• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.241-246
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• 2021

스니펫 추출은 정보검색에서 주요한 문서 정보를 짧은 문단 형태로 보여주는 것으로 사용자가 검색결과를 좀 더 효율적으로 확인할 수 있게 도와준다. 그러나 기존 스니펫은 어휘가 일치하는 문장을 찾아 보여주기에 검색의도가 반영되기 어렵다. 또한 의미적 정답을 찾기 위해 질의응답 방법론이 응용되고 있지만 오픈 도메인 환경에서 품질이 낮은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 스니펫 추출, 의도 부착, 검증 3단계로 스니펫을 추출하여 추출된 스니펫이 질의 의도에 적합하게 추출되도록 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 전통적인 스니펫보다 만족도가 높은 것을 보였고, 스니펫 추출만 했을 때보다 의도 부착, 검증을 하였을 때 정확도가 0.3165만큼 향상되는 것을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.512-517
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• 2020

구묶음은 문장을 겹치지 않는 문장 구성 성분으로 나누는 과정으로, 구묶음 방법에 따라 구문분석, 관계 추출 등 다양한 하위 태스크에 사용할 수 있다. 본 논문에서는 문장의 키워드를 추출하기 위한 구묶음 방식을 제안하고, 키워드 단위 구묶음 데이터를 구축하기 위한 가이드라인을 제작하였다. 해당 가이드라인을 적용하여 구축한 데이터와 BERT 기반의 모델을 이용하여 학습 및 평가를 통해 구축된 데이터의 품질을 측정하여 78점의 F1점수를 얻었다. 이후 패턴 통일, 형태소 표시 여부 등 다양한 개선 방법의 적용 및 재실험을 통해 가이드라인의 개선 방향을 제시한다.

• Journal of Information Technology Services
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• v.21 no.2
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• pp.61-84
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• 2022

With the recent application of deep learning to Natural Language Processing (NLP), the performance of NLP has improved significantly and NLP is emerging as a core competency of organizations. However, when encountering NLP use cases that are sporadically reported through various online and offline channels, it is often difficult to come up with a big picture of how to understand and interpret them or how to connect them to business. This study presents a framework for systematically analyzing NLP use cases, considering the characteristics of NLP techniques applicable to almost all industries and business functions, environmental changes in the era of the Fourth Industrial Revolution, and the effectiveness of adopting NLP reflecting all business functional areas. Through solving research questions based on the framework, the usefulness of it is validated. First, by accumulating NLP use cases and pivoting them around the business function dimension, we derive how NLP techniques are used in each business functional area. Next, by synthesizing related surveys and reports to the accumulated use cases, we draw implications for each business function and major NLP techniques. This work promotes the creation of innovative business scenarios and provides multilateral implications for the adoption of NLP by systematically viewing NLP techniques, industries, and business functional areas. The use case analysis framework proposed in this study presents a new perspective for research on new technology use cases. It also helps explore strategies that can dramatically improve organizational performance through a holistic approach that encompasses all business functional areas.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.44 no.1
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• pp.39-55
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• 2024

This study aimed to examine research trends related to Natural Language Processing (NLP) in science education by analyzing 37 domestic and international documents that utilized NLP techniques in the field of science education from 2011 to September 2023. In particular, the study systematically analyzed the content, focusing on the main application areas of NLP techniques in science education, the role of teachers when utilizing NLP techniques, and a comparison of domestic and international perspectives. The analysis results are as follows: Firstly, it was confirmed that NLP techniques are significantly utilized in formative assessment, automatic scoring, literature review and classification, and pattern extraction in science education. Utilizing NLP in formative assessment allows for real-time analysis of students' learning processes and comprehension, reducing the burden on teachers' lessons and providing accurate, effective feedback to students. In automatic scoring, it contributes to the rapid and precise evaluation of students' responses. In literature review and classification using NLP, it helps to effectively analyze the topics and trends of research related to science education and student reports. It also helps to set future research directions. Utilizing NLP techniques in pattern extraction allows for effective analysis of commonalities or patterns in students' thoughts and responses. Secondly, the introduction of NLP techniques in science education has expanded the role of teachers from mere transmitters of knowledge to leaders who support and facilitate students' learning, requiring teachers to continuously develop their expertise. Thirdly, as domestic research on NLP is focused on literature review and classification, it is necessary to create an environment conducive to the easy collection of text data to diversify NLP research in Korea. Based on these analysis results, the study discussed ways to utilize NLP techniques in science education.

