• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.162-164
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• 1998

본 논문에서는 다국어 통합정보사전 구축을 위한 한국어 용언의 통합정보사전을 구축하기 위해 정립된 사전개발 시스템의 개발 방법론을 바탕으로 한 통합정보사전개발 시스템(YDK:Yongjun Dosam Keysun)을 설계하고 구현한다. 개발한 YDK는 기존의 각종 사전의 다양한 사전정보를 통합할 수 있을 뿐 아니라 여러 자연언어처리 시스템들과의 접속을 통해 언어처리를 위한 사전정보를 손쉽게 통합할 수 있어 고품질의 전자사전을 개발할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.103-109
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• 2006

XML(extensible Markup Language)이 1996년 등장한 이후, 기존의 정보를 XML 기반으로 나타내기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 언어자원(language Resource)과 관련된 분야는 80년대부터 그 연구가 있었으나, XML의 등장 이후, 보다 다양하고 특화된 영역의 정보를 구조화하기 위한 연구결과가 최근 소개되기 시작하였다. 본 연구에서는 이러한 분야 중 전자사전을 표식(markup)하는 XML기반 표준언어인 LEXml(Presentation/Representation of Entries in Dictionaries: LEXml)에 대하여 살펴보고, 기존에 XML로 구축된 전자사전을 LEXml로 변환하여, 그 구조의 확장성과 유효성을 검증할 것이다. 기반자료로써 2000년도에 구축된 MultiDICO의 불어 정보를 이용하였다. 이를 위해 MultiDICO의 XML문서 구조와 LEXml 구조 사이의 각 요소(element)별 대응표를 만들었으며, 이를 바탕으로 XSL(Extensible Style sheet Language)를 작성하였다. 본 연구결과 LEXml이 기존에 구축된 전자사전들을 표식하는데 어려움이 없을 뿐만 아니라, 기계가독성을 높일 수 있는 구조적 유연성이 매우 높은 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.9
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• pp.946-953
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• 2017

Semantic Role Decision defines the semantic relationship between the predicate and the arguments in natural language processing (NLP) tasks. The semantic role information and semantic category information should be used to make Semantic Role Decisions. The Sejong Electronic Dictionary contains frame information that is used to determine the semantic roles. In this paper, we propose a method to extend the Sejong electronic dictionary using word embedding and synonyms. The same experiment is performed using existing word-embedding and retrofitting vectors. The system performance of the semantic category assignment is 32.19%, and the system performance of the extended semantic category assignment is 51.14% for words that do not appear in the Sejong electronic dictionary of the word using the word embedding. The system performance of the semantic category assignment is 33.33%, and the system performance of the extended semantic category assignment is 53.88% for words that do not appear in the Sejong electronic dictionary of the vector using retrofitting. We also prove it is helpful to extend the semantic category word of the Sejong electronic dictionary by assigning the semantic categories to new words that do not have assigned semantic categories.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.711-715
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• 2023

본 연구는 대부분의 언어 모델이 사용하고 있는 서브워드 토큰화 과정을 거치지 않고, 바이트 단위의 인코딩을 그대로 다룰 수 있는 토큰-프리 사전학습 언어모델에 대한 것이다. 토큰-프리 언어모델은 명시적인 미등록어 토큰이 존재하지 않고, 전 처리 과정이 단순하며 다양한 언어 및 표현 체계에 대응할 수 있는 장점이 있다. 하지만 관련 연구가 미흡, 서브워드 모델에 대비해 학습이 어렵고 낮은 성능이 보고되어 왔다. 본 연구에서는 한국어를 중심으로 토큰-프리 언어 이해-생성 모델을 사전 학습 후, 서브워드 기반 모델과 비교하여 가능성을 살펴본다. 또한, 토큰 프리 언어모델에서 지적되는 과도한 연산량을 감소시킬 수 있는 그래디언트 기반 서브워드 토크나이저를 적용, 처리 속도를 학습 2.7배, 추론 1.46배 개선하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.8
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• pp.1145-1161
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• 2004

The purpose of this research is to establish a method for the construction of a multimedia electronic dictionary system by integrating the media data available from linguistic resources on the Internet. As the result of this study, existing text-oriented electronic dictionary systems can be developed into multimedia lexical systems with greater efficiency and effectiveness. A method is proposed to integrate the media data of linguistic resources on the Internet by a web browser. In the proposed method, a web browser carries out all the work related to integration of media data, and it does not need a dedicated server system. The system constructed by our web browser environment integrates text, image, and voice sources, and also can produce moving pictures. Each media is associated with the meaning of data so that the data integration and movement may be specified in the associations. SMIL documents are generated by analyzing the meaning of each data unit and they are executed in a web browser. The proposed system can be operated without a dedicated server system. And also, the system saves storage space by sharing the each media data distributed on the Internet, and makes it easier to update data.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.601-604
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• 2001

본 논문에서는 고출력 증폭기와 송신 펄스 성형 필터로서 Raised Cosine filter (RCF)를 사용하는 OFDM 시스템에서 비선형 왜곡 보상을 위한 고정점 반복 사전왜곡기를 제안하고 이의 성능을 검증하였다. 제안된 사전왜곡기는 RCF 전단에 위치하나 이의 Zero-Intersymbol Interference 성질을 이용하여 단지 고출력 증폭기에 의한 기억성이 없는 비선형 왜곡만을 보상하는 효율적인 구조이다. 또한 성능 검증을 위해 필터 전단에 위치하는 사전왜곡기와 증폭기 전단에 위치하여 증폭기의 비선형 왜곡만을 보상하는 사전왜곡기를 비교하여, 필터에서 ISI를 제거한 경우에는 사전왜곡기의 위치에 관계없이 비선형 왜곡을 효과적으로 보상할 수 있다는 점을 모의실험을 통해 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.120-126
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• 2005

세종전자사전의 용언사전과 체언사전에 기재된 용언의 격틀과 명사의 의미부류는 문장의 의미분석을 위한 핵심적인 언어자원이다. 본 논문에서는 용언사전을 전산처리가 용이한 격틀사전으로 변형한 다음 이를 이용한 의미역 결정 시스템을 구축하였고 기계학습 방법에 기반한 의미역 결정 시스템과 혼합하여 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 방법에 대해 다루고 있다.

• Journal of IKEEE
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• v.25 no.2
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• pp.309-314
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• 2021

The proposed preamplifier for the static random access memory reduces the time required for the sense amplifier enable during the read operation by 55%, which leads to a significant speed up the total spped. This is attirbuted to the novel circuit techqniue that cancels out the transistor mismatch which is induced by the process variation. In addition, a selective enable circuit for preamplifier circuit is proposed, so the proposed preamplifier is enabled only when it is required. Accordingly the energy overhead is limited below 4.45%.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.35-40
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• 2001

전문용어사전 중에서 개념 정보를 제시하지 않고 대역어나 음차어를 중심으로 제시하는 전문용어 대역사전을 선정하여 이들의 구조와 배열을 분석하였다. 실제로 전문용어 대역사전을 구성하고 있는 요소들의 기술 구조는 매우 다양하며 이들의 배열 방법도 사전마다 차이를 보이고 있는 것으로 나타났다. 이러한 특징은 사전의 이용자들에 많은 불편을 초래하며 표준화된 전자사전의 요구를 충족시키기 어려우므로 일관성있는 기술 방법이 요구된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.613-618
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• 2022

효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.