• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.337-339
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• 2016

본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 성능 향상을 위하여 워드 임베딩을 활용할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 워드 임베딩이란 문장의 단어의 공기정보를 바탕으로 그 단어의 의미를 벡터로 표현하는 분산표현이다. 이러한 분산 표현은 단어 간의 유의미한 정도를 계산하는데 유용하다. 본 논문에서는 이러한 워드 임베딩을 통하여 단어 벡터들의 코사인 유사도를 통한 개체명 사전 자가 학습 및 매칭 방법을 적용하고, 그 실험 결과를 보고한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.525-528
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• 2004

먹이추적문제(prey pursuit problem)는 가상 격자로 이루어진 공간 내에 다중의 에이전트를 이용하여 먹이를 포획하는 것이다. 에이전트들은 먹이를 포획하기 위해 $30{\times}30$으로 이루어진 격자공간 (gride)안에서 기존 제안된 지역 제어, 분산 제어, 강화학습을 이용한 분산 제어 전략들을 적용하여 먹이를 포획하는 전략을 구현하였다. 제한된 격자 공간은 현실세계를 표현하기에는 너무도 역부족이어서 본 논문에서는 제한된 격자공간이 아닌 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경을 표현하고자 하였다. 표현된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간이며, 새로운 공간에 맞는 전략은 에이전트와 먹이와의 추적 관계를 방향 벡터를 고려한 모델로 구현하였다. 기존 실험과는 차별화 된 환경에서 에이전트들은 휴리스틱을 통한 학습을 할 수 있다는 가정과 먹이의 효율적 포획, 충돌문제 해결이라는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.910-912
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• 2005

Maple은 수학적 표현에 가까운 프로그래밍 언어로, 함수, 표현열(sequence), 집합, 리스트, 배열, 테이블, 등의 자료구조를 가지고 있다. 단순히 과학 계산과 관련된 수식처리뿐만 아니라 수식기호와 표현을 해석하여 그 문법과 의미를 파악할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 본 연구에서는 Maple을 이용하여 그래프 이론 학습에 사용할 수 있는 white box형 워크시트를 개발하고, 개발된 워크시트를 웹에서 서비스 할 수 있도록 html로 변환하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.253-256
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• 2021

본 논문에서는 합성곱 신경망을 통해 학습된 DoF(피사계 심도, Depth of field) 네트워크 아키텍처를 이용하여 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 사후 필터링 기법에 대해 살펴본다. 일반적으로 영상은 포커싱과 아웃포커싱에 의해 사용자의 관심표현이 결정되며, 이를 이용하여 영상 내 중요도를 판단한다. 영상 내에는 수많은 콘텐츠들이 혼재되어 있기 때문에 사용자가 집중적으로 보고 있는 콘텐츠를 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 흥미롭고 집중적으로 보고 있는 영역을 DoF 네트워크로 학습시키고, 이를 통해 이전 기법으로는 표현할 수 없었던 DoF 기반 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링을 효율적으로 표현해낸다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.18 no.4
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• pp.625-632
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• 2014

Due to the development of information and communication technology smart devices and apps, SNS, mirroring communication is made with such a smart and education to reflect the change of emphasis on the recent variety of collaborative social interaction are emerging. In this study, smart training and LT cooperative learning model developed in conjunction with the 'Smart-based cooperative learning 'model applied in the third grade social studies class and Smart-based cooperative learning and cooperative learning common to kidney doctor communication skills of elementary school students the impact on the communication capacity compared respectively, were analyzed. As a result, the expression of the elementary school, listening and understanding, all the sub-areas of interaction, such as communication skills in social studies class kidneys were applied to Smart-based cooperative learning in elementary school than applying the general cooperative learning model. This is not said to improve the ability to interact with the Smart-based cooperative learning in speech and in writing and clearly express the thoughts and opinions of students and separates help you understand the meaning of the words and writings of other students for the purpose in social situations can.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.213-218
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• 2019

기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.203-214
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• 2023

The Korea Customs Service is efficiently handling business with an electronic customs system that can effectively handle one-stop business. This is the case and a more effective method is needed. Import and export require HS Code (Harmonized System Code) for classification and tax rate application for all goods, and item classification that classifies the HS Code is a highly difficult task that requires specialized knowledge and experience and is an important part of customs clearance procedures. Therefore, this study uses various types of data information such as product name, product description, and product image in the item classification request form to learn and develop a deep learning model to reflect information well based on Multimodal representation learning. It is expected to reduce the burden of customs duties by classifying and recommending HS Codes and help with customs procedures by promptly classifying items.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.28
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• pp.267-286
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• 1995

불리언 논리에 기초한 현재 정보검색 시스템은 두 가지 본질적인 문제점 - 1)부정확하거나 불완전한 질의 표현과 2)일관성 없는 색인 - 이 있다. 많은 연구자들이 신경망조직(neural network) 이 정보경색에 있어서 불완전한 질의표현 문제를 해결할 수 있다고 주장해 온 반면 일관성 없는 문제는 아직 해결하지 못한 채 남아있다. 본고에서는 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 신경망 조직과 귀납학습이 소개되고 있다. 또한 이 논문에서는 신경망 조직이 어떻게 귀납학습과 통합해서 효율적인 정보 검색시스템에 응용될 수 있는지를 보여주고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.407-412
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• 1999

XML은 언어정보의 재사용성 및 다른 유형의 정보로 변환이 용이하여 최근 그 사용이 급증하고 있다. 그러나 XML은 아직까지 일부 분야에 국한되어 이용되고 있으며, 국내에서도 XML을 실제 활용하여 개발되고 있는 시스템은 극히 미약하다. 본 연구에서는 XML의 이점을 살려 한글을 포함한 다국어간 언어학습 컨텐트를 쉽게 구성하고 가공할 수 있는 XML 문서 내의 다국어 표현 방법에 대해 연구하였다. 또한 다국어 정보를 웹 환경에서 구현하기 위한 XSL과 유사한 문서 변환 구조 및 이를 처리할 수 있는 XML 처리기의 구조에 대해서도 소개한다. 본 연구에서 소개하는 문서 변환 구조를 이용할 경우 문자로 표현 가능한 매체를 매개로 하여 다양한 멀티미디어 컨텐트를 쉽게 작성할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.