• 제목/요약/키워드: Korean NLP

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자연어 처리를 이용한 감정 스트레스 인지 및 관리 챗봇 개발 (A Development of Chatbot for Emotional Stress Recognition and Management using NLP)

  • 박종진
    • 전기학회논문지
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    • 제67권7호
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    • pp.954-961
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    • 2018
  • In this paper, a chatbot for emotional stress recognition and management using rule-based method and NLP is designed and developed to tackle various emotional stresses of people through questionnaire. For this, Dialogflow as open chatbot development platform and Facebook messenger as chatting platform are used. We can build natural and resourceful conversational experiences through predefined questions by using powerful tools of Dialogflow, and can use developed chatbot on the Facebook page messenger. Developed chatbot perceives emotional stresses of user by user-input which is either text or choice of predefined answer. It also gives user questions according to the user's feeling, and assess the strength of the emotional stresses, and provide a solution to the user. Further research can improve the developed chatbot by using open Korean NLP library and database of emotions and stresses.

특허정보의 NLP 분석을 통한 R&D 계획수립 방안 연구: 디스플레이 기술 분석을 중심으로 (Research on R&D Planning Through NLP Analysis of Patent Information: Focusing on Display Technology)

  • 김정희;김영민
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제25권5호
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    • pp.817-826
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    • 2022
  • Patent information describes the history of technological progress in the relevant field, so it can be usefully used to identify trends in technological development and change and to establish R&D development strategies. This study proposes a method to identify the needs and problems of technology development at the planning stage of the R&D process and to analyze core technologies through patent analysis using Natural Language Processing(NLP) technology. As a big data source, collected patent documents registered in Google Patents for foldable technology, the latest technology in the display industry, and then extracted keywords using NLP analyzer. By classifying the extracted keywords into needs and problems for technology development, developed technology and materials, identified the needs of the market and customers and analyzed the technologies being researched and developed. Unlike previous studies that performed patent analysis, this methodology is different in that it can quickly and conveniently analyze the latest technology trends from big data called patents even if you do not have specialized knowledge and skills in the text mining. This study contributes to the digitalization of the R&D process based on data analysis.

X-바 이론을 변형한 자질기반의 한국어 구구조 문법 (Feature-based Korean Phrase Structure Grammar adjusting X-bar Theory)

  • 박소영;황영숙;정후중;곽용재;임해창
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.222-229
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    • 1998
  • 본 논문에서는 X-바 이론을 한국어에 적용하여 서로 다른 범주들간의 구조적 일반성을 파악하고, 한국어에 가능한 규칙만을 허용하여 불가능한 규칙을 배제시킬 수 있는 틀을 제시하고자 한다. 한국어가 비중심어간 어순이 자유롭고 기능어가 발달했다는 점을 고려하여, 중심어와 보충어 관계 중심의 기존 X-바 이론을 통사적 파생과 의미적 파생, 수식 및 하위범주의 관계를 중심으로 변형한다. 또한, 한국어의 빈번한 생략현상과 부분 자유 어순에 효과적으로 대응할 수 있도록 이진결합 중심의 CNF(Chomsky Normal Form)를 따른다. 제안하는 자질기반의 한국어 구구조 문법은 직관적이고 간단하면서도 대부분의 문장을 처리할 수 있을 만큼 표현력이 뛰어나다는 장점이 있다. 신문기사에서 454문장을 추출하여 실험한 결과, 약 97%의 문장에 대해 올바른 구문 분석 결과를 생성할 수 있음을 보였다.

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트리뱅크를 사용한 TAG 문법 자동 구축 (LTAG Extraction from Treebank for Korean)

  • 박정열
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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    • pp.778-780
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    • 2004
  • 문법 구축은 NLP 작업에서 중요한 역할을 한다. 이 논문에서는 트리뱅크 코퍼스에서 자동으로 어휘화 문법을 추출하는 시스템을 소개한다 문법 자동 추출 시스템에서 자동으로 추출한 어휘화 TAG 문법, CFG 문법, 의존관계 등 여러 정보는 이후 한국어 파서 구현 및 다양한 NLP 연구에 사용된다.

