• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4264-4279
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• 2017

In this paper, maximum likelihood-based automatic lexicon generation using mixed-syllables is proposed for unlimited vocabulary voice interface for East Asian languages (e.g. Korean, Chinese and Japanese) in AI-assistant based interaction with mobile devices. The conventional lexicon has two inevitable problems: 1) a tedious repetition of out-of-lexicon unit additions to the lexicon, and 2) the propagation of errors during a morpheme analysis and space segmentation. The proposed method provides an automatic framework to solve the above problems. The proposed method produces a level of overall accuracy similar to one of previous methods in the presence of one out-of-lexicon word in a sentence, but the proposed method provides superior results with the absolute improvements of 1.62%, 5.58%, and 10.09% in terms of word accuracy when the number of out-of-lexicon words in a sentence was two, three and four, respectively.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.81-90
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• 2013

모바일 기기는 사용자가 늘 지니고 다니기 때문에 사용자의 주변 환경이나 행동 양상에 대한 매우 유용한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이들 정보를 하루 단위로 수집하여 하룻동안에 있었던 사용자의 행동에 대한 주제를 추출하고 이를 이용해 자동으로 일기를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 (1) 모바일 기기에서 사용자 행동 양상에 대한 정보를 모두 수집하고 (2) 수집한 정보로부터 개체명과 주제 연관 정보를 추출해 사용자가 그 날 있었던 일에 대한 주제를 추출한다. (3) (2)의 결과로부터 주제와 연관된 사건인 에피소드를 결정하고 (4) 문장 템플릿을 이용하여 문장을 생성한 후, 주제별 혹은 시간별로 스토리를 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법보다 간단하기 때문에 모바일 기기 내에서도 수행이 가능하므로 개인 정보를 유출할 수 있는 문제를 최소화 할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 문장의 형태로 정보를 제공하기 때문에 보다 많은 정보를 표현할 수 있다. 그리고 문장 생성 과정에 생성되는 주제 정보는 사용자의 행동 양상을 파악하는 자료로 이용할 수 있으므로 이를 바탕으로 한 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.49-59
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• 2000

컴퓨터의 발달과 인터넷 사용자의 증대로 자연어 처리의 연구에 관한 관심이 증대되고 있다. 그러나 대부분의 연구가 자연어 분석 및 이해에 집중되고 있어 자연어 생성에 관한 연구는 주목을 받지 못해 왔으며 자연어 생성을 자연어 분석의 역 과정으로 간단하게 생각하는 경향마저도 있다. 하지만 Web상에서의 다국어간 번역 자연어 인터페이스 자연어 검색 시스템 등 자연어처리에 관한 필요성이 증가함에 따라 자연어 생성의 필요성도 자연히 증가하고 있는 실정이며 좀 더 체계적인 자연어 생성 시스템 개발을 위해서는 자연어 생성에 관한 보다 구체적인 알고리즘에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영문 생성에 있어서 보다 자연스러운 문장을 생성하기 위한 알고리즘을 제안하며 특히 Igor Mel'uk (Mel'uk ＆ Zholkovsky, 1988)의 어휘 함수(LFs)를 이용한 어휘 결합을 통하여 절 길이의 설명문을 생성하는 영문 생성기의 구현에 대하여 논한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2178-2198
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• 2024

Graph-based document models have good capabilities to reveal inter-dependencies among unstructured text data. Natural language processing (NLP) systems that use such models as an intermediate representation have shown good performance. This paper proposes a novel fuzzy graph-based document model and to demonstrate its effectiveness by applying fuzzy logic tools for text summarization. The proposed system accepts a text document as input and identifies some of its sentence level features, namely sentence position, sentence length, numerical data, thematic word, proper noun, title feature, upper case feature, and sentence similarity. The fuzzy membership value of each feature is computed from the sentences. We also propose a novel algorithm to construct the fuzzy graph as an intermediate representation of the input document. The Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) metric is used to evaluate the model. The evaluation based on different quality metrics was also performed to verify the effectiveness of the model. The ANOVA test confirms the hypothesis that the proposed model improves the summarizer performance by 10% when compared with the state-of-the-art summarizers employing alternate intermediate representations for the input text.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.148-149
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• 2010

