• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.424-429
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• 1996

본 논문에는 일반문서를 대상으로 하여 그 문사를 하이퍼텍스트(hypertext)로 자동변환하는 기법을 제안하고자 한다. 자동변환의 과정은 대상 문서에서 키워드(keyword)의 인식, 문서를 노드(node) 단위로 분리, 키워드로부터 노드로의 링크(ink) 생성의 3 단계로 이루어 진다. 기존의 연구에서는 문서에서 노드를 분리하는데 구문적 유사도만을 이용하는데, 본 논문에서는 양질의 하이퍼텍스트를 생성하기 위하여 구문적 유사도(syntactic similarity)뿐만 아니라 의미적 유사도(semantic similarity)를 사용한다. 구문적 유사도는 tf*idf와 벡터 곱(vector product)을 이용하고, 의미적 유사도는 시소러스(thesaurus)와 부분부합(partial match)을 이용하여 계산되어 진다. 또 링크 생성시 잘못된 링크의 생성을 막기 위하여 시소러스를 이용하여 시소러스에 존재하는 용어에 한해서 링크를 생성한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.415-418
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• 2023

테이블 데이터는 일반적으로 헤더와 데이터로 구성되며, 헤더는 데이터의 구조와 내용을 이해하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 웹 스크래핑 등을 통해 얻은 데이터와 같이 다양한 상황에서 헤더 정보가 누락될 수 있다. 수동으로 헤더를 생성하는 것은 시간이 많이 걸리고 비효율적이기 때문에, 본 논문에서는 자동으로 헤더를 생성하는 태스크를 정의하고 이를 해결하기 위한 모델을 제안한다. 이 모델은 BART를 기반으로 각 열을 구성하는 텍스트와 열 간의 관계를 분석하여 헤더 텍스트를 생성한다. 이 과정을 통해 테이블 데이터의 구성요소 간의 관계에 대해 이해하고, 테이블 데이터의 헤더를 생성하여 다양한 애플리케이션에서의 활용할 수 있다. 실험을 통해 그 성능을 평가한 결과, 테이블 구조 정보를 종합적으로 활용하는 것이 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.391-395
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• 2021

텍스트 스타일 변환은 입력 스타일(source style)로 쓰여진 텍스트의 내용(content)을 유지하며 목적 스타일(target style)의 텍스트로 변환하는 문제이다. 텍스트 스타일 변환을 시퀀스 간 변환 문제(sequence-to-sequence)로 보고 기존 기계학습 모델을 이용해 해결할 수 있지만, 모델 학습에 필요한 각 스타일에 대응되는 병렬 말뭉치를 구하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 최근에는 비병렬 말뭉치를 이용해 텍스트 스타일 변환을 수행하는 방법들이 연구되고 있다. 이 연구들은 주로 인코더-디코더 구조의 생성 모델을 사용하기 때문에 입력 문장이 가지고 있는 내용이 누락되거나 다른 내용의 문장이 생성될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마스크 언어 모델(masked language model)을 이용해 입력 텍스트의 내용을 유지하면서 원하는 스타일로 변경할 수 있는 텍스트 스타일 변환 방법을 제안하고 한국어 긍정-부정, 채팅체-문어체 변환에 적용한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.158-168
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• 2020

본 논문은 한국 아이돌 팬 창작물의 텍스트 생성 과정과 코드화를 분석했다. 아이돌 팬 창작물이란, 창작 주체인 팬이 아이돌 콘텐츠를 원전으로 삼아 텍스트를 창작한 콘텐츠이다. 본 논문의 주요 연구 대상으로는 스토리텔링을 기반으로 하는 남성 아이돌 그룹인 '방탄소년단'과 '엑소'의 팬 창작물을 채택했다. 이론적으로는 빌렘 플루서의 '기구-작동자'와 '기술적 형상'의 개념을 적용해 분석했다. 분석 결과, 아이돌 콘텐츠는 팬 해석의 분화와 통합을 통해서 팬 창작물의 데이터베이스를 구축하고 통합적 스토리 월드를 생성한다. 이때 팬들은 코드를 생성하고 작동시키는 기구-작동자이다. 팬들은 아이돌 콘텐츠의 특정 부분을 탈맥락화하며 원전 텍스트를 강화하고 구조적 완결성과 자율성을 추구한다. 동시에 아이돌 콘텐츠의 중첩되는 부분을 재맥락화하고 원전 텍스트의 영역을 확장한다. 결과적으로 한국 아이돌 팬 창작물은 사용자이자 창작 주체인 팬의 의식과 가치를 담아낸다는 점에서 코드화된 기술적 형상으로 작동한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.380-382
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• 2019

