• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.487-490
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• 2019

시각과 언어 기반의 이동(VLN)은 3차원 실내 환경에서 실시간 입력 영상과 자연어 지시들을 이해함으로써, 에이전트 스스로 목적지까지 이동해야 하는 인공지능 문제이다. 이 문제는 에이전트의 영상 및 자연어 이해 능력뿐만 아니라, 상황 추론과 행동 계획 능력도 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각과 언어 기반의 이동(VLN) 작업을 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안모델에서는 입력 영상에서 합성곱 신경망을 통해 추출하는 시각적 특징과 자연어 지시에서 순환 신경망을 통해 추출하는 언어적 특징 외에, 자연어 지시에서 언급하는 장소와 랜드마크 물체들을 영상에서 별도로 탐지해내고 이들을 추가적으로 행동 선택을 위한 특징들로 이용한다. 다양한 3차원 실내 환경들을 제공하는 Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room(R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 모델의 높은 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.720-723
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• 2010

본 논문은 자연어로 기술된 기업 업무문서를 제한된 자연어로 변환하는 실험에 대해 기술하고 변환과정에서의 문제점과 이를 해결하기 위한 여러 방법을 제시한다. 제한된 자연어는 어휘 및 문법의 제약을 가지는 자연어로 그 제약으로 인해 보다 정형적인 표현과 기계 처리가 가능하다는 점에서 기계와 인간 사이의 고차원적인 인터페이스로서 중요한 역할을 하고 있다. 업무 문서를 대상으로 한 본 실험의 결과는 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.170-175
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• 2022

일반적으로 대규모 언어 모델들은 다량의 데이터를 오랜시간 사전학습하면서 레이블을 예측하기 위한 성능을 높여왔다. 최근 언어 모델의 레이블 예측에 대한 정확도가 높아지면서, 언어 모델이 왜 해당 결정을 내렸는지 이해하기 위한 신뢰도 높은 Natural Language Explanation(NLE) 을 생성하는 것이 시간이 지남에 따라 주요 요소로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 높은 레이블 정확도를 유지하면서 동시에 언어 모델의 예측에 대한 신뢰도 높은 explanation 을 생성하는 참신한 자연어 추론 시스템을 제시한 Natural-language Inference over Label-specific Explanations(NILE)[1] 을 소개하고 한국어 데이터셋을 이용해 NILE 과 NLE 를 활용하지 않는 일반적인 자연어 추론 태스크의 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.466-469
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• 2021

최근 자연어 처리에 대한 관심이 증가함에 따라 자연어 처리 기술을 활용한 다양한 추천 시스템이 등장하고 있다. 본 논문에서는 자연어 처리를 이용한 서비스를 개발한다. 본 논문에서 개발한 서비스는 KoNLPy 와 Word2Vec 을 이용하여 크라우드 펀딩 프로젝트 창작자 및 후원자에게 키워드 및 키워드와 유사한 단어가 제목에 포함되는 프로젝트를 추천해준다. 단문 텍스트로서 프로젝트 제목을 사용하여 데이터를 자연어 처리 한 후, 딥러닝 모델에 적용시켜 추출한 데이터를 기반으로 창작자와 후원자에게 추천해주는 방식이다. 따라서 본 서비스는 프로젝트 제목 정보를 통한 추천 시스템의 개발로, 나아가 영화, 도서와 같은 콘텐츠 추천 분야에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.12
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• pp.1601-1608
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• 2001

Digital library is the most important database system that needs information retrieval engine for natural language documents and multimedia data. This paper describes the experimental results of information retrieval engine and browser based on natural language processing. It includes lexical analysis, syntax processing, stemming, and keyword indexing for the natural language text. With the experimental database ‘Earth and Space Science’ that has lots of images and titles and their descriptive text in natural language, text-based search engine was tested. Combined with content-based image search engine, it is expected to be a multimedia information retrieval system in digital library

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.411-412
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• 2010

