본 논문에서는 의존 구조 매칭과 약한 지도식 학습 방법을 적용하여 텍스트에서 IS-A 관계를 자동으로 추출하고 순위화하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 잠재적인 IS-A 관계를 표현하는 [관계 표현, 하위어, 상위어]의 삼진관계 리스트를 추출하고, 관계 표현과 IS-A 관계 인스턴스, IS-A 관계 후보, 사이의 상호 관련성을 이용하여 각각의 점수를 반복적으로 정제한다. 제안한 방법의 대표적인 특징은 다음과 같다. 1) 의존 구조에 기반한 패턴 매칭 방법을 적용하여 정규 표현에 기반한 방법보다 다양한 형태의 삼진관계를 추출할 수 있고, 2) 도메인 코퍼스에서 통계적으로 추출한 어휘 사이의 관련성 정보를 이용하여 도메인에 적합한 IS-A 관계 인스턴스의 순위를 높일 수 있으며, 3) 관계 표현과 관계 인스턴스의 점수를 상호 관련성에 기반한 방법으로 반복적으로 점수화하여 IS-A 관계 인스턴스 사이의 변별력을 높일 수 있다. 실험에서 순위화된 관계 인스턴스는 전문가의 판단과 66%이상 일치함을 보였고, 의존 구조를 이용한 유연한 패턴 매칭 방법은 정규표현을 이용한 방법보다 43.6%의 추가적인 삼진관계를 추출하였다.
범주 불균형은 분류 모델이 다수 범주에 편향되게 학습되어 소수 범주에 대한 분류 성능을 떨어뜨리는 문제를 야기한다. 언더 샘플링 기법은 다수 범주 데이터의 수를 줄여 소수 범주와 균형을 이루게하는 대표적인 불균형 해결 방법으로, 텍스트 도메인에서의 기존 언더 샘플링 연구에서는 단어 임베딩과 랜덤 샘플링과 같은 비교적 간단한 기법만이 적용되었다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 문장 임베딩과 군집화 기반 샘플링 방법을 통해 텍스트 데이터의 정보 손실을 최소화하는 언더샘플링 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해, 감성 분석 실험에서 제안 방법과 랜덤 샘플링으로 추출한 훈련 세트로 모델을 학습하고 성능을 비교 평가하였다. 제안 방법을 활용한 모델이 랜덤 샘플링을 활용한 모델에 비해 적게는 0.2%, 많게는 2.0% 높은 분류 정확도를 보였고, 이를 통해 제안하는 군집화 기반 언더 샘플링 기법의 효과를 확인하였다.
디지털 공간에 익숙한 동시대 관람자들은 자기표현 욕구를 드러내며 의사표현 도구로 음성, 텍스트와 제스처를 많이 이용한다. 본 연구의 목적은 발화한 관람자의 내러티브를 관람자의 모습을 이용하여 콜라주 형식으로 표현하고, 관람자의 움직임에 의한 스토리를 재생산하고 확장하는 인터랙티브 아트의 창작이다. 제안된 인터랙티브 아트는 관람자로부터 획득한 음성, 영상 정보를 텍스트 콜라주로 시각화하고, 제스처 정보와 자연스러운 사용자 인터페이스(Natural User Interface)를 이용하여 쉽고 간편하게 실시간으로 상호작용하며 개인화된 감정을 표현할 수 있도록 한다. 관람자로부터 획득한 세 가지 정보는 서로 연결되어 관람자의 현재 일시적 감정을 표출한다. 텍스트의 경직된 내러티브는 관람자의 초상 이미지와 제스처를 통하여 약간의 자유도를 가지게 되고, 동시에 현실과 밀착된 스토리의 구조를 생산하고 확장해간다. 이렇게 창조된 작품 공간은 실시간으로 관람자의 내러티브를 반영하고 갱신되며 창작되는 체험 공간이며, 자신의 반영이다. 또한 관람자의 능동적인 개입과 행위를 통해 적극적인 감상 행위를 유도해낸다.
본 논문은 AI 기술을 기반으로 텍스트 스크립트를 자동으로 인식하고 영상 합성 기술을 응용하여 텍스트 정보를 시각화하는 AI 아나운서 소프트웨어 연구에 대하여 기술한다. 기존의 AI 기반 영상 정보 전달 서비스인 AI 앵커는 텍스트를 인식하여 영상을 합성하는데 오랜 시간이 필요하였으며, 특정 인물 이미지로만 영상 합성이 가능했기 때문에 그 용도가 제한적이었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 Tacotron 으로 새로운 음성을 학습 및 합성하여, LRW 데이터셋으로 학습된 모델을 사용하여 자연스러운 영상 합성 체계를 구축한다. 단순한 얼굴 이미지의 합성을 개선하고 다채로운 이미지 제작을 위한 과정을 간략화하여 다양한 비대면 영상 정보 제공 환경을 구성할 수 있을 것으로 기대된다.
