• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.47-52
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• 2021

최근 지문을 바탕으로 답을 추론하는 연구들이 많이 이루어지고 있으며, 대표적으로 기계 독해 연구가 존재하고 관련 데이터 셋 또한 여러 가지가 공개되어 있다. 그러나 한국의 대학수학능력시험 국어 영역과 같은 복잡한 구조의 문제에 대한 고차원적인 문제 해결 능력을 요구하는 데이터 셋은 거의 존재하지 않는다. 이로 인해 고차원적인 독해 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있지 않으며, 인공지능 모델의 독해 능력에 대한 성능 향상이 제한적이다. 기존의 입력 구조가 단조로운 독해 문제에 대한 모델로는 복잡한 구조의 독해 문제에 적용하기가 쉽지 않으며, 이를 해결하기 위해서는 새로운 모델 훈련 방법이 필요하다. 이에 복잡한 구조의 고차원적인 독해 문제에도 대응이 가능하도록 하는 모델 훈련 방법을 제안하고자 한다. 더불어 3가지의 데이터 증강 기법을 제안함으로써 고차원 독해 문제 데이터 셋의 부족 문제 또한 해소하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1012-1015
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• 2021

Covid-19 로 인한 마스크 착용이 청각장애인들의 소통을 더 어렵게 하는 바, 제 3 자의 도움 없이 쌍방향 소통을 가능하게 하는 서비스의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 논문은 소통의 어려움을 겪는 청각장애인과 비청각장애인을 위한 쌍방향 소통 서비스에 대한 연구와 개발 과정, 기대 효과를 담는다. 서비스는 GRU-CNN 하이브리드 아키텍처를 사용하여 데이터셋을 영상 공간 정보와 시간 정보를 포함한 프레임으로 분할하는 영상 분류 기법과 같은 딥 러닝 알고리즘을 통해 수어 영상을 분류한다. 해당 연구는 "눈속말" 모바일 어플리케이션으로 제작 중이며 음성을 인식하여 수어영상과 텍스트로 번역결과를 제공하는 청각장애인 버전과 카메라를 통해 들어온 수어 영상을 텍스트로 변환하여 음성과 함께 제공하는 비청각장애인 버전 두 가지로 나누어 구현한다. 청각장애인과 비장애인의 쌍방향 소통을 위한 서비스는 청각장애인이 사회로 나아가기 위한 가장 기본적인 관문으로서의 역할을 할 것이며 사회 참여를 돕고 소통이라는 장벽을 넘어서는 발돋움이 될 것이라 예측된다.

• 인지과학
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• 제13권4호
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• pp.1-8
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• 2002

인터넷의 성장에 따라 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보가 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 개발한다. 제안한 방법은 전통적인 자연어 처리 기법이 아닌 인공지능의 패턴매칭에 기반한다. 사용자가 문장을 입력하면, 한글 전처리과정을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어낼 수 있다. 실험결과 동일한 의미를 가진 다양한 형태의 문장을 입력했을 경우에도 동일 패턴임을 인식하여, 사용자가 원하는 결과를 낼 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.127-135
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• 2023

정보통신기술이 발달함에 따라 전투공간에서 생산·공유되는 정보 및 체계 내 저장·관리되는 정보의 양이 폭발적으로 증가하였다. 이는 지휘관이 전장상황 인식 및 지휘결심을 수행하는 데에 활용할 수 있는 정보의 양이 증가하였음을 의미하지만, 한편으로는 지휘관의 정보 부담을 증가시킴으로써 신속한 지휘결심을 저해하는 요인이 되기도 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 지휘관이 전장상황 보고 문서를 수신하였을 때, 체계 내 보유 문서 중에서 이를 해석하는 데에 도움을 줄 수 있는 문서들을 자동적으로 탐색 및 선별하고 요약하는 기법을 제안하였다. 첫째로, 개체명 인식 방법을 활용하여 수신된 전장상황 보고 문서로부터 개체들을 식별한다. 둘째로, 각 개체와 관련된 체계 내 보유 문서들을 탐색한다. 셋째로, 언어모델과 협업 필터링을 활용하여 이러한 문서들을 선별한다. 이때 언어모델은 수신된 보고 문서와 탐색된 문서 간의 유사도를 산출하기 위해 활용되고, 협업 필터링은 지휘관의 문서 열람 히스토리를 반영하기 위해 활용된다. 마지막으로, 선별된 문서들로부터 각 개체가 포함된 문장을 선별하고 이를 정렬한다. 실험은 군 문서와 비슷한 특성을 지니는 학술논문들을 활용하여 수행하였고, 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.384-392
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• 2000