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한국어 언어 모델을 활용한 보이스피싱 탐지 기능 개선 (Exploiting Korean Language Model to Improve Korean Voice Phishing Detection)

  • ;박동주
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권10호
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    • pp.437-446
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    • 2022
  • 보이스피싱 통화 내용을 탐지하고 분류하는데 핵심 엔진으로 최신 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 알고리즘과 결합된 자연어 처리(NLP)의 텍스트 분류 작업이 널리 사용된다. 비대면 금융거래의 증가와 더불어 보이스피싱 통화 내용 분류에 대한 많은 연구가 진행되고 양호한 성과를 보이고 있지만, 최신 NLP 기술을 활용한 성능 개선의 필요성이 여전히 존재한다. 본 논문은 KorCCVi라는 레이블이 지정된 한국 보이스 피싱 데이터의 텍스트 분류를 기반으로 여러 다른 최신 알고리즘과 비교하여 사전 훈련된 한국어 모델 KoBERT의 한국 보이스 피싱 탐지 성능을 벤치마킹한다. 실험 결과에 따르면 KoBERT 모델의 테스트 집합에서 분류 정확도가 99.60%로 다른 모든 모델의 성능을 능가한다.

Load Sharing Mechanism Across Graft-Bone Interface in Static Cervical Locking Plate Fixation

  • Han, In-Ho;Kuh, Sung-Uk;Chin, Dong-Kyu;Jin, Byung-Ho;Cho, Yang-Eun;Kim, Keun-Su
    • Journal of Korean Neurosurgical Society
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    • 제45권4호
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    • pp.213-218
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    • 2009
  • Objective : This study is a retrospective clinical study over more than 4 years of follow up to understand the mechanism of load sharing across the graft-bone interface in the static locking plate (SLP) fixation compared with non-locking plate (NLP). Methods : Orion locking plates and Top non-locking plates were used for SLP fixation in 29 patients and NLP fixation in 24 patients, respectively. Successful interbody fusion was estimated by dynamic X-ray films. The checking parameters were as follows : screw angle (SA) between upper and lower screw, anterior and posterior height of fusion segment between upper and lower endplate (AH & PH), and upper and lower distance from vertebral endplate to the end of plate (UD & LD). Each follow-up value of AH and PH were compared to initial values. Contributions of upper and lower collapse to whole segment collapse were estimated. Results : Successful intervertebral bone fusion rate was 100% in the SLP group and 92% in the NLP group. The follow-up mean value of SA in SLP group was not significantly changed compared with initial value, but follow-up mean value of SA in NLP group decreased more than those in SLP group (p=0.0067). Statistical analysis did not show a significant difference in the change in AH and PH between SLP and NLP groups (p>0.05). Follow-up AH of NLP group showed more collapse than PH of same group (p=0.04). The upper portion of the vertebral body collapsed more than the lower portion in the SLP fixation (p=0.00058). Conclusion : The fused segments with SLP had successful bone fusion without change in initial screw angle, which was not observed in NLP fixation. It suggests that there was enough load sharing across bone-graft interface in SLP fixation.

NLP 기계 학습을 사용한 한글 요구사항 문서에서의 요구사항 자동 생성 프로세스 (Process for Automatic Requirement Generation in Korean Requirements Documents using NLP Machine Learning)

  • 백영윤;박수진;박용범
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.88-93
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    • 2023
  • In software engineering, requirement analysis is an important task throughout the process and takes up a high proportion. However, factors that fail to analyze requirements include communication failure, different understanding of the meaning of requirements, and failure to perform requirements normally. To solve this problem, we derived actors and behaviors using morpheme analysis and BERT algorithms in the Korean requirement document and constructed them as ontologies. A chatbot system with ontology data is constructed to derive a final system event list through Q&A with users. The chatbot system generates the derived system event list as a requirement diagram and a requirement specification and provides it to the user. Through the above system, diagrams and specifications with a level of coverage complied with Korean requirement documents were created.