한국어 텍스트 음성합성에서 문장 기호의 문자화에 나타나는 오류는 기호의 중의성에 기인한다. 선행연구에서 규칙에 기반하여 중의성을 해결하는 방안이 제안되었으나 여전히 기호는 다양한 문맥에서 높은 중의성을 가지고 문자화된다. 따라서 본 연구에서는 신문 텍스트에 나타나는 문장 기호 중 이음표의 문자화를 이음표를 포함한 어절의 패턴, 패턴의 좌우에 위치하는 어절 정보 및 휴리스틱스 자질을 학습하여 제시된 이음표의 문자화의 중의성을 해소하는 방안을 제안하였다. 이를 위해 국내 1개 일간지 2년 치 기사에서 이음표를 포함한 어절 49,000여 개를 임의 추출하여 분석하였고, 분석된 자질을 자동추출하여 결정 트리를 구성하였다. 실험 결과, 96.2%~97.7%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 Scene Text Detection의 새로운 프레임워크인 TextFuseNet에 영상처리 관련 기술인 선명화 기법을 제안한다. Scene Text Detection은 야외 간판이나 표지판 등 불특정 배경에서 글자를 인식하는 기술이며, 그중 하나의 프레임워크가 TextFuseNet이다. TextFuseNet은 문자, 단어, 전역 기준으로 텍스트를 감지하는데, 여기서는 영상처리의 기술인 선명화 기법을 적용하여 TextFuseNet의 성능을 향상시키는 것이 목적이다. 선명화 기법은 기존 Sharpening Filter 방법과 Unsharp Masking 방법을 사용하였고 이 중 Sharpening Filter 방법을 적용하였을 때 AP가 0.9% 향상되었음을 확인하였다.
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.
빅데이터 분석에서 텍스트 데이터는 대부분 비정형이고 대용량으로 분석 기법이 정립되지 않아 분석에 어려움이 많았다. 따라서 텍스트 데이터 분석 기법의 하나인 빅데이터 워드클라우드 기법의 실무 적용시 문제점과 유용성 검증을 통한 상용화 가능성을 위해 본 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 R 프로그램 워드클라우드 기법을 이용하여 "대통령 UN연설문"을 시각화 분석을 하고 이 기법의 한계와 문제점을 도출한다. 그리고 이를 해결하기 위한 개선된 모델을 제안하여 워드클라우드 기법의 실무 적용에 대한 효율적인 방안을 제시한다.
개인용 컴퓨터가 많이 보급되고, CD-ROM과 같은 대용량의 기록장치가, 널리 퍼지면서, 전자화된 사전이 널리 사용되게 되었다. 그러나 이러한 전자사전들은 대개 매우 단순화된 탐색기능만을 제공하므로, 전자화의 잇점을 크게 살리지 못하고 있다. 따라서, 컴퓨터의 힘을 빌린, 보통의 종이로된 사전보다 훨씬 유용한 전자사전을 생각해 볼 수 있을 것이다. 이러한 노력이 과거 80년대 말에 하이퍼텍스트로 시작되어 이제는 매우 상업적인 곳에까지 사용되어지고있다. 국내에서도 전자사전의 개발은 다양하게 진행되어오고 있으나, 대부분 컴퓨터를 위한 사전, 다시 말하면, 빠른 접근시간, 적은 메모리사용만을 고려한 사전에 그치고 있다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 부합하여, 백과사전자료를 가지고 사람을 위한 전자백과사전을 개발하는 방법을 소개한다. 특히, 이러한 개발과정을 자동화 할 수 있음을 보이고, 백과사전을 하이퍼텍스트로 자동변환하는 방법을 자세히 기술한다. 이 방법은 원시 자료를 하이퍼텍스트로 변환하기 좋은 정형화된 중간자료로 바꾸고, 이 중간자료와 기초적인 명사추출 알고리즘을 이용하여, 각 노드들 사이에 링크를 만드는 것이다. 또한, 이 방법을 이용하여 개발한 HE(Hypertext Encyclopedia) 시스템을 소개한다.
최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정부호와 텍스트간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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