• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.227-240
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• 1993

본 연구의 목적은 한국 현대시 텍스트가 독자에게 전달하는 시적 효과를 담화 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 관점에서 분석하는 것이다. 담화 텍스트 언어학은 텍스트의 언어 자료 자체보다는 이를 생산하고 수용하는 인지 과정에 주목하는 인지과학의 한 분야이며, 적합성 원리로 되는 인지적 화용론은 텍스트 언어학에서 규명하는 바 여러 인지적 조작 절차들의 심리학적 근거가 된다. 많은 인지적 책략 및 조작 절차들이 집약되어 있는 한국 현대시 텍스트를 인지 화용론적 관점에서 분석한 결과, 이제까지 모호하게 개진되어 오던 많은 시적 효과가 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 분석 장치들에 의해서 명쾌하게 설명될 수 있음이 밝혀졌다. 즉, 정보성의 격상 및 격하, 각별한 결속구조의 사용 및 그 수용 과정, 작가의 상황점검과 상황관리 과정에 의한 전국적 인지 패턴의 활성화 및 수정 등의 인지적 절차를 통해서 독자의 맥락이 수정, 확장되는 효과가 일어나고 바로 이것이 궁극적으로는 시적 효과를 낳는다는 점을 설명할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.582-587
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• 2022

결속성은 텍스트의 의미 관계 분석에서 주요하게 고려되는 요인 중 하나이다. 결속성이 높을 수록 텍스트 내 언어적 의미 관계가 긴밀한 것으로 볼 수 있기 때문이다. 사람에 의한 텍스트 결속성 분석은 주관이 개입되는 문제를 배제할 수 없는데, 영어에는 TAACO라고 불리는 결속성 자동 측정 도구가 있어 다양한 지표들로 텍스트의 결속성을 측정하고 있다. 그러나 한국어에는 이와 같은 텍스트 결속성 자동 측정 도구가 거의 없으며, 관련 연구도 상당히 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 한국어 텍스트의 의미 관계 분석을 위한 결속성 지표를 정의하고, 한국어의 특성에 맞는 결속성 측정 도구인 KorCAT을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.19-24
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• 2009

의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아 들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 설계하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점을 갖는다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상(언어적 vs. 비언어적)과 방식(표현적, 서술적, 도상적)으로 분류하고, 이질적 특성을 갖는 6개 범주 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 이때 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지가 한국어 처리에 국한되지 않고, 다국어 처리에 활용할 수 있도록 확장성을 고려했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.300-304
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• 2022

본 논문은 한국어 법률 텍스트 처리를 위해 세 가지 서로 다른 사전 학습 모델을 미세 조정하여 그 성능을 평가하였다. 성능을 평가하기 위해 타겟 판결 요지에 대한 판결 요지 후보를 추출하여 판결 요지 간의 유사도를 계산하였다. 또한 유사도를 바탕으로 추출된 판결 요지가 실제 법률 전문가와 일반 언어학자의 직관에 부합하는지 판단하기 위해 정성적 평가를 진행하였다. 그 결과 법률 전문가가 법률 전문 지식이 없는 일반 언어학자에 비해 판결 요지 간 유사도를 낮게 평가하였는데 법률 전문가가 법률 텍스트의 유사성을 판단하는 기준이 기계와 일반 언어학자와는 달라 전문가 자문에 기반한 한국어 법률 AI 모델 개발의 필요성을 확인하였다. 최종 연구 결과로 한국어 법률 AI 프레임워크를 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.199-206
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• 2002

언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 그것을 설명하는 텍스트를 생성하는 텍스트 생성 (text generation)은 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 거쳐 이루어진다. 자연스러운 텍스트를 생성하기 위한 여러 단계 중, 지식원으로부터 텍스트에 포함되기 위해 뽑힌 정보들간의 순서를 적절히 결정하는 과정을 텍스트 구조화(text structuring)라고 한다. 텍스트 구조화는 생성될 텍스트의 결속성(coherence)을 크게 좌우하므로, 양질의 텍스트를 생성하기 위해서는 텍스트 구조화를 다루기 위한 정교한 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 SA(simulated annealing) 알고리즘을 이용해 추계적 텍스트 구조화 방안을 제안하며 특히, SA의 평가 함수(evaluation function)로서, 총 4가지의 방법론-중심화 이론(centering theory)을 이용한 센터 전이 유형의 선호도, 추론 비용에 근거한 전이 유형간의 선호도, 서두 문장을 결정하기 위한 가중치 할당에 따른 선호도, 인접한 문장간의 유사도에 따른 선호도-을 제안하고 실험을 통해, 그 효용성을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.16C no.6
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• pp.725-730
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• 2009

