Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.389-392
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2021
문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.684-686
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2022
다양한 언어로 소통하고 있는 우리는 다른 언어와 교류하기 위해 번역, 통역의 존재가 필수가 되기도 한다. 하지만 음성언어를 사용하지 않는 즉, 손으로 언어를 표현하는 수어를 번역하는 통역의 존재는 아직 실현되지 않았다. 이에 본 논문에서는 MediaPipe와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 손의 형태를 인식하고 CNN 알고리즘을 통한 텍스트 데이터화 하여 수어 동작을 학습시켜 이를 번역시켜주는 시스템을 연구한다. 이를 통해 공공기관을 이용함에 불편함을 줄이고, 농인의 의사를 보다 빠르게 파악할 수 있도록 도와주는 번역 시스템 제작하는 것에 목적이 있다.
Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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v.7
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pp.25-41
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2003
외국어 습득 시 우리는 모국어와 배우려는 언어 사이에 존재하는 언어적 차이 때문에 많은 실수를 한다. 한국어와 독일어 사이에는 물론이고 언어사적으로 친밀한 관계에 있는 언어들 사이에도 이런 어려움은 있다. 본 논문에서 필자는 Erika Diehl(1991)의 연구를 바탕으로 외국어 학습자들이 독일어 명사변화 습득 시 이러한 어려움을 극복하기 위해 특정한 전략을 사용하는가 하는 문제를 다루었다. Diehl은 2차 언어 습득은 언어적 과도체계를 형성하며 이루어진다는 견해이다. 즉 학습자는 특정하고 동일한 학습자 언어를 형성하며 외국어를 습득한다고 한다. 그녀는 연구대상 언어로 독일어와 불어를 선택하여 불어 모국어 사용자의 독어 명사변화 습득을 관찰하여 이러한 실수의 원인으로 대비가정, 동일가정, 중간언어 가정을 든다. 그러나 불어 모국어 화자들이 2차 언어로서의 독일어 명사변화 학습 시행하는 실수의 정확한 원인이 간언어적 원인인지 언어내적 이유인지 정확히 규명할 수는 없었다. 필자는 본 논문을 토대로 한국어 모국어 화자들의 독일어 명사변화 습득과정을 살펴보는 논문을 계획한다.
This paper concerns different forms of poetic thinking, each of which attempts to investigating truth of being on the ground of its idiosyncratic feature. The horizon evoked via these practices, however, is the Absolute where any plausibility of communication be fundamentally blocked off. Poetry, for instance, relinquishes its semantic auto-referentiality in order to be expressive of something unsayable. Poetic diction, coming-into-being, and sound with no meaning are those three expressive modes that I will examine in terms of the so-called "poetic thinking."
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.586-588
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2005
휴대 전화와 PDA의 급속한 보급과 더불어, 휴대용 장치에서의 간단한 텍스트 입력 방식 연구의 중요성도 나날이 증대되고 있다. 현재 다양한 방식의 입력 방법들이 존재하나, 한글의 특성을 반영하지 않아 한글 입력에 적용하기 어려운 단점들이 존재한다. 본 연구에서는 2차원 평면상의 연속적인 제스처와 언어 모델을 이용하고, 한글의 특성을 고려한 새로운 한글 입력 방식을 제안한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.284-288
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2022
최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.
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.
