• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.305-306
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• 2016

식품안전 사고가 발생했을 때 뉴스, 인터넷 기사를 통해 정보를 인지하기 전에 그 음식을 섭취하는 경우가 발생하는 문제점 최소화하기 위하여 실시간 트윗 분석으로 현재 발생한 식품안전 키워드와 어느 지역에서 발생했는지를 신속하게 파악하고, 키워드 연관관계 분석 프로그램을 활용하여 정확한 정보를 추출한다. 이와 더불어, SNS 등 다양한 정보 소스로부터 추출한 정보를 간단명료하게 파악하기 위해서 워드 클라우드 등 데이터 시각화 기법을 활용하여 시각화로 정보를 제공한다. 이 기법은 식품안전 뿐만 아니라 최근 발생한 콜레라 감염 발생과 같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.654-658
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• 2023

관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.513-515
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• 2003

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리. 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결함 형태로 구성되고 임의 구성성룬 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1.101 개의 의존문법을 획득했고. 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 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.47-49
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 문서에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 개체간의 관계를 분류하지 못한다. 이는 높은 수준의 관계를 정의하지 못함으로써 올바르게 데이터를 정형화지 못하는 중대한 문제이다. 해당 논문에서는 이러한 문제를 타파하기 위하여 여러 문장에 걸쳐서 개체간의 상호작용 관계도 파악하는 전역 수준의 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 전처리 단계에서 문서를 분석하여 사전 지식베이스, 개체 연결 그리고 각 개체의 언급횟수를 파악하고 문서 내의 주요 개체들을 파악한다. 이후 언급 수준의 관계 추출을 통하여 1차적으로 단편적인 관계 추출을 실행하고, 주요개체와 관련된 관계는 외부 메모리에 샘플로 저장한다. 이후 단편적 관계들과 외부메모리를 이용하여 여러 문장에 걸쳐 표현되는 개체 간 관계를 알아낸다. 해당 논문은 이러한 모델의 구조도와 실험방법의 설계에 대하여 설명하였고, 해당 실험의 기대효과 또한 작성하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.371-380
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• 2023

관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.46-53
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• 2007

본 연구는 코퍼스 내 어휘들의 상하위 관계를 중심으로 패턴들을 추출하는 방법을 제안한다. 한국어 어순의 자유로움으로 인한 제약으로 주로 사전 뜻풀이말을 중심으로 하였던 패턴 추출 방식에서 벗어나 본 연구는 코퍼스를 이용하여 다양한 패턴들을 제시하고자 하였다. 연구 방법으로는 세종전자 사전을 이용하여 상하위어 쌍들의 목록을 선정한 후 코어넷으로 상하위어 목록을 추가한다. 그리고 이 두 상하위어 목록의 어휘 쌍들을 포함하는 문장들을 코퍼스에서 추출한 후 체계적으로 패턴화 할 수 있는 문장들을 추출하여 21가지 패턴으로 일반화하였다. 21가지 패턴들을 정규식으로 표현한 뒤 각각 동일한 패턴들을 가진 문장들을 코퍼스에서 다시 추출한 결과 57%의 정확률이 측정되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.283-285
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• 2004

문제 은행 방식을 사용하는 웹 기반 학습 시스템의 문제점으로 지적되었던 문제 유출에 따른 평가의 공정성 문제를 해결하고자 임의 추출 분할 방식을 이용한 동적 문제 출제 시스템이 제안되었다. 하지만 이 시스템 또한 문제 은행 방식을 사용하여 위의 문제를 해결하려고 하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 단어간의 관계를 계층적으로 표현한 어휘 데이터베이스인 한국어 워드넷을 활용한 방법을 적용하였다 먼저 임의 추출 분할 방식으로 출제된 문제의 예제 문항을 형태소 분석기를 이용하여 명사들을 추출한다. 이 명사들을 이용하여 한국어 워드넷에서 해당 면사의 상위 개념 또는 동일 개념의 Synset을 추출한다. 이렇게 추출된 Synset으로 다른 예시 문항이지만 의미적으로 유사한 다양한 예제 문항을 생성하려는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 사용으로 평가의 공정성 문제를 해결하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.1-5
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• 2009

상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 위키피디아 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자하는 위키피디아 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 위키피디아 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.150-157
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• 2007

본 논문에서는 의존 구조 매칭과 약한 지도식 학습 방법을 적용하여 텍스트에서 IS-A 관계를 자동으로 추출하고 순위화하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 잠재적인 IS-A 관계를 표현하는 [관계 표현, 하위어, 상위어]의 삼진관계 리스트를 추출하고, 관계 표현과 IS-A 관계 인스턴스, IS-A 관계 후보, 사이의 상호 관련성을 이용하여 각각의 점수를 반복적으로 정제한다. 제안한 방법의 대표적인 특징은 다음과 같다. 1) 의존 구조에 기반한 패턴 매칭 방법을 적용하여 정규 표현에 기반한 방법보다 다양한 형태의 삼진관계를 추출할 수 있고, 2) 도메인 코퍼스에서 통계적으로 추출한 어휘 사이의 관련성 정보를 이용하여 도메인에 적합한 IS-A 관계 인스턴스의 순위를 높일 수 있으며, 3) 관계 표현과 관계 인스턴스의 점수를 상호 관련성에 기반한 방법으로 반복적으로 점수화하여 IS-A 관계 인스턴스 사이의 변별력을 높일 수 있다. 실험에서 순위화된 관계 인스턴스는 전문가의 판단과 66%이상 일치함을 보였고, 의존 구조를 이용한 유연한 패턴 매칭 방법은 정규표현을 이용한 방법보다 43.6%의 추가적인 삼진관계를 추출하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.360-362
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• 2000

본 연구는 예문을 이용하여 한국어 문장과 가장 유사한 영어 문장을 선택하기 위한 기존 연구보다 예문 지시의 정확도를 향상하고 기존의 문제점이었던 문장성분 선택의 불일치성을 제거하기 위해 한국어 구문 분석 시스템을 추가한 형태를 갖추고 있다. 한국어 구문 분석 시스템을 사용하는 이유는 한문장을 하나의 프레임으로 구조화시킬 때 서술부가 문장의 의미를 나타내는 가장 중요한 역할을 하므로 서술부를 헤더로 선택하고 단순히 조사 정보를 사용하여 각 문장성분을 추출하는 방법의 문제점을 제거하고 서술부 연결 관계를 기초로 프레임의 슬롯을 확보할 수 있기 때문이다. 유사 영문이 필요한 한국어 문장이 입력되면 입력 문장에 대한 형태소 분석과 한국어 구문 분석을 통하여 한국어 문장에서 서술부와 연결되는 주요 성분을 분리하여 프레임 구조를 생성하고 생성된 프레임과 이미 구축된 예문 데이터베이스 사이의 가중치와 유사도를 계산함으로써 한국어 문장과 유사한 영어 문장의 예를 제시하여 영작에 이용할 수 있는 시스템을 구현한다.