의미 애매성 해소를 위한 6가지 feature도 함께 설명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.166-167
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• 2015

수동적 온톨로지 구축은 해당 도메인의 지식을 가진 전문가가 필요하고, 시간적인 소모가 크다. 또한 완성된 온톨로지의 수동적인 지속적 개선은 상당한 비용을 초래할 수 있다. 그래서 온톨로지의 자동 구축과 지속적 자기 개선 방법이 하나의 해결책이 될 수 있을 것이다. 따라서, 이 논문에서는 기계 학습을 통한 온톨로지 구축의 자동화 방법과 지속적 자기 개선 모델을 소개하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.103-105
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• 2004

계층적 개념 트리는 개념의 전체적인 구조를 제공하여 사용자의 이해를 돕는다. 이러한 계층적 개념 트리는 특정 분야의 전문가나 지식 공학자, 혹은 개인에 의해서 제공되어 왔다. 하지만 계층적 개념 트리를 구축하기 위해서는 않은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 시스템 필요하게 되었다. 이 논문에서는 정보 검색 틴 온톨로지 연구에 있어서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 기존 연구에 대해서 알아보고, 개념적 클러스터링 방법인 FCA(Formal Concept Analysis)를 사용하여 문서로부터 계층적 개념 트리를 구축하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.135-139
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• 2008

본 논문은 영한 기계번역에서 영어 수사가 포함된 영어 명사구를 한국어로 번역할 때, 영어 명사에 대응되는 한국어 명사의 적절한 분류사를 반자동으로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 영한 번역의 측면에서, 분류사는 목표언어인 한국어에서만 나타나는 현상이다. 따라서 영어를 한국어로 번역할 때, 적절한 분류사를 생성하지 않으면 한국어 어법에 맞지 않는 부자연스러운 번역 결과를 생성한다. 본 논문에서는 한국어 태그드 코퍼스와 한국어 의미코드 체계에 따라 한국어 분류사를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 따라 한국어 명사에 대해서 한국어 분류사가 구축되었으며, 이렇게 구축된 분류사는 영한 기계번역시스템의 번역 사전에 'KCOUNT'라는 자질을 할당하여 부가하였다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가와 자동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 기계번역의 문장 생성에 있어서 자연스러움(fluency)의 측면에서 번역률 향상이 있었다.