• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.77-83
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• 2012

본 연구에서는 로봇의 자동 동화구연을 목표로 발화문장 상의 감정 파악 및 등장인물 별 다앙한 TTS 보이스 선택에 활용 가능한 발화문장의 화자 파악문제를 다룬다. 본 연구에서는 기존 규칙기반 방법론에서 많이 활용되어온 자질인 후보의 위치, 화자 후보의 주격/목적격 여부, 발화동사 존재 여부를 비롯하여 동화에 자주 나타나는 등장인물의 의미적 분류 및 등장인물의 등장/퇴장과 관련된 동사들을 추가 자질로 활용한다. 사람 및 동식물, 무생물이 모두 화자가 될 수 있는 동화 코퍼스에서 제안한 자질들을 활용하여 의사결정트리로 학습 및 검증한 결과 규칙기반의 베이스라인 방법에 비해 최대 49%의 정확도가 향상되었고, 제안한 방법론이 데이터의 변화에도 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.116-119
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• 2013

요즘 많은 사람들은 트위터를 통해 짧은 문장의 트윗을 작성하여 자신의 의견이나 생각을 표현한다. 사람들이 작성한 트윗은 사용자의 연령, 성별, 지역에 따라 다른 특성이 담겨있다. 이러한 정보를 이용하여, 기업에서는 연령대, 성별, 지역에 따라 각기 다른 마케팅 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 논문에서는 트위터 사용자들의 트윗을 분석하여 연령대, 성별, 지역을 예측하려 한다. 네이버 오픈사전의 자질, 한국전자통신연구원(ETRI)의 개체명 사전을 이용한 자질 및 한국어 형태소 분석, 음절 단위의 bigram을 클래스별 의미 있는 자질로 선택하고 LDA를 이용하여 예측된 확률분포를 활용하여 분류한 결과, 연령 72%, 성별 75%, 지역 43%의 납득할만한 예측 정확도 결과를 얻게 되었다.

• Nuclear industry
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• v.14 no.7 s.137
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• pp.42-49
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• 1994

지속가능한 에너지의 공급을 위해서 원자력은 불가피한 선택이다. 이에 따라 그 안전성 확보와 전반적인 기술의 발전은 꼭 이루어야 할 중요한 과제이다. 앞으로 원자력산업계의 훌륭한 자질을 갖춘 인재의 수요는 이에 발맞추어 증가할 것이다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.389-396
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• 2006

본 연구에서는 한국어와 영어 메일을 대상으로 2단계 스팸 메일 필터링 시스템을 구축하여 성능평가를 수행한다. 2단계 스팸 메일 필터링 시스템은 블랙리스트를 활용하는 1단계와 기계학습을 통한 지능적인 분류를 하는 2단계로 구성된다. 만약 새로 도착한 메일이 블랙리스트의 내용을 포함한다면 이 메일은 스팸 메일로 분류되고 그렇지 않은 메일은 2단계로 넘어가서 스팸 메일 여부를 판단하게 된다. 메일의 본문이 영어로 작성된 영어 스팸 메일을 일반 메일로부터 분류해내기 위해서는 우선 Stemming과 Stopping 기법을 이용하여 본문에서 정형화된 어휘정보들을 추출한다. 추출된 어휘정보들을 대상으로 속성벡터를 구축한 후 SVM 기계 학습을 시켜 SVM 분류기를 생성하여 지능적인 스팸 메일 필터링을 수행한다. 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 어떻게 선택하느냐에 따라 스팸 메일 필터링 시스템의 성능이 좌우된다. 따라서 SYM 기계 학습을 위한 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 선택하는 여러 알고리즘들을 적용하여 성능을 비교 분석한다. 그리고 한국어 스팸 메일 필터링 시스템과 비교하여 영어 스팸 메일 필터링 시스템의 전체적인 성능을 비교 분석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.203-208
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• 1999

한국어는 잉여성과 중의성의 범 언어적인 특징과 함께 다른 언어에 비해 주어의 생략이 두드러지며 어순이 자유롭기 때문에 구문 형식의 지배를 덜 받는다는 개별적인 특성을 지닌다. 이러한 특성으로 인해 기계번역의 패턴을 추출할 때 서로 유사 가능성이 있는 패턴에 대한 고려가 없이는 같은 의미의 서로 다른 여러 개의 패턴을 모두 하나의 패턴으로 처리하는 오류를 범할 위험이 있다. 본 연구에서 사용되는 구 단위 패턴은 동사구, 명사구, 형용사구 그리고 부사구를 중심으로 한국어 패턴, 패턴 대표 카테고리, 한국어 패턴의 중심어 및 제약조건 대역영어패턴 의미코드로 나뉜다. 범 언어적인 특성의 한국어와 영어간 격차를 해소하기 위해 각각의 명사에 의미코드를 사용하여 다중 언어기반 체계를 구축하였으며. 한국어의 개별적인 특성으로 인해 발생하는 문제를 해소하기 위해 중심어 부과 자질을 사용하였다. 중심어 부과 자질에 있어서, 특히 술어기능명사를 중심어로 하는 기능동사 '하-' 구문은 다른 동사 구문의 형식과는 달리 논항의 수와 형태를 동사가 아닌 명사가 수행하게 된다. 이러한 특징에 대한 변별적인 자질 부여는 구문의 형태-통사적 특징 뿐만이 아니라 의미적인 고유의 특성까지도 잘 뒷받침하면서 패턴 추출에 월등한 효율성을 제시할 수 있다. 향후 이에 대한 연구는 전반적인 기능동사 구문뿐만이 아니라 개별적인 특징을 보이는 모든 구문에 대한 연구로 확대되어 패턴 기반 기계번역의 패턴 추출에 기본적인 정보의 역할을 담당해야 할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.79-84
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• 2008

많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.129-136
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• 2002

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• Journal of Information Management
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• v.33 no.2
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• pp.19-32
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• 2002

With the growth of the digital library and the use of Internet, the amount of online text information has increased rapidly. The need for efficient data management and retrieval techniques has also become greater. An automatic text categorization system assigns text documents to predefined categories. The system allows to reduce the manual labor for text categorization. In order to classify text documents, the good features from the documents should be selected and the documents are indexed with the features. In this paper, each steps of text categorization and several techniques used in each step are introduced.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• v.55 no.5
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• pp.375-385
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• 2016

This study aims to find out the effect of attributes for selecting physical education institutions for preschooler by the director of early childhood education institutions on relationship quality and loyalty. The subjects were 254 directors of early childhood education institutions, which offer visiting physical education of physical education institutions for preschooler located in Busan and Gyeongnam Province, using convenience sampling method. 244 questionnaires of them were used for analysis. First, among attributes for selecting physical education institutions for preschooler recognized by the directors of early childhood education institutions, instructors qualification and the image of the institution had a positive influence on relationship satisfaction and all the four variables of early childhood education institutions directors' attributes had a positive effect on relationship trust. Second, among the four variables of attributes for selecting physical education institutions for preschooler recognized by the directors of early childhood education institutions, instructors qualification, tuition fee, and the image of the institution had a positive influence on loyalty. Third, both the two variables of relationship quality of the director of early childhood education institutions toward preschool physical education institutions had a positive influence on loyalty.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.5
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• pp.395-399
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• 2009

In this work, we describe the syntactic tag prediction system for Korean using the decision tree and CRFs. Generally they select features by their intuition. It depends on their prior knowledge. In this works, we combine features systematically using the decision tree. We also analyze errors and optimize features for the best performance. From the result of experiments, we can see that the proposed method is effective for the syntactic tag estimation and will be helpful for the syntactic analysis.