전통적으로 자연어 텍스트로부터의 감정인식 연구는 감정 키워드에 기반한다. 그러나 감정 키워드만을 이용하면 자연어 문장이 원래 갖고 있는 통사정보나 의미정보는 잃어버리게 된다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 자연어 텍스트를 Predicate Logic 형태로 변환하여 감정 정보처리의 기반데이터로 사용한다. Predicate Logic형태로 변환하기 위해서 의존 문법 구문분석기를 사용하였다. 이렇게 생성된 Predicate 데이터 중 감정 정보를 갖고 있는 Predicate만을 찾아내는데 이를 위해 Emotional Predicate Dictionary를 구축하였고 이 사전에는 하나의 Predicate마다 미리 정의된 개념 클래스로 사상 시킬 수 있는 정보를 갖고 있다. 개념 클래스는 감정정보를 갖고 있는지, 어떤 감정인지, 어떤 상황에서 발생하는 감정인지에 대한 정보를 나타낸다. 자연어 텍스트가 Predicate으로 변환되고 다시 개념 클래스로 사상되고 나면 KBANN으로 구현된 Lazarus의 감정 생성 규칙에 적용시켜 최종적으로 인식된 감정을 판단한다. 실험을 통해 구현된 시스템이 인간이 인식한 감정과 약 70%이상 유사한 인식 결과를 나타냄을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.388-390
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• 2019

운영체제는 해당 시스템이 운영되면서 생기는 흔적을 남길 수 있게 설계되었다. 디지털 포렌식에서 아티팩트는 보관증거 또는 데이터의 정보를 확증하는데 사용된다. 디지털 정보는 사용자의 생활방식에 따라 사용자의 습관, 사상, 감정에 영향을 받아 저장될 수 있다. 디지털 증거의 경우, 한 저장매체에 많은 데이터가 함께 저장되어 있을 뿐만 아니라 대형 서버 시스템의 경우에는 수많은 사람들의 정보도 저장되어 특정의 데이터만을 찾아내기가 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자연어 처리와 머신러닝 기술이 활용될 수 있다. 자연어 처리기술은 인간과 컴퓨터 간 인터페이스를 쉽고 편하게 하고, 자연어로 기록되어 있는 아티팩트를 머신러닝을 이용하여 빠른 분석을 가능하게 한다. 본 논문은 자연어처리와 머신러닝을 이용한 디지털 아티팩트 분석 방안을 제안한다. 자연어 처리와 머신러닝을 이용하여 아티팩트에서 사용자의 의도를 파악할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.441-445
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• 2020

토큰화(Tokenization)는 사람이 작성한 자연어 문장을 기계가 잘 이해할 수 있도록 최소 단위인 토큰으로 분리하는 작업을 말하여, 이러한 토큰화는 자연어처리 전반적인 태스크들의 전처리에 필수적으로 사용되고 있다. 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이며, 다양한 딥러닝 모델에 많이 활용되고 있는 SentencePiece 토큰화는 여러 단어에서 공통적으로 출현하는 부분단어들을 기준으로, BPE 알고리즘을 이용하여 문장을 압축 표현하는 토큰화 방법이다. 본 논문에서는 한국어 기반 특허 문헌의 초록 자연어 데이터를 기반으로 SentencePiece를 비롯한 여러 토큰화 방법에 대하여 소개하며, 해당 방법을 응용한 기계번역 (Neural Machine Translation) 태스크를 수행하고, 토큰화 방법별 비교 평가를 통해 특허 분야 자연어 데이터에 최적화된 토큰화 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허 초록 한-영 기계번역 태스크에서 성능이 향상됨을 보였다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.12 no.9
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• pp.20-30
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• 1994

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.73-80
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• 1998

본 연구는 자연어 질의의 형태 및 구문 정보를 바탕으로 불리언 질의를 생성하는데 그 목적을 둔다. 일반적으로 대부분의 상용정보검색시스템은 입력형식을 검색성능이 종은 불리언 형태로 하고 있으나, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 그러므로 본 정보검색시스템은 자연어 질의를 기본 입력형태로 하여 사용자의 편의성을 높이고, 이 질의를 범주문법에 기반한 구문분석 결과에 의해 복합명사를 고려한 불리언 형태로 변환하여 검색을 수행함으로써 시스템의 검색 성능의 향상을 도모하였다. 정보검색 실험용 데이터 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 본 논문에서 제안한 자연어 질의로부터 자동 생성된 불리언 질의의 검객성능이 KTSET2.0에서 제공하는 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존 자연어질의 시스템이 수용해온 방법인 형태소 분석을 거쳐 불용어를 제거한 후 Vector 모델을 적용하여 검색을 수행한 경우보다는 23% 더 나은 성능을 보였다.