• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1244-1246
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• 2023

비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 비정형 데이터는 데이터 구조가 없어 데이터 자체만으로는 내용에 대한 질의 처리가 힘들어 정형 데이터로 변환하는 과정이 필요하다. 관계 추출 작업은 문장 내 단어 간 속성 또는 관계를 예측하여, 문장을 구조적으로 표현한다. 자연어처리 기법인 Dual Supervision 모델은 인간이 레이블한 데이터와 기계가 레이블한 데이터를 기반으로 기존 모델보다 적은 리소스로 관계를 예측한다. 해당 자연어 처리 모델을 이미지 처리에도 적용하여 기존 방법보다 적은 리소스를 이용하여 이미지에 대한 내용을 구조적으로 나타내는 모델을 제안하였으며, 실험을 통해 효율적인 이미지 객체 관계 추출이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.1552-1562
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• 1998

형태소 분석(Morphological Analysis)과 같은 언어학적 처리에 의존하는 기존의 한국어 문헌에 대한 자동색인 기법들은 품사의 애매모호함이나 복합명사의 처리 등으로 부담(overhead)이 크다. 또한 불용어 처리에 사용되는 불용어 리스트가 대상 문헌의 주제 분야별로 따로 구축되어야 하며 그 크기가 방대하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 각 문헌의 텍스트에 대해 복합명사 처리나 애매모호함에 대한 엄격한 분석을 수행하지 않는 간단한 형태의 형태소 분석을 수행하여 단순명사들을 추출한다. 그런 후 이들 단순명사들을 이용하여 유한 오토마타(Finite Automata)를 구성하고, 구성된 유한 오토마타와 각 명사의 단어빈도(Term Frequency)에 의해 각 색인어 후보들의 중요도를 계산하는 자동색인 기법을 제안한다. 그 결과 품사의 애매모호함에 대한 처리나 복합명사의 처리에따른 부담을 줄일 수 있었으며, 선정된 색인어들과 수작업으로 선정한 색인어들의 비교 실험에 의해 제안한 자동색인 기법의 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.409-411
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• 2001

인터넷 사이트의 정보량이 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 검색할 수 있는 도구를제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 아직까지는 대부분의 사이트에서 키워드에 기반한 단순한 검색기법을 주로 사용하는데, 이 방식은 사용자의 의도를 제대로 표현하기 어렵기 때문에 검색결과가 지나치게 많거나 의도하지 않은 결과를 얻기 쉽고, 사용자가 자연스럽게 정보를 검색할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 자연어를 통하여 사용자에게 보다 정확하고 친절하게 적절한 정보를 제공해주는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 시스템은 기존의 자연어처리 기법의 한계를 극복하기 위하여 질의-답변간의 융통성 있는 패턴매칭 기법을 사용하며, 효과적인 매칭을 위하여 포섭구조에 기반한 질의분류를 선행하는 구조적 패턴매칭 방식 사용한다. 간단한 웹 페이지를 소개하는 문제에 적용한 결과, 그 가능성 및 개선점을 파악할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.74-80
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• 2002

한국어 연속 음성 인식결과의 성능향상을 위해서 자연어 처리 기술을 이용한 후처리 기법이 사용된다. 그러나 자연어 처리 기법이 대부분 띄어쓰기가 있는 정형화된 입력 문장에 대한 분석을 수행하여 왔기 때문에 형태소 분석기를 직접 음성인식 결과의 향상에 사용하는 데에는 어려운 점이 많다. 본 논문에서는 띄어쓰기를 고려하지 않는 기능어 기반의 최장일치 형태소 해석 방법인 구문 형태소 단위의 분석을 이용한 음정인식 결과의 향상 모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해 연속음성 인식 결과에서 자주 발생하는 용언과 보조 용언 및 의존 명사 사이의 음운들 사이의 구조적 정보를 활용함으로써 음성 인식 결과의 성능을 향상시키는 방법에 대해 기술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.197-202
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• 2019

토큰화는 입력 텍스트를 더 작은 단위의 텍스트로 분절하는 과정으로 주로 기계 학습 과정의 효율화를 위해 수행되는 전처리 작업이다. 현재까지 자연어 처리 분야 과업에 적용하기 위해 다양한 토큰화 방법이 제안되어 왔으나, 주로 텍스트를 효율적으로 분절하는데 초점을 맞춘 연구만이 이루어져 왔을 뿐, 한국어 데이터를 대상으로 최신 기계 학습 기법을 적용하고자 할 때 적합한 토큰화 방법이 무엇일지 탐구 해보기 위한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 한국어 데이터를 대상으로 최신 기계 학습 기법인 전이 학습 기반의 자연어 처리 방법론을 적용하는데 있어 가장 적합한 토큰화 방법이 무엇인지 알아보기 위한 탐구 연구를 진행했다. 실험을 위해서는 대표적인 전이 학습 모형이면서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 최종 성능 비교를 위해 토큰화 방법에 따라 성능이 크게 좌우되는 과업 중 하나인 기계 독해 과업을 채택했다. 비교 실험을 위한 토큰화 방법으로는 통상적으로 사용되는 음절, 어절, 형태소 단위뿐만 아니라 최근 각광을 받고 있는 토큰화 방식인 Byte Pair Encoding (BPE)를 채택했으며, 이와 더불어 새로운 토큰화 방법인 형태소 분절 단위 위에 BPE를 적용하는 혼합 토큰화 방법을 제안 한 뒤 성능 비교를 실시했다. 실험 결과, 어휘집 축소 효과 및 언어 모델의 퍼플렉시티 관점에서는 음절 단위 토큰화가 우수한 성능을 보였으나, 토큰 자체의 의미 내포 능력이 중요한 기계 독해 과업의 경우 형태소 단위의 토큰화가 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, BPE 토큰화가 종합적으로 우수한 성능을 보이는 가운데, 본 연구에서 새로이 제안한 형태소 분절과 BPE를 동시에 이용하는 혼합 토큰화 방법이 가장 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.347-352
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• 1997

