• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.682-684
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• 2018

구문 분석은 문장을 구성하는 단어들 간의 관계를 알아내 문장의 구조를 분석하는 작업이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어지는데 한국어처럼 어순이 자유로운 언어는 의존 구문 분석이 적합하다. 최근 구문 분석은 심층 신경망을 적용한 방식이 중점적으로 연구되고 있으며, 포인터 네트워크를 사용하는 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 포인터 네트워크만으로 구문적인 정보를 학습하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션을 함께 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 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.274-277
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• 2021

의존 구문 분석은 문장 내 의존소와 지배소 사이의 관계를 예측하여 문장 구조를 분석하는 자연어처리 태스크이다. 최근의 딥러닝 기반 의존 구문 분석 연구는 주로 포인터 네트워크를 사용하는 방법으로 연구되고 있다. 포인터 네트워크는 내부적으로 사용하는 attention 기법에 따라 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 포인터 네트워크 모델에 적용되는 attention 기법들을 비교 분석하고, 한국어 의존 구문 분석 모델에 가장 효과적인 attention 기법을 선별한다. KLUE 데이터 셋을 사용한 실험 결과, UAS는 biaffine attention을 사용할 때 95.14%로 가장 높은 성능을 보였으며, LAS는 multi-head attention을 사용했을 때 92.85%로 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.636-652
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• 2008

본 논문에서는 업데이트 기록에 기반한 모듈단위 포인터 분석 알고리즘을 제안한다. 여기서 모듈이란 상호 재귀적인 함수들의 집합을 의미하며, 모듈단위 분석이란 한 모듈을 분석 시에 다른 모듈의 소스코드가 필요하지 않는 분석을 의미한다. 일반적으로 이러한 형태의 분석은 분석 대상 모듈의 호출 문맥을 알 수 없는 상태에서 분석을 수행하여야 하기 때문에, 프로그램의 흐름 또는 호출 문맥에 관련하여 분석의 정확도를 잃을 수 있다. 본 논문에서는 업데이트 기록이라 이름지어진 모듈단위 분석 공간을 고안하여, 프로그램 문맥과 흐름에 민감한 정확도를 가지는 모듈단위 포인터 분석 방법을 제안한다. 업데이트 기록은 함수의 호출 문맥에 독립적으로 메모리 상태를 요약할 수 있을 뿐만 아니라, 메모리 반응이 일어난 순서에 관한 정보를 유지할 수 있다. 업데이트 기록의 이러한 특성은 모듈단위 분석을 정형화하는데 효과적으로 사용되었을 뿐만 아니라, 분석의 정확도를 높이기 위해 죽은 메모리 반응 또는 관련된 별칭 문맥을 구분하는 데에도 효과적으로 사용될 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.822-831
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• 2017

본 논문에서는 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습은 두 개 이상의 문제를 동시에 학습시켜 성능을 향상시키는 방법으로, 본 논문에서는 이 방법에 기반한 포인터 네트워크를 이용하여 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 어절 기반의 의존 구문 분석에서 형태소 기반의 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 수행하기 위하여 입력 기준 5가지를 정의하고, 성능 향상을 위하여 fine-tuning 방법을 적용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 91.79%, LAS 89.48%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.92-96
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• 2017

딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.92-96
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• 2017

딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.13-18
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• 2018

구문 분석은 문장의 구조를 이해하며 의미의 중의성을 해결하는 것이다. 일반적으로 한국어는 어순 배열의 자유도가 높고 문장 성분의 생략이 빈번한 특성이 있기 때문에 의존 구문 분석이 주된 연구 대상이 되어 왔다. 스택-포인터 네트워크 모델은 의존 구문 파서에 맞게 포인터 네트워크 모델을 확장한 것이다. 스택-포인터 네트워크는 각 단어에서 의존소를 찾는 하향식 방식의 모델로 기존 모델의 장점을 유지하면서 각 단계에서 파생된 트리 정보도 사용한다. 본 연구에서는 스택-포인터 네트워크 모델을 한국어에 적용해보고 이와 함께 어절 정보를 반영하는 방법을 제안한다. 모델의 실험 결과는 세종 구문 구조를 중심어 후위(head-final)를 엄격히 준수하여 의존 구문 구조로 변환한 것을 기준으로 UAS 92.65%의 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.88-90
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• 2004

