• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.218-224
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• 2016

본 논문은 컴퓨터 기반의 자동 채점 시스템을 실용적으로 활용할 수 있도록 자연어 처리 기술을 이용하여 채점 기준표 작성 과정을 쉽게 하고 수작업 채점 비용의 절감 및 채점 기간을 단축시키는 방법을 제안한다. 자동 채점의 기준이 되는 정답 템플릿은 학생들이 작성한 답안들로부터 쉽고 편리하게 작성할 수 있도록 하였으며, 채점 정확도를 향상시키고 채점 오류를 최소화하여 신뢰도를 높이고자 하였다. 수작업 채점 대신에 자동채점 시스템을 도입하였을 때 그 효용성을 검증하기 위하여 2014년도 국가수준 학업성취도 평가의 사회과목 답안에 대해 자동 채점을 수행하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.517-522
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• 2019

많은 비즈니스에서 챗봇은 사용자의 질문에 가장 즉각적이고 직접적인 피드백으로 제공함으로써 사용자 경험을 높여가고 있으며 그 활용 영역이 커져가고 있다. 본 연구에서는 챗봇의 정의를 비롯해 명령방식, 기능, 플랫폼에 따른 세 가지 유형을 구분되는 요소에 따라 분류해 보았다. 그 과정에서 기능적 구분 요소는 패턴인식, 자연어처리, 시멘틱 웹, 텍스트 마이닝, 상황인식 컴퓨팅의 기능적 부분의 핵심 기술 요소가 챗봇 UX를 위해 필요하지만 현재 단계에서의 한계도 알 수 있었다. 이를 바탕으로 더 나은 사용자 경험을 위한 챗봇의 UX요소를 페이스북, 스카이프, 텔레그램, 구글어이스턴트를 대상으로 분석하였으며 카드와 같은 기본 UI요소와 빠른 응답, 명령, 영구 메뉴의 적용이 사용자 경험요소로 필요함을 알 수 있었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.284-291
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• 2022

Historical data from comparable projects can serve as benchmarking data for an ongoing project's planning during the project scoping phase. As project owners typically store substantial amounts of data generated throughout project life cycles in digitized databases, they can capture appropriate data to support various project planning activities by accessing digital databases. One of the most important work tasks in this process is identifying one or more past projects comparable to a new project. The uniqueness and complexity of construction projects along with unorganized data, impede the reliable identification of comparable past projects. A project scope document provides the preliminary overview of a project in terms of the extent of the project and project requirements. However, narratives and free-formatted descriptions of project scopes are a significant and time-consuming barrier if a human needs to review them and determine similar projects. This study proposes an Artificial Intelligence-driven model for analyzing project scope descriptions and evaluating project similarity using natural language processing (NLP) techniques. The proposed algorithm can intelligently a) extract major work activities from unstructured descriptions held in a database and b) quantify similarities by considering the semantic features of texts representing work activities. The proposed model enhances historical comparable project identification by systematically analyzing project scopes.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.60-65
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• 2013

Introducing the concept of construction safety in the design/engineering phase can improve the efficiency and effectiveness of safety management on construction sites. In this sense, further improvements for safety can be made in the design/engineering phase through the development of (1) an automated hazard identification process that is little dependent on user knowledge, (2) an automated construction schedule generation to accommodate varying hazard information over time, and (3) a visual representation of the results that is easy to understand. In this paper, we formulate an automated hazard identification framework for construction safety by extracting hazard information from related regulations to eliminate human interventions, and by utilizing a visualization technique in order to enhance users' understanding on hazard information. First, the hazard information is automatically extracted from textual safety and health regulations (i.e., Occupational Safety Health Administration (OSHA) Standards) by using natural language processing (NLP) techniques without users' interpretations. Next, scheduling and sequencing of the construction activities are automatically generated with regard to the 3D building model. Then, the extracted hazard information is integrated into the geometry data of construction elements in the industry foundation class (IFC) building model using a conformity-checking algorithm within the open source 3D computer graphics software. Preliminary results demonstrate that this approach is advantageous in that it can be used in the design/engineering phases of construction without the manual interpretation of safety experts, facilitating the designers' and engineers' proactive consideration for improving safety management.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.721-724
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• 2018

