• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.177-183
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• 2003

기존의 정보검색시스템이 사용자의 질의에 의해 키워드가 포함된 의미 있는 문서를 제공하는 시스템이라면, 질의응답시스템은 사용자 질의에 맞는 정답을 적절한 언어처리 기법을 통해 텍스트로부터 추출하여 제공하는 시스템이다. 이러한 언어처리 기법을 이용한 질의응답 시스템에서 시스템의 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 것이, 실세계의 지식을 저장하고 있는 지식베이스라 할 수 있다. 지식베이스가 가지고 있는 실세계의 지식을 어떻게 효율적으로 활용하느냐에 따라 질의 처리 분석과 정답 확률을 향상시킬 수 있는 것이다. 본 논문에서는 실세계의 지식을 어느 정도 체계적 의미적으로 반영하고 있는 것을 백과사전으로 판단하여, 백과사전의 '인물' 범주(category)를 중심으로 백과사전 지식베이스의 틀을 마련하고자 하였다. 또한 어휘의 계층적 구조를 중심으로 한 온톨로지를 백과사전 지식베이스와 유기적으로 연결시킴으로써 보다 의미 있는 지식베이스를 형성하는 방안을 모색하고자 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.319-323
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• 2023

일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 수집하고 구조화하는 지식의 표현 방법이다. 일반 상식 기반의 지식 그래프는 코퍼스 내에 포함되어 있는 다양한 일반 상식의 형태와 관계를 모델링하며, 주로 질의응답 시스템, 상식 추론 등의 자연어처리 하위 작업에 활용할 수 있다. 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ConceptNet [1], ATOMIC [2]이 있다. 하지만 한국어 기반의 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구가 존재했지만, 자연어처리 태스크에 활용하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델과 프롬프트의 활용을 통해 한국어 일반 상식 기반의 지식 그래프를 효과적으로 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제안하는 방법론으로 구축한 지식 그래프와 기존의 한국어 상식 그래프의 품질을 양적, 질적으로 검증한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.22 no.1
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• pp.19-25
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• 2005

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.17-25
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• 2002

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.619-623
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• 2022

대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.

• Journal of Korean Electronics
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• v.19 no.3
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• pp.2-16
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• 1999

최근 급속한 정보기술의 혁신으로 인해 신물질, 생명공학, 영상 등 타분야에서의 기술혁신이 가속화 되고 있고 이와 함께 경제활동 전반에 걸쳐 지식과 관련된 신제품과 신시장이 계속 확대됨으로써 인간생활과 관련된 모든 분야에서 근본적인 변화가 발생하고 있다. 이에 따라 세계는 점차 지식 기반 경제로 이행되어가고 산업측면에서는 지식기반 산업 중심의 산업 구조로 재편되어 갈 것으로 전망되고 있다. 이 보고서는 신산업 발전 위원회에서 지식기반 14개 산업에서 고용 및 기술 파급효과, 시장성, 국내기업의 기술 수준 등을 종합적으로 고려하여 미래 유망 지식산업을 도출한 것 중에서 전자, 정보, 산업 분야를 분석한 자료이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.151-158
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• 1992

자연어를 분석하는데 있어 가장 중요한 것은 지식 베이스(Knowledge Base)가 얼마나 정확하고 많이 구축되어 있는가 하는 것이다. 일반적으로 이 지식 베이스는 사전으로 구성될 수 있는데 이를 전자 사전이라 한다. 또 지식 베이스의 정보들은 계속적으로 유지, 수정되는데 이는 말뭉치의 분석을 통해 얻어질 수 있다. 본 논문은 전자사전의 구성및 말뭉치의 분석과 관리를 구문 분석기를 통해서 알아본다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.14 no.4
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• pp.48-61
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• 2011

Mechanical engineering curriculum has been studied through curriculum tree model and requirement of prerequisite courses. We analyze curriculum, curriculum system, course outcomes, design education of mechanical engineering programs in korean and foreign universities and present results to improve current curricular system. Current study would analyze, develop, and help mechanical engineering programs to prepare better curriculum for engineering education accreditation, to maintain accreditation. Through this analysis we try to provide reasonable model curriculum structure, prerequisite courses and necessary information about establishing various sub-major curriculum in mechanical engineering.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.8 no.3
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• pp.49-56
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• 2005

The purposes of this study are to select assessment components for the engineering design ability and to verify the validity of the selected assessment components. From the results of the study, the following conclusions were made. $\cdot$ Social Ability : 'Communication' and 'Teamwork' $\cdot$ Procedure Ability : 'Acknowledging and Defining Problems', 'Planning and Maintaining', 'Collecting Information', 'Deriving Ideas' and 'Evaluating Ideas' $\cdot$ Experience : 'Engineering Experience' and 'Science Experience' $\cdot$ Knowledge : 'Engineering Knowledge', 'Science Knowledge' and 'Mathematics Knowledge', 'Visualization Ability': 'Sketching' and 'Drawing' $\cdot$ Reasoning : 'Converging Reasoning' 'Inductive Reasoning' and 'Intuitive Reasoning'

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.184-190
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• 2003

이 글은 활용 개념과 수형도를 근간으로 기술되어 온 한국어 문법 모델에 대한 대안으로 표지 개념과 모빌 구조를 제시하고 이를 바탕으로 개발된 한국어 구문분석기의 특성을 소개하고자 한다. 먼저, 조사와 어미를 독자적인 토사 단위인 표지로 처리함으로써 국부 구조의 통사 범주와 문법적 기능을 명확하고 일관되게 구분할 수 있으며, 모빌 구조는 한국어의(상대적) 자유 어순 현상을 효과적으로 기술할 수 있다. 이에 의거한 문법 모형은 언어학적 지식과 구문분석 엔진 사이의 독립성을 향상시킴으로써 향후 구문분석기의 성능 개선을 보다 용이하게 한다. 이 글에서 소개하는 구문분석기는 언어학자에 의해 구축된 지식을 이용한다는 점에서 지식기반적이라고 할 수 있는데 여기에는 동사의 하위범주화 정보, 첨어 유형정보, 의미정보가 핵심적인 언어 지식으로 이용된다. 모빌 구조에 의한 구문분석은 국부 구조를 단순화함으로써 구문적 중의성을 최소화하며, 의미정보는 주어진 술어의 논항적 자격을 검증하는 기준으로 작용하여 구문적 중의성을 감소시키고 정확한 분석을 가능하게 한다.