In der vorliegenden Arbeit geht es um das Primat des Seins und die Ereignisontologie, denen der Diskurshorizont zwischen der Ontologie der philosophischen Hermeneutik und der dichterischen $Repr{\ddot{a}}sentation$ der Seinsquelle in $H{\ddot{o}}lderlins$ spekulativem Gedicht, >Andenken<, das die spekulative Philsophie als eine Philosophie ${\ddot{u}}ber$ das Wissen um Ursein vor dem Denken darstellt, zugrunde liegt. $H{\ddot{o}}lderlins$ und Hermeneutische Ontologie nimmt erstens das Ursein, das die ontologische Voraussetzung des Denkens sei, als die nicht nur logische, sondern auch temporale Quelle auf Grund der Kritik an der reflexiven Struktur des modernen Denkens an. Zweitens suchen beide die $Gesinnungsm{\ddot{o}}glichkeit$ des Urseins, das niemals ein begreifbarer Gegenstand des Denkens war, deshalb immer schon ${\ddot{u}}ber$ das Denken ${\ddot{u}}bertrefflich$ ist, auf der ontologischen Seite aus der selbstnegierenden Bewegung des Seins, auf der erkenntnistheoretischen Seite aus dem sprachlichen Ausdruck des Seins: Insofern das reflexive Denken die analytische Unterscheidung zwn Prinzip hat, ist das Ursein deshalb der logische Ursprung des analytischen Denkens, weil das Unterschiedene aus dem Einen geteilt wird. Und das Ursein ist deshalb auch die geschichtsphilosophische Arsche, weil das Viele die geschichtliche Selbstentwicklung des Einen ist. Aus dessen Grund $l{\ddot{a}}sst$ das Sein, das allem vorausgeht, mit seiner geschichtlichen Selbsterscheinung als negativer $Selbstverkl{\ddot{a}}rung$ und darnit zugleich mit dem sprachlichen Ausdruck als der epischen Symbolisierung solcher Ereignissen sich selbst als etwas sein. Das Wort des Verstandes, das nur die Negationsbewegung der Analyse ist, kategorisch einbegrenzt ist, kann daher nicht das Verweilen bei dem Geschehen der $urspr{\ddot{u}}nglichen$ Seinsquelle sein. Das dichterische Wort, das der Stimme aus der Seinsquelle $zugeh{\ddot{o}}rig$ ist, ${\ddot{u}}bersetzt$ die Selbstbewegung des Urseins auf den hermeneutischen Sinnhorizont, in dessen Spielraum das Ursein sich selbst aussagt. $Schlie{\ss}lich$ hoffe ich damit, in dieser Arbeit davon ${\ddot{u}}berzeugend$ vorderseite zu legen, dass $H{\ddot{o}}lderlins$ Gedicht, >Andenken< nicht nur die poetische Gesinnung auf die Seinsquelle, sondern auch die hermeneutische Ontologie der Seinsquelle ist.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.568-570
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2001
현재 다양한 패러다임의 수많은 프로그래밍 언어가 존재하고 있으며, 각각의 프로그래밍 언어를 실습하려면 해석기(interpreter)나 컴파일러(compiler) 같은 언어처리기를 갖추는 것이 필요하다. 언어처리기를 개별적으로 갖추는 것은 설치에 대한 시간적 부담, 시스템 자원 낭비 업그레이드의 필요성 등으로 인해서 언어 학습과 직접적인 관련이 없는 부분에 대한 부담이 커진다. 본 논문에서는 WWW 환경에서 프로그래밍 언어를 실습할 수 있는 시스템을 구축하였다. 실습하는 프로그래밍 언어는 특정 서버에 제한적이지 않고, 네트워크를 통한 분산환경에서 확장이 용이하다. 또한 실습환경을 설정하는 구성 파일은 구조화된 문서의 작성을 지원하는 XML을 이용하여 관리자가 쉽게 구성파일을 작성할 수 있도록 했고, 자바의 정책(policy)파일을 이용해 시스템 자원 사용 허가를 투명하게 했다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.16-21
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2022
사전학습 말뭉치는 위키백과 문서 뿐만 아니라 인터넷 커뮤니티의 텍스트 데이터를 포함한다. 이는 언어적 관념 및 사회적 편향된 정보를 포함하므로 사전학습된 언어 모델과 파인튜닝한 언어 모델은 편향성을 내포한다. 이에 따라 언어 모델의 중립성을 평가할 수 있는 지표의 필요성이 대두되었으나, 아직까지 언어 인공지능 모델의 정치적 중립성에 대해 정량적으로 평가할 수 있는 척도는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 언어 모델의 정치적 편향도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제시하고 한국어 언어 모델에 대해 평가를 수행한다. 실험 결과, 위키피디아로 학습된 언어 모델이 가장 정치 중립적인 경향성을 나타내었고, 뉴스 댓글과 소셜 리뷰 데이터로 학습된 언어 모델의 경우 정치 보수적, 그리고 뉴스 기사를 기반으로 학습된 언어 모델에서 정치 진보적인 경향성을 나타냈다. 또한, 본 논문에서 제안하는 평가 방법의 안정성 검증은 각 언어 모델의 정치적 편향 평가 결과가 일관됨을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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