주기억 징치 DBMS성능에 캐쉬 미스가 중요한 요소이다. 그래서 캐쉬 미스를 줄여주는 캐쉬 인식 트리(chash consclous trees)들이 개발되어 왔다. 캐쉬 인식 트리에서 사용한 기법들은 포인터 압축, 키 압축 개념으로 일반화 할 수 있다. 포인터 압축은 CS$B^{＋}$-트리처럼 노드에 각 자식 노드를 가리키는 포인터를 제거하고 대신 세그먼트에 저장된 자식 노드들 중 첫 번째 자식 노드를 가리키는 포인터를 저장하는 개념이다. 키 압축은 pkB-트리, R-트리처럼 키 길이를 출이는 개념이다. 본 논문에서는 키 압축 개념과 포인터 압축 개념을 동싱에 지원하고, 디스크 기반의 GiST를 캐쉬 인식하도록 확장한 CC-GiST를 제안한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같이 요약된다. 1)기존의 캐쉬 인식 트리들의 기법을 분류하고 분석함으로써, 캐쉬 인식 트리에 적용할 수 있는 일반적인 방법을 도출하였다. 2)포인터 압축을 위해 세그먼트의 개념을 키 압축을 위하여 베이스 키의 개념을 CC-GiST에 도입하였다. 3)디스크 기반의 GiST를 위해 기정의된 메소드들을 캐쉬 인식하도록 완전하게 수정하였다. 4) 제안한 CC-GiST를 이용하여 기존의 대표적인 캐쉬 인식 트리인 CSB＋-트리와 CR-트리를 구현하는 방법을 기술하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권4호
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• pp.395-404
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• 1999

포인터 스위즐링 기법은 포인터 스위즐링과 언스위즐링으로 이루어지며, 포인터 스위즐링은 객체 접근 시 객체 식별자를 해당 객체의 메모리 주소로 교체하는 것을 말하며, 언스위즐링은 객체 교체 또는 객체 저장 시에 스위즐링된 포인터를 원래의 객체 식별자로 환원하는 것을 말한다. 본 연구에서는 시스템 버퍼 구조에 따라 여러 포인터 스위즐링 기법을 분류하여 장단점을 분석하였으며, 이중 버퍼 구조 상에서 적극/소극, 직접/간접 스위즐링, 언스위즐링 모듈을 설계, 구현하였다. 또한 제한된 크기의 객체 버퍼 상에서 각 포인터 스위즐링 모듈의 성능을 평가하였다. 이 성능 평가의 결과로는 사용하지 않는 포인터는 스위즐링하지 않으며 언스위즐링 부담이 적은 소극 간접 스위즐링 기법이 일반적으로 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있게 되었다.Abstract The pointer swizzling methods consist of pointer swizzling and unswizzling. Pointer swizzling replaces the OID of a object to the memory address of the object at object access time and unswizzling replaces the swizzling pointer of the OID at object replacement time or object save time. In this research, the different techniques for pointer swizzling are classified according to the system buffer structure and analyzed the pros and cons. In addition, eager/lazy, direct/indirect swizzling, unswizzling modules are designed and implemented on a dual buffering structure. Also, we evaluate the performance of pointer swizzling modules on the restricted object buffer size. The results of performance evaluation show that the performance of lazy indirect pointer swizzling technique is generally good because unused pointers are not swizzled, and unswizzling overhead is minimized.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.111-117
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• 2008

시청각 수업이나, 세미나 등에서 프로젝터와 함께 레이저 포인터와 마우스, 키보드를 같이 사용하고 있으나 레이저 포인터와 함께 마우스나 키보드를 사용 시 불편을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 레이저 포인터의 활용도를 높이기 위해 레이저 포인터를 이동하면 그 위치를 정확히 추적하고 그 정보를 표시함으로서 마우스 기능까지 수행할 수 있는 하드웨어를 구현하였다. 시스템은 FPGA로 카메라 인터페이스를 구현하고 ARM을 이용한 영상처리 소프트웨어와 패턴 추적을 위한 소프트웨어를 제작하였다. 레이저 포인터의 정확한 위치 파악과 처리속도를 높이기 위해 하드웨어로 잡음 처리기를 구현하여 사용하였고 소프트웨어로 스펙트럼을 분석하였다. 또한 자주 나타나는 레이저 포인터의 패턴을 저장하여 정확한 추적이 가능하도록 하였다. 구현결과 20M거리 이내에서 98%의 인식률을 확인하였다.