GAN(Generative Adversarial Network)은 정해진 학습 데이터에서 정해진 생성자와 구분자가 서로 각각에게 적대적인 관계를 유지하며 동시에 서로에게 생산적인 관계를 유지하며 가능한 긍정적인 영향을 주며 학습하는 기계학습 분야이다. 전통적인 문장 생성은 단어의 통계적 분포를 기반으로 한 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process)과 순환적 신경 모델(Recurrent Neural Network)을 사용하여 학습시킨다. 이러한 방법은 문장 생성과 같은 연속된 데이터를 기반으로 한 모델들의 표준 모델이 되었다. GAN은 표준모델이 존재하는 해당 분야에 새로운 모델로써 다양한 시도가 시도되고 있다. 하지만 이러한 모델의 시도에도 불구하고, 지금까지 해결하지 못하고 있는 다양한 문제점이 존재한다. 이 논문에서는 다음과 같은 두 가지 문제점에 집중하고자 한다. 첫째, Sequential 한 데이터 처리에 어려움을 겪는다. 둘째, 무작위로 생성하기 때문에 사용자가 원하는 데이터만 출력되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 부분적인 정답 제공을 통한 조건별 생산적 적대 생성망을 설계하여 이 방법을 사용하여 해결하였다. 첫째, Sequence to Sequence 모델을 도입하여 Sequential한 데이터를 처리할 수 있도록 하여 원시적인 텍스트를 생성할 수 있게 하였다. 둘째, 부분적인 정답 제공을 통하여 문장의 생성 조건을 구분하였다. 결과적으로, 제안하는 기법들로 원시적인 감정 텍스트를 생성할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.1-12
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• 2024

본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.503-508
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• 2001

본 논문은 자연언어생성 기술을 이용하여 질병에 대한 기술문을 생성해 내는 시스템에서 사용되는 표층 생성기에 대해서 다루고 있다. 표층 생성기는 문장의 추상적인 표현으로부터 통사적으로, 형태론적으로 올바른 텍스트로 생성하여 내는 것을 목표로 한다. 질병에 관한 기술문에 있는 문장들은 두가지 특징을 가지고 있다. 첫번째로, 질병 기술문의 문장들은 토픽-코멘트 구조로 나타내어질 수 있다. 두번째로, 같은 의미 범주에 속하는 문장들은 같은 토픽을 가진다. 따라서, 토픽은 의미범주로부터 유추될 수 있으므로 표층 생성기의 입력인 구 명세 (phrase specification)에 표현될 필요가 없다. 본 논문에서는 이런 특징을 이용하여 효율적인 표층 생성기를 만들기 위하여 표층 생성의 단계를 내부 표현 생성과 외부 문장 생성의 두 단계로 나누었다. 내부 표현 생성 단계에서는 코멘트에 해당하는 부분을 생성하고 외부 문장 생성 단계에서 의미범주 태그에 따라 토픽을 첨가하여 최종 문장으로 생성하였다. 이런 방법으로 실험한 결과, 본 표층 생성기는 문법에 맞으면서 자연스러운 텍스트를 생성해 낸다는 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.231-232
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 모델 중 Keras 기반 LSTM 모델과 KoGPT-2 모델을 이용하여 학습한 결과를 바탕으로 카테고리 별 키워드 기반의 배달 음식점 리뷰를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터는 주로 맛, 양, 배달, 가격으로 구성되어 있으며 이를 카테고리 별로 구분하였다. 또한 새롭게 생성된 텍스트는 의미와 문맥을 판단하여 기존 리뷰 데이터와 비슷하게 구현하였다. 모델마다 성능을 비교하기 위해 정량적, 정성적 평가를 진행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.32-37
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• 2014

비구조 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지 기반 지식베이스를 구축하는 연구가 최근 국내외로 다양하게 진행되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 자연어 텍스트에서 나타난 지식요소들의 다양한 속성들을 표현할 수 있는 온톨로지를 필요로 한다. 디비피디아 역시 위키피디아의 지식들을 표현하기 위하여 디비피디아 온톨로지를 사용한다. 그러나 디비피디아 온톨로지는 위키피디아의 인포박스에 기반한 온톨로지로서, 요약된 정보를 설명하기에는 적합할 수 있으나 자연어 텍스트로 표현된 다양한 지식표현을 충분히 커버하는 것은 보증되지 않는다. 본 논문에서는 자연어 텍스트로 쓰여진 지식을 디비피디아 온톨로지가 충분히 표현할 수 있는지를 검토하고, 또한 그 불완전성을 프레임넷이 어느정도까지 보완할 수 있는지를 살핀다. 이를 통해 한국어 텍스트로부터 지식베이스를 자동구축하는 온톨로지 인스턴스 자동생성 연구의 방향으로서 디비피디아 온톨로지와 프레임넷의 효용성을 전망한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.31-38
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• 2024

본 논문에서는 생성형 AI 기반의 광고 이미지 자동 제작 서비스를 제공하는 ASAP(AI-driven Service for Advertisement Production) 애플리케이션을 제안한다. 이 애플리케이션은 GPT-3.5 Turbo Instruct를 이용하여 사용자가 입력한 키워드에 적합한 배경 분위기와 홍보 문구를 생성한다. 이를 입력으로 하여 배경 이미지와 텍스트 이미지를 생성하기 위해 OpenAI사의 DALL·E 3 모델과 Stability AI사의 SDXL 모델을 활용한다. 추가적으로 OCR 기술을 활용하여 텍스트 이미지의 정확도를 높이고, 생성된 출력물들을 모두 합성하여 최종적인 광고를 제작한다. 또한 PILLOW, OpenCV 라이브러리의 텍스트 박스를 이용하여 전화번호, 영업시간 등 세부 사항을 홍보물의 가장자리에 삽입할 수 있도록 구현한다. 본 애플리케이션은 광고 제작에 어려움이 많은 소상공인들에게 광고를 쉽고 편리하게 제작할 수 있고, 광고 제작 비용을 절감할 수 있는 효과를 제공한다.