• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.9
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• pp.158-168
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• 2020

This paper analyzed the process of text generation of the fan-made works in Korean idol. The subjects of the study adopted the fan-made works of 'BTS' and 'EXO'. This is applied the concepts of 'Apparatus-Operator' and 'Technical form' in Vilém Flusser. Idol contents build a database of fan-made works and create the storyworld through separation and integration of fan's interpretations. By decontextualizing and recontextualizing the idol contents, fans reinforce and extend the original texts.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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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.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.1-12
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• 2024

In this paper, we fine-tuned KoAlpaca, a large-scale Korean language model, and implemented a blog text generation system utilizing it. Blogs on social media platforms are widely used as a marketing tool for businesses. We constructed training data of positive reviews through emotion analysis and refinement of collected sponsored blog texts and applied QLoRA for the lightweight training of KoAlpaca. QLoRA is a fine-tuning approach that significantly reduces the memory usage required for training, with experiments in an environment with a parameter size of 12.8B showing up to a 58.8% decrease in memory usage compared to LoRA. To evaluate the generative performance of the fine-tuned model, texts generated from 100 inputs not included in the training data produced on average more than twice the number of words compared to the pre-trained model, with texts of positive sentiment also appearing more than twice as often. In a survey conducted for qualitative evaluation of generative performance, responses indicated that the fine-tuned model's generated outputs were more relevant to the given topics on average 77.5% of the time. This demonstrates that the positive review generation language model for sponsored content in this paper can enhance the efficiency of time management for content creation and ensure consistent marketing effects. However, to reduce the generation of content that deviates from the category of positive reviews due to elements of the pre-trained model, we plan to proceed with fine-tuning using the augmentation of training data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.5
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• pp.31-38
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• 2024

In this paper, we propose an ASAP(AI-driven Service for Advertisement Production) application that provides a generative AI-based automatic advertising image production service. This application utilizes GPT-3.5 Turbo Instruct to generate suitable background mood and promotional copy based on user-entered keywords. It utilizes OpenAI's DALL·E 3 model and Stability AI's SDXL model to generate background images and text images based on these inputs. Furthermore, OCR technology is employed to improve the accuracy of text images, and all generated outputs are synthesized to create the final advertisement. Additionally, using the PILLOW and OpenCV libraries, text boxes are implemented to insert details such as phone numbers and business hours at the edges of promotional materials. This application offers small business owners who face difficulties in advertising production a simple and cost-effective solution.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.181-184
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• 2007

자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.