• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.108-111
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• 2020

한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔으며 현재 가장 높은 성능을 보이고 있는 그래프 기반 파서인 Biaffine 어텐션 모델은 입력 시퀀스를 다층의 LSTM을 통해 인코딩 한 후 각각 별도의 MLP를 적용하여 의존소와 지배소에 대한 표상을 얻고 이를 Biaffine 어텐션을 통해 모든 의존소에 대한 지배소의 점수를 얻는 모델이다. 위의 Biaffine 어텐션 모델은 별도의 High-Order 정보를 활용하지 않는 first-order 파싱 모델이며 학습과정에서 어떠한 트리 관련 손실을 얻지 않는다. 본 연구에서는 같은 부모를 공유하는 형제 노드에 대한 점수를 모델링하고 정답 트리에 대한 조건부 확률을 모델링 하는 Second-Order TreeCRF 모델을 한국어 의존 파싱에 적용하여 실험 결과를 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.114-128
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• 1994

초고급 언어에 의한 자동 프로그래밍은 프로그램의 자료구조 이외에 많은 부분을 시스템이 관장함으로써 프로그램 명세의 표현이 추상적이지만 프로그램 의미소가 술 어논리, 집합, 사상, 혹은 제안된 자연언어를 사용하기 때문에 초고급 구조에 익숙하 지 않은 프로그래머들이 이를 이용하여 프로그램을 작성하는 경우 상당한 어려움이 따 르고, 이들 초고급언어 구조에 익숙하기까지 많은 시간이 요하게 된다. 왜냐하면 초 고급언어는 프로그램 명세의 표현이 추상적이지만 프로그램 의미소가 술어 논리, 집합, 사상, 혹은 제한된 자연언어를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 기존의 자동 프로 그램의 어려움을 줄이기 위해서 한글로 구성된 선언적구문, 절차적 구문, aggregate 구문으로 광역언어를 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 제안하는 한글 자동 프로그래 밍 시스템(Hangul Automatic Programming)은 입력으로 순수한 한글로 구성되어 있으며 추상 알고리즘(Abstract Algorithm)과 자료형(Data Type)혹은 절차적 구문을 받아서 출력으로는 C 언어 프로그램을 만들어 낸다. 자동 프로그래밍 접근 방식은 프로그램 변형기법과 규칙기반에 바탕을 두고 문제영역은 일반적인 프로그램으로 한정 하였다. 시스템 제어구조는 한글 프로그램을 입력으로 받아서 지식베이스로부터 적절한 규칙 을 선택해서 이것을 변형한 다음 전체 데이타 베이스에 넣는데 이과정을 프로그램이 완성 될 때 까지 반복한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.167-171
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• 2018

개체명 인식은 문서에서 인명, 지명, 기관명 등의 고유한 의미를 나타내는 단위인 개체명을 추출하고, 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 최근 개체명 인식과 관련된 연구는 입력 데이터의 앞, 뒤를 고려하기 위한 Bi-RNNs와 출력 데이터 간의 전이 확률을 이용한 CRFs를 결합한 방식을 기반으로 다양한 변형의 심층학습 방법론이 제안되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 입력 단위를 단어나 형태소로 사용하고 있으며, 성능 향상을 위해 띄어쓰기 정보, 개체명 사전 자질, 품사 분포 정보 등 다양한 정보를 필요로 한다는 어려움이 있다. 본 논문은 기본적인 학습 말뭉치에서 얻을 수 있는 문자 기반의 입력 정보와 Multi-Head Attention을 추가한 Bi-GRU/CRFs을 이용한 다국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 한국어, 일본어, 중국어, 영어에 제안 모델을 적용한 결과 한국어와 일본어에서는 우수한 성능(한국어 $F_1$ 84.84%, 일본어 $F_1$ 89.56%)을 보였다. 영어에서는 $F_1$ 80.83%의 성능을 보였으며, 중국어는 $F_1$ 21.05%로 가장 낮은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.535-539
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• 2020

다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.320-325
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• 2021