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웹 영한 번역기로부터 특허 영한 번역기로의 특화 방법 (Method Customizing From Web-based English-Korean MT System To English-Korean MT System for Patent Documents)

  • 최승권;권오욱;이기영;노윤형;박상규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.57-64
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    • 2006
  • 본 논문에서는 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특허용 영한 자동번역기로 특화하는 방법에 대해 기술한다. 특허용 영한 파동번역기로의 특화는 다음과 같은 절차에 의해 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서에 대한 언어학적 특성 분석, 2) 대용량 특허문서 대상 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기존 번역사전 대역어의 특화, 4) 특허문서 고유의 번역 패턴 추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 절차에 의해 만들어진 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계분야(80.54%), 전기전자분야(81.58%), 화학일반분야(79.92%), 의료위생분야(80.79%), 컴퓨터분야(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다. 현재 본 논문에서 기술된 영한 특허 자동번역 시스템은 산업자원부의 특허지원센터에서 변리사 및 특허 심사관이 영어 전기전자분야 특허 문서를 검색할 때 한국어 번역서비스를 제공받도록 이용되고 있으며($\underline{http://www.ipac.or.kr}$), 2007년에는 전분야 특허문서에 대한 영한 자동번역 서비스를 제공할 예정이다.

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한중 기계번역 시스템을 위한 동사구 패턴 반자동 확장 방안 연구 (A Study on Semi-Automatic Construction of Verb Patterns for a Korean-Chinese MT System)

  • 홍문표;류철;김영길;박상규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.273-278
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    • 2003
  • 본 논문에서는 한-중 기계번역 시스템에서 사용되는 한중 동사구 패턴의 반자동 생성을 위한 방법론을 제안한다. 한중 동사구 패턴은 한국어와 중국어간의 변환을 위한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 한국어의 구문분석과 중국어의 생성을 위해 중요한 정보를 제공하는 고급 언어자원이다. 본 논문에서 제시하는 새로운 패턴 반자동확장 방안은 기존의 한중 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 동사구 패턴을 생성해내는 방법이다. 본 방법론은 시스템 개발 초기에 일반적으로 이루어지는 사전기반 패턴 구축이 끝난 후, 패턴의 커버리지 문제를 해결하기 위해 실용적으로 적용할 수 있는 방법론으로서, 한국어와 중국어 같이 활용 가능한 대역 코퍼스가 아직 많지 않은 경우에 효과적이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 실험 결과 67.15%의 정확률과 4.58배의 패턴 확장률을 나타냈다.

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마스크 언어 모델 기반 비병렬 한국어 텍스트 스타일 변환 (Unpaired Korean Text Style Transfer with Masked Language Model)

  • 배장성;이창기;황정인;노형종
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.391-395
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    • 2021
  • 텍스트 스타일 변환은 입력 스타일(source style)로 쓰여진 텍스트의 내용(content)을 유지하며 목적 스타일(target style)의 텍스트로 변환하는 문제이다. 텍스트 스타일 변환을 시퀀스 간 변환 문제(sequence-to-sequence)로 보고 기존 기계학습 모델을 이용해 해결할 수 있지만, 모델 학습에 필요한 각 스타일에 대응되는 병렬 말뭉치를 구하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 최근에는 비병렬 말뭉치를 이용해 텍스트 스타일 변환을 수행하는 방법들이 연구되고 있다. 이 연구들은 주로 인코더-디코더 구조의 생성 모델을 사용하기 때문에 입력 문장이 가지고 있는 내용이 누락되거나 다른 내용의 문장이 생성될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마스크 언어 모델(masked language model)을 이용해 입력 텍스트의 내용을 유지하면서 원하는 스타일로 변경할 수 있는 텍스트 스타일 변환 방법을 제안하고 한국어 긍정-부정, 채팅체-문어체 변환에 적용한다.

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