• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.277-279
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• 2006

본 연구에서는 KIEC 라이브러리라 UBL 라이브러리 간에 의미를 기반으로 한 상호운용의 결과물과 연계가 되도록 하며 이를 확장하여 EDIFACT문서를 대상으로 XML-EDI 간의 상호운용이 가능하게 한다. 이를 위해서 우선 KEDIFACT 표준전자문서에 대해 그 사용실태를 조사하고 사용되고 있는 문서를 중심으로 의미를 기반으로 한 항목정의 및 분석을 하였다. 관련된 국내 외 표준을 준용하여 KEDIFACT 표준 전자문서를 대상으로 EDI 의미사전(Semantic Dictionary)을 구축하여 의미를 기반으로 한 EDI 컨텐츠를 구축하였다. 구축한 KEDIFACT 의미사전을 기반으로 기존에 구축되어있는 XML(KIEC, UBL) 의미사전과 의미기반의 비교 분석 작업을 통하여 EDI-XML 라이브러리 간 매핑이 가능하도록 브릿지를 구축하여 상호운용 기반을 마련하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.334-340
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• 2001

본고는 올해 처음 시도하는 세종계획 관용표현 전자사전 구축에 관한 글이다. 본 전자사전이 완성되면 관용표현의 총체적 정보(형태, 통사, 의미, 화용 정보)를 수록하는 최초의 업적이 될 뿐만 아니라 실제 언어 자료에서 흔히 볼 수 있는 관습적 표현까지 모두 포괄하는 4만 표제어의 대규모 사전이 될 것이다. 본 사전에서는 관용표현의 형태 통사적 구성과 그 분포적 속성뿐 아니라, 관용표현이 가지는 논항의 존재 유무, 구조, 조사 통합 양상, 그리고 고정명사에 대한 수식어 제약, 어휘적 통사적 변형 양상, 선어말어미 제약, 어말어미 제약, 문장 유형 제약 등이 수록된다. 또한 각 논항의 의미역과 선택제약에 관한 정보, 그 외 다양한 의미 화용 정보 어원 표기 정보 등도 담기게 된다. 본고에서는 그러한 정보의 표기 양식을 하나하나 명시적으로 설명할 것이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.41 no.2
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• pp.9-18
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• 2004

OFDM is a special case of multicarrier transmission, where a high-rate datastream is transmitted over a number of lower rate subcarriers. In this paper, the structure of ORM system is studied, and causes of inter carrier interference (ICI) are analyzed. Based on analysis, this paper shows a technique to prevent a distortion due to nonlinearity of high power amplifier. The proposed scheme is a predistorter(PD) for high power amplifier linearization in OFDM system. This is verified by comparing BER characteristics of OFDM system, between used PD and not used PD, and superiority is shown by comparing BER characteristics of OFDM system, between used the proposed PD and used some other PDs.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.87-90
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• 2020

표 질의응답은 반-정형화된 표 데이터에서 질문에 대한 답을 찾는 문제이다. 본 연구에서는 한국어 표 질의응답을 위한 표 데이터에 적합한 TAPAS를 이용한 언어모델 사전학습 방법과 표에서 정답이 있는 셀을 예측하고 선택된 셀에서 정확한 정답의 경계를 예측하기 위한 표 질의응답 모형을 제안한다. 표 사전학습을 위해서 약 10만 개의 표 데이터를 활용했으며, 텍스트 데이터에 사전학습된 BERT 모델을 이용하여 TAPAS를 사전학습한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 46.8%, F1 63.8%로 텍스트 텍스트에 사전학습된 모델로 파인튜닝한 것과 비교하여 EM 6.7%, F1 12.9% 향상된 것을 보였다. 표 질의응답 모델의 경우 TAPAS를 통해 생성된 임베딩을 이용하여 행과 열의 임베딩을 추출하고 TAPAS 임베딩, 행과 열의 임베딩을 결합하여 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 63.6%, F1 76.0%의 성능을 보였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.7 no.4
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• pp.75-93
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• 1996

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.626-628
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• 2021

사건 관계 추출 태스크는 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 사건의 구조화된 표현을 얻는 것이다. 하나의 문장에서도 많은 정보를 얻을 수 있는 중요한 태스크임에도 불구하고, 다양한 사전 학습 모델을 적용한 연구는 아직 활발하게 연구되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서 사전 학습된 모델의 임베딩 기법 중 BERT, RoBERTa, SpanBERT에 각각 base, large 아키텍처를 적용하여 실험하였다. 사건을 식별하기 위한 trigger와 해당 trigger의 세부 argument를 식별하기 위한 분류기를 상위레이어로 각각 설계하였고, 다양한 배치 크기를 적용하여 실험하였다. 성능평가는 trigger/argument 각각 F1 score를 적용하였고, 결과는 RoBERTa large 모델에서 좋은 성능을 보인 것을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.644-647
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• 2023

대화 시스템에서 대화 상태 추적은 사용자와의 대화를 진행하면서 사용자의 의도를 파악하여 시스템 응답을 결정하는데 있어서 중요한 역할을 수행한다. 특히 목적지향(task-oriented) 대화에서 사용자 목표(goal)를 만족시키기 위해서 대화 상태 추적은 필수적이다. 최근 다양한 자연어처리 다운스트림 태스크들이 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 사용하고 그 위에서 해당 도메인 태스크를 미세조정하는 방식으로 좋은 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 한국어 토큰-프리(token-free) 사전학습 언어모델인 KeByT5B 사용하고 종단형(end-to-end) seq2seq 방식으로 미세조정을 수행한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적 모델을 소개하고 관련하여 수행한 실험 결과를 설명한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.7 no.5
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• pp.39-48
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• 2002

long with the rapid spread of the Internet, a new class of commercial applications which process transactions with respect to electronic dictionaries become popular Typical examples are Internet search engines. In this paper, we present a new approach to achieving high performance electronic dictionaries. Different from the conventional approach which use Trie data structures for the implementation of electronic dictionaries, our approach used multi-dimensional binary trees. In this paper, we present the implementation of our electronic dictionary ED-MBT(Electronic Dictionary based on Multidimensional Binary Tree). Exhaustive performance study is also presented to assess the performance impact of ED-MBT on the real world applications.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.2
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• pp.107-112
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• 2016

The Sejong Electronic(machine-readable) Dictionary, developed by the 21st century Sejong Plan, contains systematically organized information on Korean words. It helps to solve problems encountered in the electronic formatting of the still-commonly-used hard-copy dictionary. The Sejong Electronic Dictionary, however has a limitation relate to sentence structure and selection-restricted nouns. This paper discuses the limitations of word-sense disambiguation(WSD) that uses subcategorization information suggested by the Sejong Electronic Dictionary and generalized selection-restricted nouns from the Korean Lexico-semantic network. An alternative method that utilized semi-supervised learning, the chi-square test and some other means to make WSD decisions is presented herein.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.14 no.2
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• pp.1-13
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• 2003

We introduce a way to generate morphologically and syntactically well-formed English sentences when building Korean to English bilingual dictionary for Machine Translation Systems. It has been proved that basic inflectional or structural descriptions for English sentences are by no means enough to generate proper English sentences because of traditional dictionary structures. Furthermore, much research has been focused only on how to disambiguate semantic ambiguities of words in a bilingual dictionary To take advantage of existing paperback Korean to English bilingual dictionary, its automatic conversion to an electronic version and methodologies to assign proper features to the descriptions for well-formed English sentences with minimum human effort have been proposed on the basis of the dictionary-specific structures. This approach was originally motivated for a glossary-based machine translation system, but it can be also applied to large scale dictionary work.