BERT는 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측 문제와 마스킹된 단어에 대한 예측 문제를 학습하여 여러 자연어 다운스트림 태스크에서 높은 성능을 보였다. 본 연구에서는 BERT의 사전 학습 문제 중 다음 문장 예측 문제에 대해 주목했다. 다음 문장 예측 문제는 자연어 추론 문제와 질의 응답 문제와 같이 임의의 두 문장 사이의 관계를 모델링하는 문제들에 성능 향상을 위해 사용되었다. 하지만 BERT의 다음 문장 예측 문제는 두 문장을 특수 토큰으로 분리하여 단일 문자열 형태로 모델에 입력으로 주어지는 cross-encoding 방식만을 학습하기 때문에 문장을 각각 인코딩하는 bi-encoding 방식의 다운스트림 태스크를 고려하지 않은 점에서 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 기존 BERT의 다음 문장 예측 문제를 확장하여 bi-encoding 방식의 다음 문장 예측 문제를 추가적으로 사전 학습하여 단일 문장 분류 문제와 문장 임베딩을 활용하는 문제에서 성능을 향상 시키는 Bi-Cross 사전 학습 기법을 소개한다. Bi-Cross 학습 기법은 영화 리뷰 감성 분류 데이터 셋인 NSMC 데이터 셋에 대해 학습 데이터의 0.1%만 사용하는 학습 환경에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 5점 가량의 성능 향상이 있었다. 또한 KorSTS의 bi-encoding 방식의 문장 임베딩 성능 평가에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 1.5점의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.677-682
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• 2023

초거대 언어모델은 모델의 학습 없이 학습 예시만을 입력에 추가함으로써 목표하는 작업을 수행한다. 이런 방식은 상황 내 학습 (In-Context Learning, ICL)이라 불리며, 초거대 언어모델 활용의 사실상의 표준으로 사용되고 있다. 하지만 이러한 모델은, 환각현상 등 사용상의 한계가 발생하는 상황이 다수 발생한다는 연구 결과가 나오고 있다. 본 연구에서는 초거대언어모델을 한국어 작업에서 사용하는 경우, 매우 간단한 수준의 종결어미 변환만으로도 성능 편차가 매우 크게 발생함을 확인하였다. 우리는 이에 대한 분석을 통해, 학습 예시의 어체와 추론 대상의 어체의 변환에 따라 초거대언어모델의 효용성이 크게 변함을 발견하고 이에 대해 분석한다. 나아가 우리는 본 실험 결과를 바탕으로, 어체에 대한 일관성이 유지된 형태의 한국어 데이터 구축이 이루어져야 함을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문에서는 눈을 깜빡(eye-blink)일 때 발생하는 안전도(EOG, electro-oculogram) 신호를 이용하여 손을 사용하지 않는 가상현실 HMD(head mounted display)용 키보드 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 디스플레이 소자, 자이로스코프센서, 중력센서, 뇌전도(EEG, electro-encephalogram) 센서 등으로 구성되며, 시스템의 제어 및 그래픽 처리 등을 위한 Unity3D 엔진으로 가상현실 HMD용 키보드 시스템을 구현하였다. 구현된 키보드의 방식은 한글의 경우 천지인 키보드 방식을 사용하였으며 영어, 숫자, 기호의 경우 $3{\times}4$ 방식을 사용하여 공간상의 문제를 해결하였다. 구현된 시스템을 통해 손을 사용하지 않고 목의 움직임과 안전도만으로 가상현실 HMD의 키보드 입력이 가능함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.79-88
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• 2007

