• Informatization Policy
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• v.25 no.4
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• pp.84-107
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• 2018

The existing research on domestic e-government trends in Korea has weaknesses in that it depends only on qualitative research methods. Therefore, a quantitative analysis was conducted through this study as of September 2018 based on the data from 1996 to 2017. A total of seven research topics were derived from text mining, of which the network centrality of the framework and public policy effect were identified as highly significant. The results of this study provide academic and policy implications for the development of e-government. including that using a quantitative analysis method instead of a qualitative method contributes to ensuring relative objectivity and diversity of learning.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.34-36
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• 2022

In the existing text sentiment analysis models, the entire text is usually directly modeled as a whole, and the hierarchical relationship between text contents is less considered. However, in the practice of sentiment analysis, many texts are mixed with multiple emotions. If the semantic modeling of the whole is directly performed, it may increase the difficulty of the sentiment analysis model to judge the sentiment, making the model difficult to apply to the classification of mixed-sentiment sentences. Therefore, this paper proposes a sentiment analysis model BHGCN that considers the text hierarchy. In this model, the output of hidden states of each layer of BERT is used as a node, and a directed connection is made between the upper and lower layers to construct a graph network with a semantic hierarchy. The model not only pays attention to layer-by-layer semantics, but also pays attention to hierarchical relationships. Suitable for handling mixed sentiment classification tasks. The comparative experimental results show that the BHGCN model exhibits obvious competitive advantages.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.17-20
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• 2016

딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서 주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.501-504
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• 2006

본 논문에서는 텍스트로 구성된 문서에 대한 음성 변환 시스템의 각 분야에 대해 기술하고, 음성합성 기술인 TTS기반의 음성지원 일정관리 시스템 설계 및 구현 부분에 대하여 설계한다. 이를 위해서 음성합성 기술의 개념 및 원리와 구조 등을 이해하고, 시스템 설계 및 구현을 하고자 한다. 시스템 설계 구현부에는 Speech SDK 5.1(음성합성엔진)을 사용하여 음성합성 기술부분을 처리하고, 이를 바탕으로 C# 언어를 사용하여 구현한다. 기존 텍스트기반의 일정관리 시스템 설계 부분에다가 음성합성 기능을 추가하여 텍스트의 지루함을 탈피하고, 음성 기술을 접목시켰다. 본 논문에 사용되는 엔진은 영문위주의 음성합성이므로 시스템 설계 부분에 있어 음성처리 부분을 영문으로 하여 결과물을 산출하였다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.509-515
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• 2001

현재 인터넷을 통하여 제공되고 있는 멀티동화는 텍스트 형태의 동화와 함께 이와 관련된 애니메이션 음성 정보를 사전에 제작한 뒤에 사용자에게 제시하는 방법을 택하고 있다. 본 논문에서는 자연언어처리 기법을 이용하여 텍스트 형태의 한국어 동화를 실시간으로 분석한 뒤 그 내용을 삼차원 애니메이션으로 제시하는 멀티 동화 제작 시스템을 소개한다. 이 시스템은 줄거리가 완성된 동화뿐만 아니라 사용자가 변경한 줄거리를 가지는 동화에 대해서도 이에 따른 삼차원 애니메이션을 제시하여 보다 사용자 친화적인 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라 사용자가 묘사하는 텍스트 형태의 내용을 입력받아 이에 맞는 애니메이션을 제시하여야 하는 많은 분야에서 응용될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 실시간 멀티 동화 제작 시스템을 구현할 때 해결하여야 하는 문제점들을 알아보고 이에 해결 방안과 구현에 대하여 논의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.242-246
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• 2014