시스템이 사용되는 분야가 점점 복잡해지고 대형화됨에 따라 시스템 개발에 있어 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 인터넷(internet)의 발전으로 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 자연어로 표현되는 요구 사항 문장을 유사도 측정 기법을 이용하여 주제별로 범주화(categorization)함으로써 분산 환경에서 수집된 요구 사항 문장을 분석하기 위한 기초를 제공할 수 있는 요구 사항 추출 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단어간, 문장간의 유사도 측정 기법을 이용하여 수집된 요구 사항 문장들을 주제별로 자동으로 분류함으로써 요구 사항 분석 시 초기 작업의 어려움을 줄이고 신속하고 정확하게 분석 작업을 수행하도록 지원할 것이다. 본 논문에서는 단어간, 문장간 유사도 측정 기법을 이용한 범주화 기법의 효율성을 실험을 통해 검증하였으며 구현된 시스템을 통해 추출, 처리되는 과정을 보여주고 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.237-244
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• 2006

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.11-19
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1111-1120
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• 2022

Image Captioning은 이미지를 보고 이미지를 언어로 설명하는 문제이다. 해당 문제는 이미지 처리와 자연어 처리 두 가지의 분야를 하나로 묵고 이해하고 하나로 묶어 해결할 수 있는 중요한 문제이다. 또한, 이미지를 자동으로 인식하고 텍스트로 설명함으로써 시각 장애인을 위해 이미지를 텍스트로 변환 후 음성으로 변환하여 주변 환경을 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이미지 검색, 미술치료, 스포츠 경기 해설, 실시간 교통 정보 해설 등 많은 곳에 적용할 수 있는 중요한 문제이다. 지금까지의 이미지 캡션 구 방식은 이미지를 인식하고 텍스트화시키는 데에만 집중하고 있다. 하지만 실질적인 사용을 하기 위해 현실의 다양한 환경이 고려되어야 하며 뿐만 아니라 사용하고자 하는 목적에 맞는 이미지 설명을 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 범용적으로 사용 가능한 한국어 및 영어 이미지 캡션 모델과 이미지 캡션 목적에 맞는 텍스트 생성 기법을 제한한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.215-226
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• 2020

챗봇이 비즈니스의 중요한 인터페이스 창구로 떠오르고 있다. 이러한 변화는 챗봇 관련 연구가 자연어처리(Natural Language Processing)기법에서 자연어이해(Natural Language Understanding) 그리고 자연어생성(Natural Language Generation)으로 지속적으로 발전했기 때문이다. 하지만, 챗봇을 개발하는 과정에서 도메인 지식을 이끌어내고, 사용자 친화적인 대화형 인터페이스로 개발하는 방법론적 연구는 미약한 것이 현실이다. 본 논문에서는 챗봇 개발의 프로세스적 기준을 제시하기 위해 이전 논문에서 제시한 방법론을 바탕으로 실제 프로젝트에 적용하며 개발방법론을 개선하였다. 결론적으로 가장 핵심적인 단계인 테스트 단계의 생산성을 33.3% 향상하였으며, 그 반복횟수도 37.5%로 단축하였다. 이러한 결과를 바탕으로 "3 Phase and 17 Tasks 개발방법론"을 제시하였으며, 이것은 챗봇 개발의 시행착오를 획기적으로 개선할 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권4호
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• pp.65-77
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• 1999

연속 음성 인식 결과를 자연어 처리 기술과 접목시키기 위해 처리해야 할 두가지 문제점이 있다. 첫째는 말하는 단위와 문서의 띄어쓰기 단위가 일치하지 않는다는 것이고, 둘째는 발음시 형태소 내부 및 형태소 간에 음운 변동 현상이 생긴다는 것이다. 본 논문에서는 이 두가지 문제를 어절생성기와 음절복원기로 해결하고, 생성된 결과들을 형태소 분석하여 실패한 결과들은 교정기를 통해 교정하는 연속 음성 인식 후처리 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템의 실험은 두 종류의 음성 말뭉치 ？, 교과서 음성 말뭉치와 사설 음성 말뭉치를 대항으로 수행하였다. 각 말뭉치에 대한 성공률은 각각 93.72%, 92.26% 였고, 이 실험으로 제안한 시스템은 음성 말뭉치의 종류에 민감하지 않는 안정된 시스템임을 알 수 있었다.