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 점차 보급되면서 모바일 기기는 인간과 주변 환경간의 인터페이스 기기로서, 사용자와 정보를 주고받는 휴대용 단말기의 역할을 하고 있습니다. PDA(Personal Digital Assistants)나 스마트 폰과 같은 모바일 컴퓨터들은 우리 일상생활에서 점차 확대되어가고 있고, 이를 통해서 좀 더 많은 양의 데이터들을 입력하고자 하는 요구는 점점 늘어가고 있는 추세이다. 그러나, 보다 빠르고 많은 양의 문자 입력이 용이하게 설계되어진 이러한 alternative Soft-keyboard system들은 입력방식과 사용법이 큰 차이를 보이고 있고 더욱이 이러한 키보드들의 사용성이 충분히 검증되어 있지 않기 때문에 사용자들에게 많은 불편을 주고 있다. 본 논문은 한글 소프트 키보드의 GUI(Graphic User Interface)를 개선하기 위해 설문조사와 사용성 테스트를 통해 가이드라인을 제시하고자 하였고, 그 결과로 입력속도 향상과 GUI(Graphic User Interface) 개선을 위한 5개의 가이드라인을 도출하였다. 첫 번째로 QWERTY 키보드와의 유사성(familiarity), 그룹화 된 자판배열 보다는 독립된 키를 사용, 화면 내에서의 예상단어의 위치 고려, 즉각적 피드백(Prompt Feedback), 마지막으로 최적화된 키보드 사이즈의 고려이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.55-62
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• 2013

본 논문은 어린이나 노약자, 손이 불편한 장애우 등이 컴퓨터의 타자 실력을 증가시키기 위한 타자게임을 설계 구현하였다. 이 게임의 구성은 화면에 임의의 단어가 나타나는 한글이나 영문의 단어를 정해진 시간 안에 올바르게 치면 점수가 증가되고, 틀리게 치게 되면 점수가 감점되며, 올바르게 입력을 하면 앞서가는 벌레나 곤충을 잡을 수 있도록 따라가는 방식으로 되어 있다. 틀린 단어를 입력하면 앞서가는 벌레와 거리가 더 멀어지게 되며, 정해진 시간 안에 많은 단어의 입력을 하여 올바른 입력을 하면 앞서가는 벌레와 충돌되어 벌레를 없앨 수 있는 기능을 제공한다. 이는 두되 계발을 촉진시키면서 키보드의 단어 입력과 같은 타자 실력을 증가시키기 위함이다. 흥미를 유발하면서도 타자 실력과 키보드의 글자의 위치를 암기할 수 있는 장점이 있으며 정서적으로도 도움이 될 것으로 기대된다.

• 과학기술학연구
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• 제13권1호
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• pp.181-216
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• 2013

본 논문에서는 일반적인 웹검색 기술에 대한 분석을 포함하여, 한글검색엔진에 대한 접근도 전개하고자 한다. 최근 검색엔진의 독점적 지위문제, 검색순위의 공정성 문제가 발생하면서 우려가 높아지고 있다. 검색엔진을 둘러싸고 발생하는 상이한 해석적 주장들에는 기술결정론적 관점에서부터 도구주의적 관점까지 다양하다. 여러 해석적 주장들은 강한 지향성을 가지고 있지만 또한 그럴만한 기원도 가지고 있다. 이처럼 다양한 해석이 병존하는 것은 이 기술에 대한 통합적 재해석이 제기되고 있다는 의미일 것이다. 검색엔진은 사용자의 관심을 흡수하여 자신의 질서를 부여하는 기술양식이다. 이는 검색엔진의 합리성으로부터 기원한다. 특히 한글검색엔진은 사용자들의 관심을 끌어들임으로서 자신의 합리성을 증식시켜왔다. 한글검색은 일반적인 검색엔진이 수행하는 문서들 사이의 관계만이 아니라, 사용자들이 입력하는 단어들 사이의 기호학적 관계를 양식화해냈고 그로써 강력한 권위를 구성해냈다. 이제 검색엔진의 판단은 단순한 안내자의 지위를 넘어서 민주주의의 문제가 되었다. 어떻게 검색엔진의 전문성을 승인하면서도 민주주의에 봉사하도록 할 것인가? 검색엔진과 인간행위자를 분절적으로 보는 대신에, 둘 사이의 관계방식에 초점을 둘 때 검색기술에 대한 새로운 전망을 내놓을 수 있을 것이다.