• Journal of IKEEE
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• v.24 no.2
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• pp.523-528
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• 2020

With a widespread of sensor-rich mobile devices, the analysis of human activities becomes more general and simpler than ever before. In this paper, we propose two deep neural networks that efficiently and accurately perform human activity recognition (HAR) using tri-axial accelerometers. In combination with powerful modern deep learning techniques like batch normalization and LSTM networks, our model outperforms baseline approaches and establishes state-of-the-art results on WISDM dataset.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.11 no.1
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• pp.321-344
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• 2017

Smart homes are the new generation of homes where pervasive computing is employed to make the lives of the residents more convenient. Human activity recognition (HAR) is a fundamental task in these environments. Since critical decisions will be made based on HAR results, accurate recognition of human activities with low uncertainty is of crucial importance. In this paper, a novel HAR method based on a difference of convex programming (DCP) problem is represented, which manages to handle uncertainty. For this purpose, given an input sensor data stream, a primary belief in each activity is calculated for the sensor events. Since the primary beliefs are calculated based on some abstractions, they naturally bear an amount of uncertainty. To mitigate the effect of the uncertainty, a DCP problem is defined and solved to yield secondary beliefs. In this procedure, the uncertainty stemming from a sensor event is alleviated by its neighboring sensor events in the input stream. The final activity inference is based on the secondary beliefs. The proposed method is evaluated using a well-known and publicly available dataset. It is compared to four HAR schemes, which are based on temporal probabilistic graphical models, and a convex optimization-based HAR procedure, as benchmarks. The proposed method outperforms the benchmarks, having an acceptable accuracy of 82.61%, and an average F-measure of 82.3%.

• The Korean Journal of Health Service Management
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• v.13 no.3
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• pp.27-38
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• 2019

Objectives: The purpose of this study was to examine the influence of human rights sensitivity and nursing work environment on workplace bullying victimization among nurses in small- and medium-sized hospitals. Methods: The participants were 255 nurses from 5 general hospitals in Busan. A dataset was collected using a structured self-reporting questionnaire during the month of July 2018. The data were analyzed with SPSS WIN 23.0 software (IBM Corp., Armonk, NY, USA) using independent t-test, one-way analysis of variance, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression analysis. Results: Nursing work environment showed negative correlation with workplace bullying victimization. Being a witness to bullying, organizational support, head nurse's leadership, and relationships with peers were found to influence workplace bullying victimization, and these 4 variables explained 37% of workplace bullying victimization. Conclusions: Formal procedures for cases of bullying and improvements in the leadership of head nurses and peer relationships are crucial to reducing workplace bullying victimization among nurses in small- and medium-sized hospitals. Hospital executives' efforts to provide sufficient physical and human resources for nursing services and to improve the welfare of nurses are also needed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.219-224
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• 2022

최근 딥러닝이 상식 정보를 추론하지 못하거나, 해석 불가능하다는 한계점을 보완하기 위해 지식 그래프를 기반으로 자연어 텍스트를 생성하는 연구가 중요하게 수행되고 있다. 그러나 이를 위해서 대량의 지식 그래프와 이에 대응되는 문장쌍이 요구되는데, 이를 구축하는 데는 시간과 비용이 많이 소요되는 한계점이 존재한다. 또한 하나의 그래프에 다수의 문장을 생성할 수 있기에 구축자 별로 품질 차이가 발생하게 되고, 데이터 균등성에 문제가 발생하게 된다. 이에 본 논문은 공개된 지식 그래프인 디비피디아를 활용하여 전문가의 도움 없이 자동으로 데이터를 쉽고 빠르게 구축하는 방법론을 제안한다. 이를 기반으로 KoBART와 mBART, mT5와 같은 한국어를 포함한 대용량 언어모델을 활용하여 문장 생성 실험을 진행하였다. 실험 결과 mBART를 활용하여 미세 조정 학습을 진행한 모델이 좋은 성능을 보였고, 자연스러운 문장을 생성하는데 효과적임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.55-60
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• 2021

