• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.42-44
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• 2020

TTS(Text-to-Speech) 시스템을 위해서는 한글 이외의 문자열을 한글로 변환해줄 필요가 있다. 이러한 문자열에는 숫자, 특수문자 등의 문자열이 포함되어 있다. 특히 숫자의 경우, 숫자가 사용되는 문맥에 따라 그 발음방법이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙기반과 한정된 문맥 정보만을 활용할 수 있는 방법이 아닌, 딥러닝을 이용한 방법으로 문맥에 따라 발음방법이 달라지는 숫자 음역의 모호성을 해소하는 방법을 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.11c
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• pp.720-722
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• 2004

본 논문은 철도청 사령실 통합 신호설비 구축사업에 적용할 열차 경합의 해소기법 중 열차지연시간의 수치화 기법에 대한 방안을 제시하고자 한다. 열차경합의 검지 및 해소는 열차운행의 정시성을 유지하기 위하여 매우 중요한 기능이지만 현재까지 자동화되지 못하고 지역본부별로 하나의 이벤트에 대하여 해당열차만을 고려하는 수작업의 형태로 경합해소를 수행해오고 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하고 철도 시스템을 전역적으로 고려할 수 있는 기법이 요구된다. 이러한 시스템에서 열차의 지연에 따른 우선순위를 수치적으로 표현할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 열차 지연을 수치화하여 경합에 대한 최적의 대안을 제시하는 기법을 제안한다.

• 보건세계
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• v.43 no.12 s.484
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• pp.4-9
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• 1996

기도가 협착되어서 증상을 일으키는 질환으로 만성기관지염, 폐기종, 만성폐쇄성질환, 기관지천식 등이 있으며, 기침, 가래, 호흡곤란(숨참)등이 주요 증상인데 비의료인에게는 해소천식으로 더 잘 알려져 있다. 일반적으로 기침 가래가 나오고 숨이차면 해소천식이라고 하는데 실제로 이 만큼 오용되고 남용되는 단어는 드물 것이다. 동의보감에 의하면 해수(해소의 원명)는 기침을 말하는데 해는 가래가 없이 소리가 심한 경우이고 수는 가래를 주로하는 기침을 말하며 16가지 종류로 구분된다. 천식은 숨이 찬 증상을 말하는 것으로 8가지 종류로 구분되어 있다. 따라서 해소천식은 기침가래가 나오고 숨이 찬 증상을 말하는 것으로 특정질환을 말하는 병명이 아니다. 비의료인이 말하는 천식의 경우에는 숨이 찬 증상을 말하는 것이고 의료인이 천식이라고 할 경우에는 특정 기도질환인 기관지 천식을 말하는 것이므로 서로 오해하기가 쉽다. 실제로 일간지 건강상식란에 천식을 소개하였는데 의사는 병명으로서의 기관지천식을 설명하였고 동참한 한의사는 증상으로서의 천식을 설명하여 혼란을 일으켰던 예가 있었다. 한의학에서는 예전에 기관지천식은 효천(孝喘)이라고 부르고 천식의 증상이 심하고 위중한 상황일 때에는 천급(喘急)이라고 하여 한의학에서도 구별하였는데 도리어 현대에 와서 정확성이 없어지고 모호해진 이유는 무엇일지 궁금하다. 폐쇄성기도질환은 기도가 좁아지는 기전과 기도폐쇄의 가역성(기도가 정상으로 회복되는지)여부에 다라서 가역성폐쇄질환인 기관지천식과 비가역적인 만성폐쇄성기도질환으로 구분하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.407-411
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• 1998

본 논문은 의미 중의성 해소에 있어서 품사 태깅의 중요성을 언급한 Wilks의 논문 [6]을 근거로 하여 한국어 의미 중의성 해소에 있어서의 품사 태깅의 역할을 살펴보고, 영어의 경우와 비교, 분석한다. 한국어 사전과 코퍼스를 각각 대상으로 품사 태깅을 이용한 의미 중의성 실험 결과, 한국어의 경우는 영어의 경우보다 품사를 이용한 의미 중의성 해소율이 떨어지는 결과를 보이고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.159-166
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• 2005

자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구에서는 평균 상호정보량에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 연구들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율, 의미 별 빈도 정보와 뜻풀이의 길이를 가중치로 반영하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 500여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 두 가지 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 평균 상호정보량만을 이용하였을 때 62.04%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 83.42%의 정확률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.443-451
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• 1996

본 논문은 한국어의 구문 분석시 생기는 구조적 중의성 현상들 중 명사구를 용언에 부각할 때 발생하는 많은 중의성과 관형용언구가 명사구를 수식할 때 발생하는 중의성들을 해소하는 방법에 대해 다룬다. 대부분의 한국어 문장들이 이러한 중의성 현상을 포함한다. 우리는 문장 분석시 나타나는 다중 파스들을 스택을 이용하여 관리하여 중의성에 의한 다중 파스들을 비교하여 적합하지 않은 파스들을 여과하므로써 중의성을 해소한다. 중의성 해소를 위한 정보원으로서 격 정보와 통계 정보를 이용하는 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.278-279
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• 2015

한전 계통의 수도권 부하 밀집과 지중화 선로 증가로 인해 수도권 345kV 계통 과전압이 큰 문제가 되고 있다. 조상설비 투입 후에도 과전압이 문제가 되는 경우, 과전압 해소를 위한 다른 방안이 필요하다. 본 논문에서는 345kV 과전압 해소를 위한 345kV-154kV 변압기 탭조절 방안을 검토하였다. 효율적인 과전압 해소를 위해 탭 감도를 이용하여 탭 조절을 수행하였다. 또한 일반적인 경우 345kV-154kV 변압기의 2차측 전압을 올리면 1차측 전압이 떨어지지만 본 논문에서는 그렇지 않은 경우를 찾아내고 해당 원인을 분석하였다. 모의를 위한 데이터는 2014년 한전 과전압 모의 데이터를 사용하였다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2015.11a
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• pp.138-143
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• 2015

운항승무원 갈등에 의한 항공기 사고사례에서 볼 수 있듯이, 기장과 부기장 간 갈등이 주요원인이 되어 항공기가 추락하는 등 안전사고가 발생하고 있다. 갈등관련 기장 및 부기장 인터뷰 결과, 기장 승급 기준 불투명, 무리한 비행스케줄에 따른 불만, 대립적인 노사문제, 기장의 권위주의, 군 경력자와 민간비행훈련원 출신 간에 갈등, 격무와 스트레스 등이 주요 갈등원인 이었다. 항공안전관리를 위해서는 갈등원인을 정확히 진단하여 부정적인 갈등이 표출되기 전에 해소시켜야 한다. 또한 건전한 조직문화를 위해서 상호신뢰와 CRM을 바탕으로 한 안전문화를 정착시킬 수 있도록 갈등관리에 대한 지속적인 연구 및 해소대책 강구가 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 갈등에 의한 항공기 사고사례와 운항승무원 갈등원인을 시스템적, 조직 문화적, CRM 적 측면에서 분석하여 각 분야별로 갈등해소 방안을 제시하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.38 no.4
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• pp.444-450
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• 2014

Most researches on word sense disambiguation have used static sized context regardless of sentence patterns. This paper proposes to use dynamic sized context considering sentence patterns and distance between words for word sense disambiguation. We evaluated our system 12 words in 32,735sentences with Sejong POS and sense tagged corpus, and dynamic sized context showed 92.2% average accuracy for predicates, which is better than accuracy of static sized context.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.81-84
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• 2015

자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.