• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1997.10a
• /
• pp.37-43
• /
• 1997

본 논문에서는 기존의 키워드 검색 시스템의 불편함과 비효율성을 지적하고 이를 극복하기 위해 한국어 의문문 자체를 질의어로 채택하여 정보를 검색하는 자연어 기반의 정보검색 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 주격 주제어와 서술격 주제어는 물론 의문의 초점과 초점 관련 어구에 대해서도 질의어 분석단계에서 분석하여 검색자의 요구에 부응하는 응답문 검색이 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서는 의문문 질의 시스템에 적합하도록 의문사를 5형태로 분류하고 실제 한국어 문장에서 이들 각각에 대한 처리를 규칙화시켜 질의어의 체계적인 분석을 시도하였다. 한편, 후보 문장 검색을 위한 색인어로 사용되는 주격 주제어와 서술격 주제어를 정해진 규칙을 통해 추출함으로써 체계적이고 정확도 높은 질의어 분석이 이루어지도록 했다. 뿐만 아니라 의문의 초점과 초점 관련 어구또한 정해진 규칙을 통해 분석 추출함으로써 응답문 검색의 정확성을 높였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.376-379
• /
• 2018

본 논문의 목적은 오픈 소스로 공개된 3가지 한국어 형태소 분석기 (kkma, twitter 및 mecab-ko)를 비교해서 한국어 자연어 처리에 가장 적합한 분석기를 선정하는 것이다. 이를 위해, 자연어 처리 분야에서 중요한 단어 임베딩 방법론 중 하나인 word2vec 모델의 성능 검증 방법을 사용해서 각 형태소 분석기의 성능을 정량적으로 비교했다. 그 결과 mecab-ko 형태소 분석기가 최적임이 확인되었다. 단 성능 검증에 사용된 어휘가 오직 명사뿐이라는 한계가 있으므로, 향후 연구에서는 좀 더 다양한 품사에 대한 성능검증이 필요할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.697-698
• /
• 2023

최근 딥 러닝 분야의 기술이 발달하면서 Chat GPT, Google Bard와 같은 자연어 처리 기술이 확대되고 있고 이미지 객체를 분석하는 CLIP, BLIP와 같은 기술도 발전되고 있다. 그러나 전시회와 같은 예술 분야는 딥 러닝 기술 기반의 이미지 데이터 활용이 제한적이다. 본 논문은 전시회장에서의 그림 내부의 객체 데이터를 분석하기 위해 이미지 객체 분석 기술을 사용하고 자연어 처리 기반으로 관람객이 특정 그림에 대한 질문을 입력하면 해당 그림을 식별하는 방법을 제시한다. 이를 통해 관람객이 원하는 그림을 선별하여 관람할 수 있도록 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.12 no.9
• /
• pp.381-386
• /
• 2023

Many existing test case generation researchers extract test cases from models. However, research on generating test cases from natural language requirements is required in practice. For this purpose, the combination of natural language analysis and requirements engineering is very necessary. However, Requirements analysis written in Korean is difficult due to the diverse meaning of sentence expressions. We research test case generation through natural language requirement definition analysis, C3Tree model, cause-effect graph, and decision table steps as one of the test case generation methods from Korean natural requirements. As an intermediate step, this paper generates test cases from C3Tree model-based decision tables using meta-modeling. This method has the advantage of being able to easily maintain the model-to-model and model-to-text transformation processes by modifying only the transformation rules. If an existing model is modified or a new model is added, only the model transformation rules can be maintained without changing the program algorithm. As a result of the evaluation, all combinations for the decision table were automatically generated as test cases.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2009.02a
• /
• pp.660-663
• /
• 2009

Consumers express how they evaluate what they purchased by writing reviews especially when they purchased products online. By analyzing the reviews about a product, it will be possible to find out what the consumers liked and disliked about the product. It will be also possible to identify the general consensus on what matters in purchaing certain product type such as a laptop if many reviews about many instances of a particular product type is analyzed. However, it takes a lot of time to manually analyzing the reviews. Thus, we propose to use two natural language processing oriented computational techniques to analyze a large number of reviews. The techniques are text classification and information extraction. We developed an review analysis system and conducted experiments against the reviews about the laptop computers posted on the Naver information portal.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1995.10a
• /
• pp.8-12
• /
• 1995

본 논문은 정보검색에서 사용자에게 순서화된 문서를 제시하기 이전에 1차로 검색된 문서들에 대하여 자동 키워드망과 2단계로 문서 순위 결정하는 모델에 대하여 논하였다. 자연어 검색을 위한 색인은 자동으로 구축된 키워드 색인으로 1차로 자연어 검색을 하고, 2차로 자동 키워드망을 이용한 순위재조정을 통해 검색효율의 향상에 관해 검색 효율을 평가하여 1차 검색 결과보다 최대 10.9%의 검색효율 향상을 보였다. 또한 문서 순위 조정 방법에 있어서 여러 가지 공식을 비교 분석하였으며 내용 검색을 반영하는 공식을 찾았다. 본 논문에서 제시한 2단계 순위 결정 방법은 리스트를 기반으로 하는 정보 검색의 분야에 적용되어 검색효율을 높일 수 있는 한가지 방법이 될 수 있을 것이다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.26 no.5
• /
• pp.14-28
• /
• 2011

모바일 혁명과 빅데이터(big data) 시대에 접어들면서 사용자 중심의 자연스러운 인터페이스와 정보검색에 대한 요구가 늘어가고 있다. 모바일 환경에서의 쉽고 자연스러운 검색을 위해 음성인식 기술을 이용한 음성검색 서비스가 대세를 이루고 있으며 대화형 검색 서비스로 발전하게 될 것이다. 음성 대화 서비스의 주요 응용 분야인 음성검색 및 외국어 교육 서비스에서의 자연어 음성인식 기술 역할 및 사용자 경험을 바탕으로 하는 선순환 구조의 인식 성능 개선에 대해 소개한다. 또한 두 응용분야에서의 국내외 개발동향을 소개하고 실제 개발 사례를 통해 무제한급 자연어 음성인식 기술에 기반한 음성 대화 서비스의 가능성을 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2014.10a
• /
• pp.242-246
• /
• 2014

웹을 비롯한 다양한 곳에서 기하급수적으로 증가하고 있는 문서들로 인해, 자연어 텍스트로부터의 지식추출의 중요성이 점차 커지고 있다. 이 연구에서는 한국어로 작성된 자연어 텍스트로부터의 시간 정보 추출을 위해 개발된 시스템을 소개하고, 직접 구축한 한국어 데이터셋에 대한 성능 분석을 제공한다. 이 시스템은 사람이 직접 작성한 규칙들에 기반하여 작동하지만, 질의응답시스템 등에 적용될 수 있는 수준의 성능으로 향상시키기 위해 기계학습 기반의 시스템으로 업그레이드하는 등의 작업을 계속할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2015.10a
• /
• pp.165-168
• /
• 2015

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.509-511
• /
• 2018

본 논문은 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data)의 일종인 DBpedia 개체를 자연어 기반으로 검색하는 애플리케이션 개발에 관한 논문이다. Google Cloud Natural Language API를 이용하여 자연어 입력을 분석하고, 이를 바탕으로 RDF(Resource Description Framework) 검색 언어인 스파클(Sparql) 질의 문장을 작성하여 결과를 웹 형식으로 반환해준다. 이를 통해 비문가도 손쉽게 링크드 오픈 데이터에 접근할 수 있는 기회를 제공하며 다양한 응용 가능성을 가진다.