웹을 비롯한 다양한 곳에서 기하급수적으로 증가하고 있는 문서들로 인해, 자연어 텍스트로부터의 지식추출의 중요성이 점차 커지고 있다. 이 연구에서는 한국어로 작성된 자연어 텍스트로부터의 시간 정보 추출을 위해 개발된 시스템을 소개하고, 직접 구축한 한국어 데이터셋에 대한 성능 분석을 제공한다. 이 시스템은 사람이 직접 작성한 규칙들에 기반하여 작동하지만, 질의응답시스템 등에 적용될 수 있는 수준의 성능으로 향상시키기 위해 기계학습 기반의 시스템으로 업그레이드하는 등의 작업을 계속할 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.815-817
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• 2016

웹 기술의 발전은 인간 사회의 변화에 많은 영향을 주고 있다. 웹 발전 분야에서도 전자책 기술 발전은 확연하게 달라지고 있으며, 단순 텍스트 정보만을 제공하는 기술을 넘어 음성서비스를 위한 기술 분야에도 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 표준 기술인 HTML5기반 지능형 전자책 다국어 TTS 서비스를 위한 관련 연구 조사와 전자책 사용자의 편리성 및 접근성을 강화하기 위한 전자책 제작 및 서비스 방법에 대하여 연구하였다. 본 연구의 목적은 전자책 사용자들에게 텍스트를 포함한 전자책에서 텍스트 및 여러 객체들에 주제 혹은 설명을 TTS 서비스가 가능하도록 하고, 사용자의 선택적 영역과 언어에 따라 다국어 TTS가 자동 변환되어 서비스 할 수 있도록 연구 개발 하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.457-460
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• 2014

본 작품은 학생들의 캡스톤디자인 작품이다. 현대인들은 자신의 감정을 특정한 문자를 통해서 상대방에게 전달하고자 한다. 하지만, 현재 모바일 폰의 문자 메시지는 텍스트 위주의 평범한 문자를 보내기 때문에 자신의 감정을 표현하기에는 불충분하다. 따라서 본 작품은 텍스트 기반의 문자 서비스를 탈피하여 편지지와 아이콘을 활용하여 지산의 감정을 표현할 수 있는 모바일 편지 서비스 앱이다. 본 작품은 바쁜 현대인의 특성상, 자신의 필체가 악필일 경우가 많아 꺼려하고 있다. 당장 자신의 글씨를 고치기에는 시간이 부족한 경우도 많고 동시다발적으로 메시지를 전하고 싶어 하는 사람들에게 항상 지니고 있는 스마트폰으로 자신의 진심이 느껴지고 특별한 편지를 제작 하여 전송을 하고자 개발하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.876-878
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• 2014

인터넷 사용량이 급증하고 사용자들이 생성하는 데이터의 양이 증가함에 따라 사용자 데이터 분석은 객관적인 정보 탐색과 분석을 넘어 주관적인 감정을 분석하는 데까지 시도되고 있다. 이러한 감정 분석은 사업, 행정, 외교 등의 다양한 분야에 걸쳐 용용 될 수 있다. 본 연구에서는 텍스트 데이터를 주요 분석 대상으로 하여 문장 구성의 다양한 요소를 특징화하고, 특징화된 문장에 대해 다양한 서포트 벡터머신을 통한 학습을 시도함으로써 텍스트가 내포한 감정을 추측한다. 다양한 특징화 방법을 적용하되, 낮은 밀도가 될 것으로 추측되는 데이터 매트릭스의 차원 감쇄를 위해 정보엔트로피 기반의 특징 선택기법을 적용한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.734-736
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• 2015

텍스트를 분류해내는 일이 점점 중요해지고 있는 현 시점에서 기계학습은 다른 기법들보다도 가장 효과적인 성능을 드러낸다. 그 중에서도 특히 나이브 베이즈 분류기는 간절하고 효율적으로 알려진 기계학습 모델 중에 하나이다. 본 논문은 보다 효과적인 텍스트 분류를 위해 나이브 베이즈의 기법들을 응용 및 개선하고자 한 기존의 연구들을 소개하고, 이를 분석하고자 한다.