대용(anaphora)과 생략(.ellipsis)지을 포함한 지시 해결(reference resolution)은 자연어 처리에 있어서 꼭 해결하고 넘어가야 할 문제이며 지시어가 가리키는 피지시어를 올바르게 찾아내는가의 여부가 자연어처리 시스템의 성패를 가름하는 중요한 요소가 된다해도 과언이 아니다. 본 논문에서는 한국어 대용과 생략을 해결하기 위한 기제로서 센터링 이론이 적합한가를 검토하고 나아가 언어에 따라서 다르게 제안된 Cf 목록의 순서를 한국어의 언어특성에 맞게 결정하는 기법을 제안한다. 센터링 이론에서 각 개별언어 간의 차이가 가장 두드러지게 나타나는 부분은 Cf 목록을 구성하는 요소들의 순서이다. 여기에서는 한국어와 언어적인 특성이 유사한 일본어를 대상으로 제안된 순서를 한국어에도 그대로 적용될 수 있는지 검토하고 문제점을 지적함과 동시에 개선 방안을 아울러 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.362-365
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• 2021

이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제를 자동으로 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제로, 문장제 문제 풀이 기술은 실생활에 응용 가능성이 많아 국내외에서 다양하게 연구된 바 있다. 한국어의 경우 지금까지의 연구는 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 우선 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 CC, IL, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.1111-1118
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• 2004

웹 문서 검색 시스템 사용자에게 자연어 질의를 입력하는 방법은 가장 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 자연어 질의를 입력하는 웹 문서 검색 시스템을 위해 자연어 처리 기술에 기반하여 사용자의 입력 질의 문장을 구문 분석한 후 검색어를 추출하고 확장하는 다중검색 기법을 제안한다. 질의문에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하며, 검색어가 되는 음역어와 축약어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 향상시킬수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.303-308
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• 2004

자연어 질의문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 가장 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력하는 검색 시스템을 위해 자연어 처리 기술에 기반 하여 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중검색 기법을 제안한다. 질의 문에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고, 이형표기 용어와 축약표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율을 11.3%, 정확도를 4.7% 높였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.39-55
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• 2024

본 연구는 2011년부터 2023년 9월까지 과학교육 분야에서 자연어 처리(NLP) 기법을 적용한 37건의 국내 및 해외 문헌을 분석하여 과학교육에서의 NLP 관련 연구 동향을 파악하고자 하였다. 특히 과학교육에서 NLP 기법의 주요 응용 분야, NLP 기법을 활용할 때 교사의 역할, 국내와 해외의 비교 측면에서 그 내용을 체계적으로 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, NLP 기법이 과학교육에서 형성평가, 자동 채점, 문헌 검토 및 분류, 패턴 추출에 중요하게 활용되고 있음을 확인하였다. 형성평가에서 NLP를 활용하면 학생들의 학습과정과 이해도를 실시간으로 분석할 수 있다. 이는 교사의 수업에 대한 부담을 줄이고, 학생들에게 정확하고 효과적인 피드백을 제공할 수 있다. 자동 채점에서는 학생들의 응답을 빠르고 정확하게 평가하는 데 기여한다. 문헌 검토 및 분류에서는 과학교육 관련 연구나 학생들의 보고서를 분석하여 주제와 트렌드를 효과적으로 분석하고, 미래 연구 방향을 설정하는 데 도움을 준다. NLP 기법을 패턴 추출에 활용하면 학생들의 생각과 반응에 나타난 공통점이나 패턴을 찾아 효과적으로 분석할 수 있다. 둘째, 과학교육에서 NLP 기법의 도입은 교사의 역할을 지식 전달자에서 학생들의 학습을 지원하고 촉진하는 지도자로 확장했고, 교사들에게 지속적인 전문성 개발을 요구한다. 셋째, 국내에서는 문헌 검토 및 분류에 집중되어 있어 국내 NLP 연구의 다양성을 위해 텍스트 데이터 수집이 용이한 환경 조성이 필요하다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 과학교육에서 NLP 기법의 활용하는 방법에 대해 논의하였다.