• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.555-562
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• 2016

의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권10호
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• pp.738-746
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• 2019

한국형발사체 3단에 사용되는 7톤 짐벌엔진의 추력벡터제어에는 전기유압식 구동장치시스템 대신 중량, 비용 및 시험평가 등의 측면에서 더 효율적인 전기기계식 구동장치시스템을 사용한다. 전기기계식 구동기는 위치제어 서보 구동기로 고진공에서도 운용 가능한 BLDC 모터를 사용한다. 짐벌엔진을 갖는 발사체의 경우 구동기 자체 진동모드와 구동기를 지지하는 기체구조체의 벤딩모드, 짐벌엔진의 관성부하 등이 조합되어 합성공진 현상이 발생할 수 있다. 합성공진이 발생할 경우 발사체 자세제어는 불안정해진다. 이러한 관계로 짐벌엔진 및 기체구조체 지지부, 구동장치시스템의 고유 특성을 고려하여 강성에 대한 요구규격이 적용되어 왔다. 한국형발사체 3단 7톤 짐벌엔진의 경우 구동장치시스템의 강성요구규격은 $3.94{\times}10^7N/m$ 수준이며 이를 만족시키기 위한 직구동 방식전기기계식 구동기를 설계하였다. 본 논문에서는 강성요구규격을 기반으로 설계된 직구동 전기기계식 구동기의 등가강성 해석모델을 제안하고, 이를 실험결과로 검증하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.305-315
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• 1986

본 연구에서는 가변 기통 엔진의 동특성을 규명하기 위해 세곳으로 지지되는 직렬 4기통 디이젤 엔진에 대한 3자유도 모델을 설정하였고, 이 모델에서 각 마운트의 위치와 경사각 및 방진고무의 크기를 변경시킬 때의 최적화 문제를 컴퓨터 시뮬레이션 으로 고찰하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권6호
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• pp.187-194
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• 2020

본 논문은 클라이언트의 익명성과 개인 정보를 보장하는 토르 네트워크에서 앙상블 학습을 이용한 웹사이트 핑거프린팅 방법을 제안한다. 토르네트워크에서 수집된 트래픽 패킷들로부터 웹사이트 핑거프린팅을 위한 훈련 문제를 구성하며, 트리 기반 앙상블 모델을 적용한 웹사이트 핑거프린팅 시스템의 성능을 비교한다. 훈련 특징 벡터는 트래픽 시퀀스에서 추출된 범용 정보, 버스트, 셀 시퀀스 길이, 그리고 셀 순서로부터 준비하며, 각 웹사이트의 특징은 고정 길이로 표현된다. 실험 평가를 위해 웹사이트 핑거프린팅의 사용에 따른 4가지 학습 문제(Wang14, BW, CW_T, CW_H)를 정의하고, CUMUL 특징 벡터를 사용한 지지 벡터 기계 모델과 성능을 비교한다. 실험 평가에서, BW 경우를 제외하고 제안하는 통계 기반 훈련 특징 표현이 CUMUL 특징 표현보다 우수하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.984-989
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• 2005

본 연구의 목적은 한국어 문장의 문법관계를 분석하는 데 있다. 주된 문제는 문장의 주어, 목적어, 부사어를 문장에서 찾아내는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해서 한국어 구문 분석에서 발생하는 여러 중의성을 고려해야 한다. 우리는 문법관계의 중의성을 먼저 해결하고 그 다음에 주어진 명사구와 용언구의 문법관계 확률을 이용하여 용언구의 술어-논항 관계 중의성을 해소하는 통계적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 어절간의 거리, 교차구조 금지, 일문일격의 원칙 둥의 한국어 언어 특성을 반영하였다. 용언구와 명사구 사이의 문법관계에 대한 확률은 지지벡터 분류기를 이용하여 추정하였다. 제안된 방법은 문법관계 및 구문구조 부착 말뭉치를 이용하여 자동으로 문법관계를 학습하였고 주어, 목적어, 부사 각각의 문법관계분석에 대해 각각 $84.8\%,\;94.1\%,\;84.8\%$의 성능을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-13
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• 2003

