• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.608-610
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• 2018

한국어 의존 구문 분석(Dependency Parsing)은 문장 어절의 중심어(head)와 수식어(modifier)의 의존관계를 표현하는 자연어 분석 방법이다. 최근에는 이러한 의존 관계를 표현하기 위해 주의 집중 메커니즘(Attention Mechanism)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합한 모델들이 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 개선된 Biaffine Attention 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 Biaffine Attention에서 의존성과 의존 관계를 결정하는 방법을 개선하였고, 한국어 의존 구문 분석을 위한 입력 열의 형태소 표상을 확장함으로써 기존의 모델보다 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.15%p 더 높은 성능을 보였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권3호
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• pp.271-281
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• 2003

In this paper, a new nonlinear programming approach is suggested to solve biaffine matrix inequality (BMI) problems in multiobjective and structured controls. It is shown that these BMI problems are reduced to nonlinear minimization problems. An algorithm that is easily implemented with existing convex optimization codes is presented for the nonlinear minimization problem. The efficiency of the proposed algorithm is illustrated by numerical examples.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.662-667
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• 2022

의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.678-681
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• 2018

Dependency parsing is an important task in natural language processing whose results are used in many downstream tasks such as machine translation, information retrieval, relation extraction, question answering and many others. Most of the dependency parsing literature focuses on using end-to-end and sequence-to-sequence neural architectures as the core of the system. One such system, namely Biaffine dependency parser is explored in the current paper for effective dependency parsing of Korean language.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.270-273
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• 2021

한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔고 그 중 그래프 기반 의존 파싱 방법은 문장 내의 모든 단어에 대해 인코딩한 후 지배소, 의존소에 대한 MLP를 적용하여 각각 표상을 얻고 Biaffine 어텐션을 통해 모든 단어 쌍에 대한 그래프 점수를 얻고 트리를 생성하는 방법이 대표적이다. Biaffine 어텐션 모델에서 문장 내의 각 단어들은 구문 트리 내의 서브트리의 역할을 하지만 두 단어간의 의존성만을 판단하기 때문에 서브 트리의 정보를 이용할 수 없다는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 제안된 Span-Span(서브트리-서브트리)로의 서브트리 정보를 이용할 수 있도록 하는 기계 독해 기반 의존 파싱 모델을 한국어 구문 분석 데이터 셋에 적용하여 소폭의 성능향상을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.537-539
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• 2019

구문 분석은 문장의 구조를 분석하는 자연어처리 분야로 그래프 기반 방법과 전이 기반 방법으로 나뉘어 연구되어 왔다. 본 논문에서는 그래프 기반 방식에서 높은 성능을 보이고 있는 Deep Biaffine 어텐션 모델에 별도의 High-Order 정보 추출 없이 Graph Neural Network(GNNs)을 이용하여 High-Order 정보를 학습할 수 있도록 확장한 Deep Biaffine 어텐션 GNNs을 적용하여 한국어 세종 구문 분석 셋에서 UAS : 94.44%, LAS : 92.55%의 성능을 달성하였으며 Dual Decomposition을 통해 전이 기반 한국어 구문 분석 모델과 결합하여 추가적인 성능 향상을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.224-224
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• 2000

Biaffine Matrix Inequalities(BIs) are known to give more general and flexible frameworks in control designs than Linear Matrix Inequalities(LMIs). However, BMIs are nonconvex constraints and very difficult to solve. In this paper, BMI problems are solved using Evolution Strategy(ES). Numerous BMI problems are solved to verify performances of ES solver for BMI problems and compared with those of Genetic Algorithms and Branch-and-Cut algorithm.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.184-193
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• 2003

Biaffine Matrix Inequality (BMI) is known to provide the most general framework in control synthesis, but problems involving BMI's are very difficult to solve because nonconvex optimization should be solved. In the previous paper, we proposed a new solver for problems involving BMI's using Evolutionary Algorithms (EA). In this paper, we solve several control synthesis examples such as Reduced-order control, Simultaneous stabilization, Multi-objective control, $H_{\infty}$ optimal control, Maxed $H_2$ / $H_{\infty}$control design, and Robust $H_{\infty}$ control. Each of these problems is formulated as the standard BMI form, and solved by the proposed algorithm. The performance in each case is compared with those of conventional methods.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.30-33
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• 2019

기존의 그래프 기반 파서는 문장의 가능한 모든 트리를 찾고 가장 높은 점수를 갖는 트리를 취하는 방식이다. 하지만 점수를 계산하는데 있어서 노드 정보만을 사용하기 때문에 트리 구조의 특성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 사전 학습된 모델에서 단어 간의 점수를 얻어 높은 점수를 가지는 단어를 미리 결정하고 결정된 의존성을 통해 부분 트리 만든다. 만들어진 부분 트리 정보를 사용하여 트리 구조의 특성을 반영할 수 있도록 하였다.