• 인지과학
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• 제3권2호
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• pp.311-328
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• 1992

인간이나 기계변역기에 의해 생성되는 영어 문장은 이들이 가지고 있는 동사사전의 내용과 효율적인 생성 알고리즘에 의해서 문장의 수준이나 정확성이 결정된다.이렇게 생성된 문장을 검사하는 기존의 영어 문법검사기들은 문자의 문형을 결정하는 중요한 요소인 동사형이나 문법적인 중요한 규정들을 포함하지 않고 있어서 비영어권의 사용자가 이용하기에는 부적절하다.본 논문에서는 인간이 번역하였거나 기계 번역기에 의해 생성된 문자을 검사하고 교정할 수 있도록,확장 동사형을 기반으로 한 동사 사전을 제안하고 이를 이용하여 영어 문장의 검사에 적용하는 방안에 대해 연구한다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제16권1호
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• pp.1-24
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• 2012

-Nun is generally known as a Topic marker in Korean. However, when it is combined with an accent, it is thought to have a different function, which is alleged to indicate 'contrast' (Kuno 1972). Although the fact that -nun marked item generates some kind of 'contrastive meaning' is uncontroversial, what 'contrast(ive)' means is still unclear. In t his paper, I propose that accented -nun generates two types of implicit propositions in addition to its at-issue meaning. A simple sentence has been repeatedly tested in various models in order to see what type of proposition each proposition corresponds to and it has been concluded that one is presupposition and the other is implicature. This tedious-looking test forms the main part of the first-half of this paper. The presupposition is the essential factor for the -nun marked item to obtain the 'contrastive' meaning. Based on the generation of this presupposition, I argue that -nun works as a contrast operator in a sentence. To illustrate -nun's function as a contrast operator forms the latter part of this paper.

• 음성과학
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• 제1권
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• pp.39-53
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• 1997

As the segmental phonetic output is derived from its underlying form, the phonetic surface of intonation could also be derived from its underlying tone melody. In order to show clearly the phonological processes (in fact, we need more than just phonological processes) involved in the generation of intonational surface, we need to formalize the description of those processes. This paper firstly examines different types of sentence-final intonation contour in Korean, and then attempt to formalize the intonational behavior of those contours. In this attempt, we will investigate what kinds of linguistic information participate in deciding the shapes of the. contours and what kinds of tonological processes the underlying tone melody undergoes before it takes the surface shape. In this analysis of intonation contours, we focus on the linguistic structure rather than the acoustic property, adopting just two tones L and H as phonological tones, with four phonetic pitches.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.81-88
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• 2024

생성형 AI 시장의 급속한 성장과 국내 기업과 기관의 큰 관심에도 불구하고, 부정확한 정보제공과 정보유출의 우려가 생성형 AI 도입을 저해하는 주된 요인으로 나타났다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 구조 기반의 질의응답시스템을 설계·구현하였다. 제안 방법은 한국어 문장 임베딩을 사용해 지식 데이터베이스를 구축하고, 최적화된 검색으로 질문 관련 정보를 찾아 생성형 언어 모델에게 제공된다. 또한, 이용자가 지식 데이터 베이스를 직접 관리하여 변경되는 업무 정보를 효율적으로 업데이트하도록 하고, 시스템이 폐쇄망에서 동작할 수 있도록 설계하여 기업의 기밀 정보의 유출 가능성을 낮추었다. 국내 기업 등 조직에서 생성형 AI를 도입하고 활용하고자 할 때 본 연구가 유용한 참고자료가 되길 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.205-213
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• 2010

본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.