• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.965-968
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• 2007

현재 보안 운영체제로서의 SELinux를 이용하기 위해서는 전문적인 지식이 필요하며 정책을 설정함에 있어서도 시스템 콜 레벨의 설정이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 개선하기위해 정책 정의를 SELinux의 TE모델보다 간략하게 표현 및 정의하고 사용자의 접근성을 높일 수 있는 기술언어를 본 연구에서 설계하였으며 이를 통해 보안 운영체제의 활용도를 높이도록 하였다.

• 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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• 2018.10a
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• pp.126-131
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• 2018

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성하는 시스템이다. cQA는 사용자의 편의를 위해 기존의 축적된 질문을 검색하거나 카테고리로 분류하는 기능을 제공한다. 질문의 길이가 길 경우 검색이나 카테고리 분류의 정확도가 떨어지는 한계가 있는데, 이를 극복하기 위해 cQA 질문을 요약하는 모델을 구축할 필요가 있다. 하지만 이러한 모델을 구축하려면 대량의 요약 데이터를 확보해야 하는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 cQA의 질문 제목, 본문으로 데이터를 확보하고 필터링을 통해 요약 데이터 셋을 만들었다. 또한 본문의 대표 단어를 이용하여 추상 요약을 하기 위해 딥러닝 기반의 Pointer-generator model을 사용하였다. 실험 결과, 기존의 추출 요약 방식보다 딥러닝 기반의 추상 요약 방식의 성능이 더 좋았으며 Pointer-generator model이 보다 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.343-346
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• 2018

기존의 의미역 결정은 먼저 구문 분석을 수행한 후에 해당 구문 분석 결과를 이용해 의미역 결정 테스크에 적용하는 파이프라인 방식으로 진행한다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 구문 파싱과 의미 파싱에 대해 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱과 의미역 파싱을 동시에 진행하도록 전이 액션을 확장한 의존 파싱 & 의미역 결정 통합 모델을 제안하고 실험 결과, Korean Prop Bank 의미역 결정 데이터 셋에서 파이프라인 방식 전이 기반 방식을 사용한 모델보다 논항 인식 및 분류(AIC) 성능에서 F1 기준 0.14% 높은 결과을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.40-43
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• 2018

대화 발화 예측(Next Utterance Classification)은 Multi-turn 대화에서 마지막에 올 발화를 정답 후보들 중에서 예측을 하는 연구이다. 기존에 제안된 LSTM 기반의 Dual Encoder를 이용한 모델에서는 대화와 정답 발화에 대한 관계를 고려하지 않는 문제와 대화의 길이가 너무 길어 중간 정보의 손실되는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 두 문제를 해결하기 위하여 ESIM구조를 통한 단어 단위의 attention, 대화의 turn별 문장 단위의 attention을 제안한다. 실험 결과 총 5000개의 검증 대화 데이터에 대하여 1 in 100 Recall@1의 성능이 37.64%로 기존 모델 대비 약 2배 높은 성능 향상을 나타내었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.199-203
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• 2018

음식과 맛집에 대한 사용자의 정보검색 니즈가 나날이 증가하면서 서비스 제공자가 정보 제공의 대상이 되는 맛집 상호명을 파악하는 것은 중요한 이슈다. 그러나 업종의 특성상 점포가 새로 생겨나는 주기는 매우 짧은 반면, 신규 점포의 서비스 등록 시점에는 시간적 차이가 존재하는 문제가 있다. 본 논문에서는 신규 상호명을 능동적으로 파악하기 위해 위치기반 서비스 로그에서 맛집 상호명을 추출하는 문자 기반의 딥러닝 모델 및 방법론을 제시한다. 자체 구축한 학습 데이터셋으로 실험한 결과, 제안하는 모델이 기존 기계학습 모델보다 높은 정확도로 상호명을 분류할 수 있음을 확인하였다. 또한, 사전 학습된 모델을 검색로그에 적용하여 신규 상호명 후보를 추출함으로써 향후 상호명 DB를 능동적으로 업데이트 할 수 있는 가능성을 타진하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.155-159
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• 2018

최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.31-34
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• 2018

대화 시스템에서 사람과 기계와의 모든 발화에서 발생하는 상황들을 모두 규칙화할 수 없기 때문에 자연스러운 대화가 단절되는 breakdown 현상이 빈번하게 일어날 수 있다. 이런 현상이 발생하는 이유는 다음과 같다. 첫째, 대화에서는 다양한 도메인이 등장하기 때문에 시스템이 커버할 수 있는 리소스가 부족하며, 둘째, 대화 데이터에서 학습을 위한 annotation되어 있는 많은 양의 코퍼스를 보유하기에는 한계가 있으며, 모델에 모든 대화 흐름의 히스토리를 반영하기 어렵다. 이런 한계점이 존재함에도 breakdown detection은 자연스러운 대화 시스템을 위해서는 필수적인 기능이다. 본 논문은 이런 이슈들을 해소하기 위해서 memory attention기반의 새로운 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 대화내에 발화에 대해 memory attention을 이용하여 과거 히스토리가 반영되기 때문에 자연스러운 대화흐름을 잘 detection할 수 있으며, 기존 모델과의 성능비교에서 state-of-the art 결과를 도출하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.128-131
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• 1994

한국어 문서중 신문이나 시사지, 법률관련문서, 경제학관련문서, 국문학관련문서와 같은 전문분야 문서에는 한글, 한자, 영어, 문장부호와 같은 기호들의 결합으로 이루어지면서 하나의 뜻으로 나타내는 "의미적 한 단어"가 많이 존재한다. 이러한 단어들은 이를 고려하지 못한 형태소 분석기의 분석률을 감소시키고, 오분석율을 증가시킨다. 본 논문은 "의미적 한 단어"의 유형과 분석과정에 따른 유형을 분류하였으며 그에 적합한 형태소 분석기법을 제시하였다. 유형 분류과 제사된 형태소 분석기법으로 구현된 형태소 분석기는 기존의 형태소 분석기보다 분석률이 증가되었으며 오분석률은 감소되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.70-81
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• 1994

뜻 (sense)과 지시체의 구별을 근간으로 하는 프레게류 의미론에 의하면, 같은 지시체를 갖는 이름들의 인지적 의미는 서로 다를 수 있다. 그 반면, 프레게의 뜻을 어떤 이름의 지시체를 결정함에 있어 매개적인 역할을 하는 존재자라 보고 단호히 거부하는 소위 직접 지칭론자들은 문맥에 관계없이 같은 지시체를 갖는 이름들은 동일한 인지적 의미를 갖는다고 주장한다. 그러나 일단 뜻을 배척하고나면, 명제 태도 문맥에서 왜 같은 지시체를 갖는 이름들이 대치될 수 없는지를 설명하기가 어렵고, 따라서 명제 태도의 퍼즐들은 직접 지칭론의 아킬레스건이 되어 왔다. 최근 Zalta는 다소의 수정을 통해 프레게와 직접 지칭론자 양자의 중요한 통찰들을 희생하지 않으면서 양자의 관점을 종합하는 것이 가능하며, 실제로 자신의 해결책은 명제 태도의 퍼즐들을 훌륭하게 해결해 준다고 주장한다. 본 논문은 Zalta의 절충안을 비판적으로 검토함으로써 선결되어야 할 쟁점들을 부각시키고자 한다.