• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.170-175
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• 2022

일반적으로 대규모 언어 모델들은 다량의 데이터를 오랜시간 사전학습하면서 레이블을 예측하기 위한 성능을 높여왔다. 최근 언어 모델의 레이블 예측에 대한 정확도가 높아지면서, 언어 모델이 왜 해당 결정을 내렸는지 이해하기 위한 신뢰도 높은 Natural Language Explanation(NLE) 을 생성하는 것이 시간이 지남에 따라 주요 요소로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 높은 레이블 정확도를 유지하면서 동시에 언어 모델의 예측에 대한 신뢰도 높은 explanation 을 생성하는 참신한 자연어 추론 시스템을 제시한 Natural-language Inference over Label-specific Explanations(NILE)[1] 을 소개하고 한국어 데이터셋을 이용해 NILE 과 NLE 를 활용하지 않는 일반적인 자연어 추론 태스크의 성능을 비교한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.333-335
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• 2023

최근 글을 이해하고 답을 추론하는 연구들이 많이 이루어지고 있으며, 대표적으로 기계 독해 연구가 존재한다. 기계 독해와 관련하여 다양한 데이터셋이 공개되어 있지만, 과거에서부터 현재까지 사람의 영어 능력 평가를 위해 많이 사용되고 있는 토익에 대해서는 공식적으로 공개된 데이터셋도 거의 존재하지 않으며, 이를 위한 연구 또한 활발히 진행되고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 현재와 같이 데이터가 부족한 상황에서 기계 독해 모델의 성능을 향상시키기 위한 데이터 증강 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 WordNet을 이용하여 유의어 및 반의어를 기반으로 굉장히 간단하면서도 효율적으로 실제 토익 문제와 유사하게 데이터를 증강하는 것이며, 실험을 통해 해당 방법의 유의미함을 확인하였다. 우리는 본 연구를 통해 토익에 대한 데이터 부족 문제를 해소하고, 사람 수준의 우수한 성능을 얻을 수 있도록 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.963-973
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• 2016

대용량 미디어 온톨로지를 이용하여 의미 있는 지능형 서비스를 제공하기 위해 기존의 Axiom 추론뿐만 아니라 다양한 추론을 활용하는 지식 확장이 요구되고 있다. 특히 시공간 정보는 인공지능 응용분야에서 중요하게 활용될 수 있고, 시공간 정보의 표현과 추론에 대한 중요도는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 공간 정보를 추론에 활용하기 위해서 공공 주소체계에 대한 LOD를 대용량 미디어 온톨로지에 추가하고, 이러한 대용량 데이터 처리를 위해 인메모리 기반의 분산 처리 프레임워크를 활용하는 공간 추론을 포함하는 RDFS 추론 시스템을 제안한다. 또한 추론을 통해 확장된 데이터를 포함하는 대용량 온톨로지 데이터를 대상으로 하는 분산 병렬 시공간 SPARQL 질의 처리 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 온톨로지 추론과 질의 처리 벤치 마킹을 위한 LUBM과 BSBM 데이터셋을 대상으로 실험을 진행했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.185-186
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• 2024

본 논문에서는 CNN 알고리즘을 사용한 수학 문제 답지 추론 모델에 대한 소개를 다룬다. 현재의 학습 보조 서비스 중에서도 질문에 답하는 서비스들이 흔하지만, 수학 문제에 특화된 이미지 기반 답지 추론 서비스는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 MathDataset 클래스를 활용하여 수학 문제 이미지와 정답을 연결하는 데이터셋을 생성하고, CNN 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련하는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.588-591
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• 2021

다중추론 질의응답 태스크는 하나의 문서만 필요한 기존의 단일추론 질의응답(Single-hop QA)을 넘어서 복잡한 추론을 요구하는 질문에 응답하는 것이 목표이다. IRQA에서는 검색 모델의 역할이 중요한 반면, 주목받고 있는 Dense Retrieval 모델 기반의 다중추론 질의응답 검색 모델은 찾기 어렵다. 본 논문에서는 검색분야에서 좋은 성능 보이고 있는 Dense Retrieval 모델의 다중추론을 위한 사전학습 방법을 제안하고 관련 한국어 데이터 셋에서 이전 방법과의 성능을 비교 측정하여 학습 방법의 유효성을 검증하고 있다. 이를 통해 지식 베이스, 엔터티 링킹, 개체명 인식모듈을 비롯한 다른 서브모듈을 사용하지 않고도 다중추론 Dense Retrieval 모델을 학습시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.47-52
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• 2021