인터넷을 통해 생성, 전달되는 문서 량이 급격히 많아짐에 따라, 정보의 접근을 용이하게 하기 위한 문서의 자동 분류 기능이 절실히 요구되고 있다. SVM(Support Vector Machine)은 최근에 문서 분류에 널리 쓰이고 있는 기법으로 다른 분류기에 비하여 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 SVM은 현재까지 주로 비 계층 평탄화(flat)된 분류 응용에 효과적으로 적용되어 왔다. 이와 달리 본 논문은 문서 분류에 있어서 최종 분류 class를 한번에 출력하는 비 계층 분류보다는, 비슷한 성질을 갖는 class의 집합을 계층적 구조로 묶어 분류하는 계층적 분류 기법이 보다 사람이 이해하기 쉽고 사용하기 편리하며 더 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 계층적 분류를 위한 효과적인 SVM분류기를 개발하여 비 계층 분류보다 좋은 분류 성능을 보여 줄 수 있음을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.225-228
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• 2011

본 논문은 비교 마이닝(comparison mining) 의 일환인 비교 요소 자동 추출에 관하여 연구한다. 비교 마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계롤 자동 분석하며, 비교 문장인지 아닌지를 식별하는 단계, 비교 타입을 분류하는 단계, 다양한 비교 요소들을 추출하는 단계, 추출된 요소를 분석 및 요약하는 단계 등을 거치게 된다. 본 연구에서는 특정 타입의 비교 문장이 주어졌을때, 그 문장에서 비교 요소를 자동으로 추출하는 단계의 과제를 수행하며, 우열 비교 타입 및 최상급 타입 문장들을 대상으로 비교 주체, 비교 대상, 비교 술어를 추출한다. 실험 과정으로는, 우선 비교 요소 후보들을 선정하고, 그 후 각 요소별로 확률을 계산하여 가장 높은 수치를 기록한 요소를 정답으로 채택하게 된다. 확률 계산은 지지 벡터 기계 (Support Vector Machine)를 이용한다. 인터넷 상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 비교 요소 추출을 수출한 결과, 정확도 86.81 %의 우수한 성능을 산출 할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.157-159
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• 2012

화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.37-39
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• 2006

지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발생하는 동점을 효과적으로 해결하는 방법은 제안한다. 이 방법을 유전발현 데이터를 이용한 다중부류 암 분류에 적용하였는데, 고차원의 데이터로부터 NB 분류기 구축에 유용한 유전자를 선택하기 위해 Pearson 상관계수를 사용하였다. 14개의 암 유형과 16,063개의 유전발현 수준을 가지는 대표적인 다중부류 암 분류 데이터인 GCM 암 데이터에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-84
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• 1999

본 연구에서는 문서분류시스템에서 자질의 표현으로 전문분야사전을 이용한 분야정보와 개체정보추출을 통한 개체정보를 이용한다. 또한 지식정보를 보완하기 위해 통계적인 방법으로 범주 전문용어를 인식하여 자질로 표현하는 방법을 제안한다. 문서에 나타난 용어들이 어떤 특정 전문분야에 속하는 용어들이 많이 나타나는 경우 그 문서는 용어들이 속한 분야의 문서일 가능성이 높다. 또한, 정보추출을 통해 용어가 어떠한 개체를 나타내는지를 인식하여 문서를 표현함으로써 문서가 내포하는 의미를 보다 잘 반영할 수 있게 된다. 분야정보나 개체정보를 알 수 없는 용어에 대해서는 학습문서로부터 전문분야를 자동 인식함으로써 문서표현의 지식정보를 보완한다. 전문분야, 개체정보 및 범주전문용어에 기반해서 표현된 문서의 자질에 대해서 지지벡터기계 학습에 기반한 문서분류기틀 이용하여 각 범주에 대해 이진분류를 하였다. 제안된 문서자질표현은 용어기반의 자질표현에 비해 좋은 성능을 보이고 있다.