Recently, there has been increasing interest to web access through mobile host due to the explosion of internet mobile terminal such as smart phone. However, small displays of mobile hosts make it difficult to browse the full content of a web page at a time. In order to overcome these limitation, we have designed and implemented Web-based text summarization system. The proposed system can summarize the text for the Web page in which abundant text exist in a page. This can reduce the amount of data transmission and minimize the unnecessary data output during browsing at mobile host. Through implementation, we have confirmed the functions of the proposed system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2289-2292
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• 2002

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.253-257
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• 2023

최근 다양한 대화 시스템이 스마트폰 어시스턴트, 자동 차 내비게이션, 음성 제어 스피커, 인간 중심 로봇 등의 실세계 인간-기계 인터페이스에 적용되고 있다. 하지만 대부분의 대화 시스템은 텍스트 기반으로 작동해 다중 모달리티 입력을 처리할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해서는 비디오와 같은 다중 모달리티 장면 인식을 통합한 대화 시스템이 필요하다. 기존의 비디오 기반 대화 시스템은 주로 시각, 이미지, 오디오 등의 다양한 자질을 합성하거나 사전 학습을 통해 이미지와 텍스트를 잘 정렬하는 데에만 집중하여 중요한 행동 단서와 소리 단서를 놓치고 있다는 한계가 존재한다. 본 논문은 이미지-텍스트 정렬의 사전학습 임베딩과 행동 단서, 소리 단서를 활용해 비디오 기반 대화 시스템을 개선한다. 제안한 모델은 텍스트와 이미지, 그리고 오디오 임베딩을 인코딩하고, 이를 바탕으로 관련 프레임과 행동 단서를 추출하여 발화를 생성하는 과정을 거친다. AVSD 데이터셋에서의 실험 결과, 제안한 모델이 기존의 모델보다 높은 성능을 보였으며, 대표적인 이미지-텍스트 자질들을 비디오 기반 대화시스템에서 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.3-4
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• 2023

자연어처리는 수많은 정보가 수집된 전자의무기록의 비정형 데이터에서 유의미한 정보나 패턴 등을 추출해 의료진의 의사결정을 지원하고, 환자에게 더 나은 진단이나 치료 등을 지원할 수 있어 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 전자의무기록은 개인정보와 같은 민감한 정보가 다수 포함되어 있어 접근하기 어렵고, 이로 인해 충분한 양의 데이터를 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 의료 합성 텍스트를 생성하기 위해 ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구를 개발하였다. 이는 사용자가 입력한 실제 의료 텍스트로 의료 합성 데이터를 생성한다. 이를 위해, 적합한 프롬프트와 의료 텍스트에 대한 전처리 방법을 탐색하였다. ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구는 입력 텍스트의 핵심 키워드를 잘 유지하였고, 사실에 기반한 의료 합성 텍스트를 생성할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.35-38
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• 1995

Text-to-speech 시스템은 텍스트를 입력으로 받아 텍스트와 일치하는 음성을 출력하는 시스템으로, 인간이 자신의 모국어로 텍스트를 읽는 것과 비슷한 수준의 음성을 출력하는 데 목적이 있다. 한국어의 각 단어들은 한 단어 내에 있는 형태소들 사이에 음운 변동 현상을 일으켜 쓰여진 형태와 다르게 발음된다. 그러므로 한국어 텍스트를 자연스럽게 발음하기 위해서는 음운 변동 현상을 효율적으로 처리할 수 있어야 한다. 한국어에서 음운 변동을 일으키는 규칙은 여러 가지이고, 정확한 발음을 위해서는 이러한 규칙들이 차례대로 적용되어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한국어의 발음상의 특성을 고려하여 two-level 모델에 기반한 음운 변동 시스템을 구현한다.