• 인지과학
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• 제21권2호
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• pp.253-282
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• 2010

이 연구는 대용어나 지시사가 생략된 조건에서 선행어의 전형성과 언급순서가 참조해결에 작용하는 효과를 살펴보기 위해서 2개의 실험을 실시하였다. 실험 1은 대용어 생략과 대명사 조건을 비교하였다. 대용어 생략은 전형성과 언급순서가 읽기과제에 반영되었고, 언급순서 효과가 탐사재인과제에 반영되었다. 반면에 대명사는 전형성과 언급순서 효과가 탐사재인과제에만 반영되었다. 실험 2에서는 지시사가 생략된 명사반복과 대명사 조건을 비교하였다. 명사반복이 대명사에 비해서 읽기시간이 길었으며, 언급순서 효과가 탐사재인과제에 반영되었다. 반면에 대명사는 전형성과 언급순서가 탐사재인과제에서 반영되었다. 이는 선행어와 대용어의 참조해결이 직선적이기보다는 역동적일 가능성을 시사하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권4호
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• pp.333-337
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• 2015

본 논문에서는 품사태그가 부착된 의존구문 트리와 개체명 정보가 자동 태깅된 말뭉치에서 멘션(Mention)을 추출하고, SVM을 기반으로 한 멘션 페어 모델(Mention Pair Model) 이용하는 한국어 상호참조해결 시스템을 제안한다. 시스템의 학습과 평가를 위해서 신문기사를 기반으로 하는 14개의 문서와, 위키피디아(Wikipedia)를 기반으로 하는 200개의 질의응답 문서를 분석하여 상호참조해결 정보가 담긴 말뭉치를 구축했다. 실험결과 본 논문에서 제안한 시스템의 성능은 MUC-F1 55.68%, B-cube-F1 57.19%, CEAFE-F1 61.75% 로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.343-346
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• 2003

본 논문에서는 최신 동영상 압축 표준 규격 H.264에서 화면 간 예측 부호화시 참조 화면 수가 제한되어 있을 때 부호화 효율을 최대화할 수 있는 적웅적 참조 화면 선택 기법을 제안하였다. 참조 화면 선택 시 시간적인 거리를 우선시 하는 현재 방식은 부호화 효율 측면에서 최적의 선택과는 거리가 있다. 따라서 참조 화면 선택에 있어서 실시간 온라인 상황을 가정하고 부가적인 계산을 최소화하는 것을 조건으로 했을 때 대표 화면과의 간접 비교를 통하여 현재 참조 화면들 간 상호 유사성이 가장 큰 화면을 제외하는 방법을 통해 문제를 해결하고자 하였다. 화면 간 예측 부호화 시 참조 화면 간 중복되는 요소를 최대한 줄이는 방향으로 참조 화면을 선택해 나감으로서 참조되는 샘플들을 다양화할 수 있다. 참조 화면 간 상호 유사성 판별은 대표 화면과 각 참조 화면 간 움직임 정보를 고려해 화면 간 부호화시 계산되는 8*8 블록의 R-D 비용함수 값을 사용하였다. 실험 결과 기존의 슬라이딩 윈도우 방식을 이용한 참조 화면 선택 방법에 비해 부가적인 계산이 거의 없이 부호화 효율의 개선이 있었으며 그 개선 정도는 기존의 방식에서 참조 화면을 $1{\sim}2$장 더 사용한 결과와 같았다. 이는 기존의 방법에 의해 참조 화면을 선택할 경우 나타나는 참조 화면 간 중복성을 줄였기 때문이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.239-242
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• 2018

문맥 표현은 Recurrent neural network (RNN)에 기반한 언어 모델을 학습하여 얻은 여러 층의 히든 스테이트(hidden state)를 가중치 합(weighted sum)을 하여 얻어낸 벡터이다. Convolution neural network (CNN)를 이용하여 음절 표현을 학습하는 경우, 데이터 내에서 발생하는 미등록어를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 음절 표현 CNN 기반의 포인터 네트워크와 문맥 표현을 함께 이용하는 방법을 제안하고, 이를 상호참조해결에 적용한다. 실험 결과, 질의응답 데이터셋에서 CoNLL F1 57.88%로 규칙기반에 비하여 11.09% 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.140-144
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• 2007

시맨틱 웹 기술의 주축을 이루는 온톨로지의 구축시에 인스턴스를 생성하기 위하여 대상 문서를 구성하는 자연어 문장을 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 트리플을 추출한다. 인스턴스를 생성할 때 보다 많은 정보를 추출하기 위해서 문장에 나타나는 상호참조 해결이 필요하다. 본 연구에서는 문서에서 많이 나타나는 명사구로 이루어진 대용어를 해석하기 위하여 언어 분석된 다양한 결과 정보를 이용한다. 본 연구에서는 계층적인 의미구조와 청킹을 이용한 규칙기반의 상호참조 해결 방법을 제안하고 실험을 통해 알고리즘의 정확도를 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.774-781
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• 2017