최근 지문을 바탕으로 답을 추론하는 연구들이 많이 이루어지고 있으며, 대표적으로 기계 독해 연구가 존재하고 관련 데이터 셋 또한 여러 가지가 공개되어 있다. 그러나 한국의 대학수학능력시험 국어 영역과 같은 복잡한 구조의 문제에 대한 고차원적인 문제 해결 능력을 요구하는 데이터 셋은 거의 존재하지 않는다. 이로 인해 고차원적인 독해 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있지 않으며, 인공지능 모델의 독해 능력에 대한 성능 향상이 제한적이다. 기존의 입력 구조가 단조로운 독해 문제에 대한 모델로는 복잡한 구조의 독해 문제에 적용하기가 쉽지 않으며, 이를 해결하기 위해서는 새로운 모델 훈련 방법이 필요하다. 이에 복잡한 구조의 고차원적인 독해 문제에도 대응이 가능하도록 하는 모델 훈련 방법을 제안하고자 한다. 더불어 3가지의 데이터 증강 기법을 제안함으로써 고차원 독해 문제 데이터 셋의 부족 문제 또한 해소하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.270-273
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• 2011

스마트폰의 확산으로 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용한 상황인지 서비스가 고도화 되어가고 있다. 이와 관련하여 GPS 센서, WiFi AP, Cell Tower 등의 정보를 이용하여 사용자의 위치를 파악하는 연구와 LBS(Location Based Service)에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만, 기존의 GPS 등과 같은 위치 센싱 정보를 통한 위치 파악 방법은 인프라를 구축하는 비용이 소요되고, 상대적으로 부정확한 장소 정보를 반환하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 수집된 사용자의 시간, 요일, 장소, 주변 동시 출현 사용자 정보 등과 같은 사용자 상황 로그를 학습하여 사용자의 장소를 추론 하는 연구와 사용자의 프로파일을 이용하여 사용자를 그룹화한 장소 추론 모델을 통해 사용자의 장소 추론 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 Reality Mining Project 그룹에서 수집된 데이터셋을 사용하여 전체 사용자를 대상으로 주변 동시 출현 사용자 속성을 이용한 방법과 사용자 주변에서 동시 출현하는 사용자의 빈도가 유사한 사용자별로 그룹화한 장소를 추론하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과, 전체 사용자를 대상으로 장소를 추론하는 방법에 비해 유사 사용자 군집별로 장소를 추론하는 방법의 분류 정확도가 향상되었음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.485-496
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• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.519-522
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• 2004

웹의 급격한 확산과 더불어 고객에게 맞춤화된 정보 제공의 필요성이 높아지고 있다. 또한 전자상거래 기업은 맞춤화와 개인화 서비스를 실현하기 위해서 웹 기반의 추천시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 협업필터링(Collaborative filtering)은 개인화된 정보필터링 기법으로 추천시스템에서 가장 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 MovieLens 데이터 셋의 아이템속성을 고려하여 클러스터링 기반의 사례기반추론을 통한 협업필터링 추천시스템을 개발하고 기존의 방법과 제안된 모델의 성과를 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.97-102
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• 2021

최근 급격한 정보기술의 발달로 가짜뉴스가 사회문제로 대두되고 있다. 한국어 가짜뉴스 문제를 딥러닝으로 해결하기 위해서 기존의 연구들은 본문 기반의 가짜뉴스 탐지를 진행하였으며 최근에는 기사 본문 외의 보조적 정보를 활용하는 방법으로 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 방식과 개선된 방식들 모두 적절한 가짜뉴스 탐지 방법을 제시하지 못하여 모델이 산출한 가짜뉴스 표현 벡터의 품질을 보장할 수 없었다. 또한 한국어 가짜뉴스 문제를 해결함에 있어서 적절한 공개 데이터셋 또한 제공되지 않았다. 따라서 본 논문은 한국어 가짜뉴스 탐지 문제에서 독자 반응정보를 추가하여 효과적인 학습을 할 수 있는 '사용자 그래프 기반 한국어 가짜뉴스 판별 방법'과 해당 모델이 적절히 학습할 수 있는 간이 데이터셋 구축 방법을 제안한다.