• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.633-636
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• 2021

개체명 인식은 주어진 문장 안의 고유한 의미가 있는 단어들을 인명, 지명, 단체명 등의 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 문제이다. 최근 연구에서는 딥 러닝, 대용량 언어 모델을 사용한 연구들이 활발하게 연구되어 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 이러한 방법은 대용량 학습 말뭉치와 이를 처리할 수 있는 높은 연산 능력을 필요로 하며 모델의 실행 속도가 느려서 실용적으로 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 얕은 기계 학습 기법을 적용한 ManiFL을 사용한 개체명 인식 시스템을 제안한다. 형태소의 음절, 품사 정보, 직전 형태소의 라벨만을 자질로 사용하여 실험하였다. 실험 결과 F1 score 기준 90.6%의 성능과 초당 974 문장을 처리하는 속도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2021

본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.343-346
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• 2020

개체명 인식은 주어진 문장 내에서 OOV(Out of Vocaburary)로 자주 등장하는 고유한 의미가 있는 단어들을 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 작업이다. 최근 개체명이 문장 내에서 OOV로 등장하는 문제를 해결하기 위해 외부 리소스를 활용하는 연구들이 많이 진행되었다. 본 논문은 의미역, 의존관계 분석에 한국어 어휘지도를 이용한 자질을 추가하여 성능 향상을 보인 연구들을 바탕으로 이를 한국어 개체명 인식에 적용하고 평가하였다. 실험 결과, 한국어 어휘지도를 활용한 자질을 추가로 학습한 모델이 기존 모델에 비해 평균 1.83% 포인트 향상하였다. 또한, CRF 단일 모델만을 사용했음에도 87.25% 포인트라는 높은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.490-492
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• 2022

최근 사법분야에 지능형 법률 서비스를 제공하게 되면서 학습데이터로서 판결문의 중요성이 높아지고 있다. 그중 범죄사실은 수사자료와 유사하여 범죄수사에 귀중한 자료역할을 하고 있지만, 주체가 생략되거나 긴 문장의 형태로 인해 구성요건을 추출하고 사건의 인과관계 파악이 어려울 수 있어 이를 분석하는데 적지 않은 시간과 인력이 소비될 수밖에 없다. 따라서, 본 논문에서는 사전학습모델을 활용한 개체명 인식과 형태소 분석기반 이벤트 추출기법을 범죄사건 재구성에 적용하여 핵심 사건추출을 간편화하고 시각적으로 표현해 전체적인 사건 흐름 이해도를 향상할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.670-672
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• 2023

본 논문에서는 소셜 미디어 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지하는 모델인 FC-BERT 를 기반으로 소셜 네트워크 분석을 활용하여 웹 애플리케이션을 구현하였다. FC-BERT 모델을 거쳐 나온 개체명 인식 결과 중에 같은 의미를 가진 서로 다른 약물 이상 반응 표현들을 MedDRA 부작용 사전을 참고하여 하나의 MedDRA 용어로 표준화하여 매핑했다. 해당 결과에 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 생성한 상위 15 개의 ADR 동시 출현 그래프를 상위 30 개의 워드 클라우드와 함께 시각화하여 보여주는 웹 애플리케이션을 개발했다. 동시 출현 그래프는 가장 많은 리뷰에서 동시에 나타나는 ADR 쌍을 보여준다. 본 논문에서 제안한 웹 애플리케이션은 사람마다 다르게 나타나는 다양한 약물 이상 반응을 사용자에게 좀 더 접근성이 좋게 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.505-509
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• 2023

개체명 인식은 주어진 텍스트에서 특정 유형의 개체들을 식별하고 추출하는 작업이다. 일반적인 딥러닝 기반 개체명 인식은 사전에 개체명들을 모두 정의한 뒤 모델을 학습한다. 하지만 실제 학습 환경에서는 지속적으로 새로운 개체명이 등장할 수 있을뿐더러 기존 개체명을 학습한 데이터가 접근이 불가할 수 있다. 또한, 새로 모델을 학습하기 위해 새로운 데이터에 기존 개체명을 수동 태깅하기엔 많은 시간과 비용이 든다. 해결 방안으로 여러 방법론이 제시되었지만 새로운 개체명을 학습하는 과정에서 기존 개체명 지식에 대한 망각 현상이 나타났다. 본 논문에서는 지식증류를 활용한 지속학습이 한국어 개체명 인식에서 기존 지식에 대한 망각을 줄이고 새로운 지식을 학습하는데 효과적임을 보인다. 국립국어원에서 제공한 개체명 인식 데이터로 실험과 평가를 진행하여 성능의 우수성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.458-460
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• 2023

가공식품이라는 특정 도메인에서는 기존 검색엔진에서 많이 활용되는 BM25 만을 가지고 최저가 검색하는 데는 어려움이 있다. 본 논문에서는 BM25 외에도 검색의 정확성을 높이기 위해 HuggingFace 에 공개되어 있는 KoELECTRA 를 활용하여 개체명 인식(Named Entity Recognition 과 이진 분류모델(Binary Classification)을 Fine-tuning 하고 BM25 와 연계하여 구축한 검색시스템을 제안한다. 기존의 BM25 대비 성능 평가를 통해 효과를 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.428-429
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• 2023

개체명 인식은 자연어 처리의 핵심적인 작업으로, 특정 범주의 명칭을 문장에서 식별하고 분류한다. 이러한 기술은 헬스케어 분야에서 진단 지원 및 데이터 관리에 필수적이다. 그러나 기존의 사전 학습된 모델을 특정 도메인에 대해 전이학습하는 방법은 대량의 데이터에 크게 의존하는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 방대한 데이터로 학습된 거대 언어 모델(LLM) 활용을 중심으로, 한국어의 교착어 특성을 반영하여 형태소 정보를 활용한 Few-Shot 프롬프트를 통해 한국어 헬스케어 도메인에서의 개체명 인식 방법을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.55-68
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• 2024

플랜트 엔지니어링 기업은 서로 다른 공종별 부서에서 플랜트 공정/설비/파이프/계장 등 각 관련 분야의 요구사항 문서를 작성하거나 참조하게 된다. 공정 관련 요구사항 문서는 공정에 대한 설명과 함께 이를 운영할 설비 또는 관련 시설의 요구사항들을 포함한다. 각 공종별 문서에 기술된 설비 또는 부품에 관련된 요구사항과 사양 정보는 문서의 작성자와 검토자들이 다르기 때문에 상호 간에 불일치가 발생할 가능성이 있다. 이 사항들에 대한 일치성을 확인하는 것은 전체 플랜트 설계 정보의 신뢰도를 높일 수 있다. 하지만, 문서의 양이 방대하고 서로 다른 문서들에 동일한 설비 부품에 대한 요구사항들이 일반 문장 형태로 흩어져 있기에 이를 사람이 추적하여 관리하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 서로 다른 문서들 내에 기술된 요구사항 문장들을 분석하여 설비 또는 설비 부품과 관련된 요구사항 문장의 유사도를 계산하여 의미적으로 동일한 문장을 찾아내는 방법을 제안한다. 요구사항 문장의 유사도를 계산하기 위하여 의미적으로 요구사항의 중심이 되는 부품과 속성을 개체명 인식 방법을 활용하여 찾아내고, 찾아진 부품과 속성들의 유사도를 계산하여 두문장이 의미적으로 동일함을 판단하는 방법을 제안한다. 플랜트 현장에서 사용하는 문서의 문장들을 예제로 하여 제안하는 방법을 설명하고 실험 결과를 설명한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.