최근 한국어에 대한 자연어 처리 연구는 딥러닝 기반의 자연어 이해 모델을 중심으로 각 모델의 성능에 대한 비교 분석과 평가가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 한국어 생성 모델에 대해서도 자연어 이해 영역의 하위 과제(e.g. 감정 분류, 문장 유사도 측정 등)에 대한 수행 능력만을 정량적으로 평가하여, 생성 모델의 한국어 문장 구성 능력이나 상식 추론 과정을 충분히 평가하지 못하고 있다. 또한 대부분의 생성 모델은 여전히 간단하고 일반적인 상식에 부합하는 자연스러운 문장을 생성하는 것에도 큰 어려움을 겪고 있기에 이를 해결하기 위한 개선 연구가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 한국어 생성 모델이 일반 상식 추론 능력을 바탕으로 문장을 생성하도록 KommonGen 데이터셋을 제안한다. 그리고 KommonGen을 통해 한국어 생성 모델의 성능을 정량적으로 비교 분석할 수 있도록 평가 기준을 구성하고, 한국어 기반 자연어 생성 모델의 개선 방향을 제시하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.13 no.2
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• pp.929-944
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• 2019

Many critical applications require accurate real-time human action recognition. However, there are many hurdles associated with capturing and pre-processing image data, calculating features, and classification because they consume significant resources for both storage and computation. To circumvent these hurdles, this paper presents a recognition machine learning (ML) based system model which uses reduced data structure features by projecting real 3D skeleton modality on virtual 2D space. The MMU VAAC dataset is used to test the proposed ML model. The results show a high accuracy rate of 97.88% which is only slightly lower than the accuracy when using the original 3D modality-based features but with a 75% reduction ratio from using RGB modality. These results motivate implementing the proposed recognition model on an embedded system platform in the future.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.198-204
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• 2022

대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.82-86
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• 2020

딥러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 의해 향상된다. 그러나 데이터 구축은 많은 비용과 시간을 요구한다. 특히 전문 도메인의 데이터를 구축할 경우 도메인 지식을 갖춘 작업자를 활용할 비용과 시간이 더욱 제약적이다. 능동 학습 기법은 최소한의 데이터 구축으로 모델의 성능을 효율적으로 상승시키기 위한 방법이다. 다양한 데이터셋이 능동 학습 기법으로 구축된 바 있으나, 아직 전문 도메인의 한국어 데이터를 구축하는 연구는 활발히 수행되지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 능동학습기법을 통해 금융 도메인의 개체명 인식 코퍼스를 구축하였고, 이를 통해 다음의 기여가 있다: (1) 금융 도메인 개체명 인식 코퍼스 구축에 능동 학습 기법이 효과적임을 확인하였고, (2) 이를 통해 금융 도메인 개체명 인식기를 개발하였다. 본 논문이 제안하는 방법을 통해 8,043문장 데이터를 구축하였고, 개체명 인식기의 성능은 80.84%로 달성되었다. 또한 본 논문이 제안하는 방법을 통해 약 12~25%의 예산 절감 효과가 있음을 실험으로 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.292-297
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• 2020

자연어 추론 모델은 전제와 가설 사이의 의미 관계를 함의와 모순, 중립 세 가지로 판별한다. 영어에서는 RTE(recognizing textual entailment) 데이터셋과 다양한 NLI(Natural Language Inference) 데이터셋이 이러한 모델을 개발하고 평가하기 위한 벤치마크로 공개되어 있다. 본 연구는 국외의 텍스트 추론 데이터 주석 가이드라인 및 함의 데이터를 언어학적으로 분석한 결과와 함의 및 모순 관계에 대한 의미론적 연구의 토대 위에서 한국어 자연어 추론 벤치마크 데이터 구축 방법론을 탐구한다. 함의 및 모순 관계를 주석하기 위하여 각각의 의미 관계와 관련된 언어 현상을 정의하고 가설을 생성하는 방안에 대하여 제시하며 이를 바탕으로 실제 구축될 데이터의 형식과 주석 프로세스에 대해서도 논의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.519-521
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• 2019

최근 소셜 메신저를 통해 많은 사람들이 의사소통을 주고받음에 따라, 텍스트에서 감정을 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 감정이 태깅된 데이터가 필요하다. 하지만, 기존 연구는 감정이 태깅된 데이터의 양이 많지가 않다. 이는 텍스트에서 감정을 파악하는데 성능 저하를 야기할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 단어 매칭 방법과 형태소 매칭 방법을 이용하여 많은 양의 한국어 감정 태깅 데이터셋인 EmoNSMC 를 구축하였다. 구축한 데이터셋은 네이버 영화 감상 리뷰 데이터 (NSMC)에 디스턴트 수퍼비전 방법 (distant supervision) 방법을 적용하여 weak labeling을 진행하였고, 이 과정에서 한국어 감정 어휘 사전 (KTEA) 을 이용하였다. 구축된 데이터셋의 감정 분포 결과, 형태소 매칭 방법을 통해 구축한 데이터셋이 좀 더 감정 분포가 균등한 것을 확인할 수 있었다. 해당 데이터셋은 공개되어 있다.