• Microbiology and Biotechnology Letters
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• v.21 no.3
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• pp.229-238
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• 1993

An nlp (Ner like protein) gene from E. coli was previously cloned and sequenced. Here we show that expression of the sugar metabolism related genes, lacZ, malQ and malP, increased 2.5-to 8.3-fold in the presence of a plasmid containing the nlp gene. This suggested that the nlp gene could induce maltose- and lactose-metabolism coordinately with crp*1 in the absence of cAMP. Using the nlp-lacZ fusion gene, it was possible to show the promoter of nlp was active in vivo.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.333-338
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• 2019

인코더-디코더(Encoder-decoder)는 현대 기계 번역(Machine translation)의 가장 기본이 되는 모델이다. 인코딩은 마치 인간의 뇌가 출발어(Source language) 문장을 읽고 이해를 하는 과정과 유사하고, 디코딩은 뇌가 이해한 의미를 상응하는 도착어(Target language) 문장으로 재구성하는 행위와 비슷하다. 그렇다면 벡터로 된 인코더 표현은 문장을 읽고 이해함으로써 변화된 뇌의 상태에 해당한다고 볼 수 있다. 사람이 어떤 문장을 잘 번역하기 위해서는 그 문장에 대한 이해가 뒷받침되어야 하는 것처럼, 기계 역시 원 문장이 가진 의미를 제대로 인코딩해야 향상된 성능의 번역이 가능할 것이다. 본 논문에서는 뇌과학에서 뇌 동기화(Brain-to-brain coupling)라 일컫는 현상을 모방해, 출발어와 도착어의 공통된 의미를 인코딩하여 기계 번역 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 이중 번역 기법을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.199-204
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• 2020

기존의 자연어 의미 표상 방법은 크게 나눠보았을 때 두 가지가 있다. 첫 번째로, 전통적인 기호 기반 의미 표상 방법론이다. 이 방법론들은 논리적이고 해석가능하다는 장점이 있으나, 구축에 시간이 많이 들고 정작 기호 자체의 의미를 더욱 미시적으로 파악하기 어렵다는 단점이 있었다. 반면, 최근 대두된 분산 표상의 경우 단어 하나하나의 의미는 상대적으로 잘 파악하는 반면, 문장 등의 복잡한 구조의 의미를 나타내는 데 있어 상대적으로 약한 측면을 보이며 해석가능하지 않다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 둘의 장점을 섞어서 서로의 단점을 보완하는 새로운 의미 표상을 제안하였으며, 이 표상이 유의미하게 문장의 의미를 담고 있음을 비지도 문장 군집화 문제를 통해 간접적으로 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.215-220
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• 2014

본 논문은 LOD2 커뮤니티 과제 중 하나인 NLP2RDF를 한국어에 적용하면서 고안한 프레임워크에 대해 제시하고 있다. 이 프레임워크를 통해, 한국어 NLP2RDF는 다양한 한국어 자연언어처리 도구들로 부터의 결과물 및 다양한 한국어 언어 자원에 대한 활용도 높은 이용 방법에 대한 제시 및 국제적 상호 운용성을 위해 NIF(NLP Interchange Format)[1] 규격을 준수한 RDF(Resource Description Framework)를 생성하기 위한 방법론을 소개한다. 또한 NIF(NLP Interchange Format)를 통한 포맷 통일화 과정에서 발생하는 NIF 온톨로지의 불완전성에 대한 개선 방향에 대해서도 갼략하게 제시한다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.48 no.11
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• pp.829-840
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• 2010

In recent years, medical techniques have provided patients with various measures to improve their quality of life. For dental treatment, drug-mediated sedation techniques for relieving dental anxiety have been developed, but behavior control through drugmediation may be limited because of possible side effects, contraindications, and the additional expense to the patient. Many patients tend to avoid the treatment or are unwilling to accept it and this makes both patients and dentists feel pressured. The field of NLP application might alleviate this uncomfortableness. Recently, NLP has spread to the dental and medical field rapidly and has been used in surgical treatments as well as in direct psychotherapy. NLP techniques which could be applied to dental phobic patients are as follows. 1) anchoring, 2) dissociation, 3) submodality change, 4) time line threapy, 5) swish pattern, 6) six step reframing, 7) parts integration, 8) modeling and imagination and so on. The aim of this study is to examine the strategy of NLP psychology so that dental phobic patients can be treated efficiently and effectively by the application of behavior management. Through NLP, patients can be induced to have more positive attitudes and experiences in future dental treatment.

• Computational Structural Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.179-186
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• 1996

A simple nonlinear programming(NLP) formulation for the optimal topology problem of structures is developed and examined. The NLP formulation is general, and can handle arbitrary objective functions and arbitrary stress, displacement constraints under multiple loading conditions. The formulation is based on simultaneous analysis and design approach to avoid stiffness matrix singularity resulting from zero sizing variables. By embedding the equilibrium equations as equality constraints in the nonlinear programming problem, we avoid constructing and factoring a system stiffness matrix, and hence avoid its singularity. The examples demonstrate that the formulation is effective for finding an optimal solution, and shown to be robust under a variety of constraints.