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 순차 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 7.65%p 이상 높은 F1 80.07%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 56.67%(멘션 경계), 60.11%(중심어 경계)로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 7.68%p, 1.5%p 더 좋은 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.441-444
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• 2003

본 논문은 동영상 압축 표준 H.264에서 화면간 예측 부호화시 부호화 효율을 높일 수 있는 참조 화면 선택에 대한 기법을 제안하였다. 선택에 대한 문제를 참조 화면 간 움직임 정보를 고려해서 가장 유사한 두 참조 화면을 구하는 것으로 해결하고자 하였고 움직임 정보에 대한 고려는 부호화시 계산되는 R-D 비용함수 값을 사용함으로서 부가적인 계산을 최소화 하고자 하였다. 실험결과 기존의 슬라이딩 윈도우 방식에 비해 Bit Rate 감소로 인한 부호화 효율개선을 얻을 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.113-121
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• 2018

포지션 인코딩은 문장 내 등장하는 단어의 위치에 따라 가중치를 적용하는 방법이다. 포인터 네트워크는 입력열에 대응되는 위치를 출력하는 딥 러닝 모델이며, 상호참조해결에 적용될 수 있다. 그러나 포인터 네트워크는 입력열의 길이가 긴 경우에 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 포지션 인코딩과 동적 포지션 인코딩을 포인터 네트워크에 적용할 것을 제안하고, Encoder RNN의 레이어를 더 깊게 쌓아 높은 수준으로 추상화할 것을 제안하며, 이를 이용한 상호참조해결 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 포지션 인코딩 기반 스택 포인터 네트워크 모델이 기존의 포인터 네트워크 모델보다 6.01% 향상된 CoNLL F1 71.78%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권1_2호
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• pp.33-44
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• 2001

최근 버퍼 캐쉬의 성능을 향상시키기 위한 많은 블록 교체 기법들이 제안되었으며 이 중에서 작업 집합 (working set) 변화에 잘 적응하고 구현이 용이한 Least Recently Used (LRU) 블록 교체 기법이 널리 사용되고 있다. 그러나 LRU 블록 교체 기법은 블록들이 규칙적인 참조 패턴을 보이면서 순차 참조되거나 순환 참조될 때 이 규칙성을 적절히 이용하지 못해 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 응용 트레이스를 이용하여 LRU 블록 교체 기법의 문제점을 관찰하고, 이 문제점을 해결하는 통합된 형태의 효율적인 버퍼 관리 (Unified Buffer Management, 이하 UBM) 기법을 제안한다. UBM 기법은 순차 참조 및 순환 참조를 자동 검출하여 분리된 공간에 저장하고 이들 참조에 적합한 블록 교체 기법으로 이 공간을 관리한다. 또한 순차 참조와 순환 참조를 위한 공간과 나머지 참조를 위한 공간의 비율을 최적으로 할당하기 위해 온라인에서 수집된 정보를 이용하여 계산된 단위 공간 증가당 예상 버퍼 적중 증가율을 이용한다. 다중 응용 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 UBM 기법의 버퍼 적중률은 LRU 블록 교체 기법에 비해 평균 12%, 최대 28%까지 향상된 결과를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.57-58
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• 2010

UCC 제작자에겐 기존의 추천 서비스와는 차별화된 저작권과 저작 목적 등을 고려한 별도의 추천서비스가 필요하다. 본 논문에선 UCC를 제작하는데 있어 발생하는 저작권문제를 효과적으로 해결하기 위해 UCC 제작 시 참조된 UCC들의 정보를 메타데이터의 reference 요소로 기재할 수 있도록 하였으며, UCC 제작 사용자에게 특화된 추천서비스를 제공하기 위해 제작된 UCC의 참조 데이터를 이용한 협업 필터링 기반의 추천 시스템을 구성하고 있다. 추천시스템은 메타데이터의 tag, reference 요소를 이용해 참조된 UCC 그룹군에서 제작자가 참조한 UCC와 유사한 참조 UCC를 추천 리스트로 만들어서 제공한다. 향후 본 시스템의 효율성 검증을 통해 UCC 제작에 있어 보다 효율적이고 제작자 편이성이 높은 제작자 맞춤형 UCC 추천 서비스가 IPTV, SmartTV등의 융합형 방송서비스 통해 제공될 수 있을 것 이다.