• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1821-1841
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• 1997

본 논문은 형식 기술 기법 중의 하나인 LOTOS 명세로부터 적합성 시험 시퀀스를 자동 생성하는 방법을 기술한다. 전체적인 시스템 구현을 위해 현재까지 연구된 여러가지 알고리즘들을 응용하여 적용하였고, 또 Rural Chinese Postman tour 개념을 개선한 후 적용하였다. 통신 프로토콜에 대한 LOTOS 명세로부터 CAESAR 도구의 Petri-net을 통한 시뮬레이션 기능을 이용하여 해당상태 천이 그래프를 생성하고, 얻어진 상태 천이 그래프에 대해 적합성 시험 시퀀스를 생성하기 위해 주어진 그래프의 각 상태에 대한 유일한 시퀀스인 UE sequence(Unique Event sequence)를 정의하였다. 또한 이러한 UE 시퀀스가 존재하지 않는 상태에 대해서는 부분 UE sequence(Partial UE sequence) 및 signature를 정의하였고, 또 이러한 특성 시퀀스에 대한 경험적 연구 결과를 정리하였다. 한편, 최적의 시험 시퀀스 생성을 위해 얻어진 특성 시퀀스들을 Rural Chinese Postman tour 개념에 적용하는 방법론에 대해서도 제시하였다. 또 생성된 적합성 시험 시퀀스의 오류 판단 영역 예측 방법 및 과정과 결과에 대해서도 기술하였고, 얻어진 시험 시퀀스를 표준 시험 표준기법인 TTCN으로의 변화 방법론도 제시하였다. 마지막으로 제안된 생성방법론에 대한 프로토타입은 실제 통신 프로토콜에 적용하기 위해 실질적인 많은 부분을 고려하면서 실행시험 스우트 생성을 위해 구현되었고, 이 프로토타입은 지능망이나 PCS 또는 ATM 프로토콜을 위한 적합성 시험 목적으로 사용될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.109-117
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• 2021

최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)을 위한 수단으로 음성기반 인터페이스의 사용률이 높아지고 있다. 이에 음성인식 결과에 오류를 교정하기 위한 후처리기에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 그러나 sequence to sequence(S2S)기반의 음성인식 후처리기를 제작하기 위해서는 데이터 구축을 위해 human-labor가 많이 소요된다. 최근 기존의 구축 방법론의 한계를 완화하기 위하여 음성인식 후처리기를 위한 새로운 데이터 구축 방법론인 Back TranScription(BTS)이 제안되었다. BTS란 TTS와 STT 기술을 결합하여 pseudo parallel corpus를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자(phonetic transcriptor)의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축할 수 있다. 본 논문은 기존의 BTS 연구를 확장하여 어떠한 기준 없이 데이터를 구축하는 것보다 어투와 도메인을 고려하여 데이터 구축을 해야함을 실험을 통해 검증을 진행하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.35-43
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• 2021

최근 다언어모델(Cross-lingual language model)을 활용하여 한 번도 보지 못한 특정 언어의 하위 태스크를 수행하는 제로샷 교차언어 전이(Zero-shot cross-lingual transfer)에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)을 학습하기 위한 데이터 구축적 측면에서의 한계점을 지적하고, 데이터를 구축하기 어려운 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 제로샷 교차언어 전이를 수행한다. QE에서 제로샷을 다룬 연구는 드물며, 본 논문에서는 교차언어모델을 활용하여 영어-독일어 QE 데이터에 대해 미세조정을 실시한 후 다른 언어쌍으로의 제로샷 전이를 진행했고 이 과정에서 다양한 다언어모델을 활용하여 비교 연구를 수행했다. 또한 다양한 자원 크기로 구성된 언어쌍에 대해 제로샷 실험을 진행하고 실험 결과에 대해 언어별 언어학적 특성 관점으로의 분석을 수행하였다. 실험결과 multilingual BART와 multillingual BERT에서 가장 높은 성능을 보였으며, 특정 언어쌍에 대해 QE 학습을 전혀 진행하지 않은 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 유도하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.125-132
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• 2022

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장 압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는 데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를 활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을 고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의 사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가 자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를 측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을 비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.