최근 청소년들은 욕설, 폭력적, 선정적, 비하적 표현을 일상생활에서 자연스럽게 사용하고 있다. 현재 청소년들은 자극적이고 폭력적인 개인 방송을 시청하며 유해 표현을 학습한다. 그래서 여러 기업에서는 모니터링 요원을 배치하거나 사용자들의 신고를 통해 유해 영상을 제재하는 중이다. 하지만 방대한 규모의 동용상 때문에 사람이 직접 모든 영상을 확인하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 자연어 처리 기술을 활용하여 자동으로 유해 영상을 탐지하는 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 데이터 수집, 텍스트 변환, 형태소 분석, 유해 사전 구성, 유해 판단 5가지 과정으로 이루어진다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.69-80
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• 2021

딥러닝 모델을 활용한 인공신경망 기계번역 (Neural machine translation)이 주류 분야로 떠오르면서 최고의 성능을 위해 모델과 데이터 언어 쌍에 대한 많은 투자와 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 최근 대부분의 인공신경망 기계번역 연구들은 번역 문장의 품질을 극대화하는 자연어 생성을 위한 디코딩 전략 (Decoding strategy)에 대해서는 미래 연구 과제로 남겨둔 채 다양한 실험과 구체적인 분석이 부족한 상황이다. 기계번역에서 디코딩 전략은 번역 문장을 생성하는 과정에서 탐색 경로를 최적화 하고, 모델 변경 및 데이터 확장 없이도 성능 개선이 가능하다. 본 논문은 시퀀스 투 시퀀스 (Sequence to Sequence) 모델을 활용한 신경망 기반의 기계번역에서 고전적인 그리디 디코딩 (Greedy decoding)부터 최신의 방법론인 Dynamic Beam Allocation (DBA)까지 비교 분석하여 디코딩 전략의 효과와 그 의의를 밝힌다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.197-207
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• 2022

본 논문에서는 코딩 학습 중 학습자의 인지 부하 감소를 목적으로 자연어 처리 모델을 이용하여 전이학습 및 미세조정을 통해 블록 프로그래밍 환경에서 이미 이루어진 학습자의 블록을 학습하여 학습자에게 다음 단계에서 선택 가능한 블록을 생성하고 추천해 주는 머신러닝 기반 블록 코드 생성 및 추천 모델을 개발하였다. 모델 개발을 위해 훈련용 데이터셋은 블록 프로그래밍 언어인 '엔트리' 사이트의 인기 프로젝트 50개의 블록 코드를 전처리하여 제작하였으며, 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋 및 테스트 데이터셋으로 나누어 LSTM, Seq2Seq, GPT-2 모델을 기반으로 블록 코드를 생성하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 성능 평가 결과, GPT-2가 LSTM과 Seq2Seq 모델보다 문장의 유사도를 측정하는 BLEU와 ROUGE 지표에서 더 높은 성능을 보였다. GPT-2 모델을 통해 실제 생성된 데이터를 확인한 결과 블록의 개수가 1개 또는 17개인 경우를 제외하면 BLEU와 ROUGE 점수에서 비교적 유사한 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권2호
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• pp.11-28
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• 2016

In this paper, we proposed a dictionary extension and a ternary decomposition technique to improve the effectiveness of Khmer word segmentation. Most word segmentation approaches depend on a dictionary. However, the dictionary being used is not fully reliable and cannot cover all the words of the Khmer language. This causes an issue of unknown words or out-of-vocabulary words. Our approach is to extend the original dictionary to be more reliable with new words. In addition, we use ternary decomposition for the segmentation process. In this research, we also introduced the invisible space of the Khmer Unicode (char\u200B) in order to segment our training corpus. With our segmentation algorithm, based on ternary decomposition and invisible space, we can extract new words from our training text and then input the new words into the dictionary. We used an extended wordlist and a segmentation algorithm regardless of the invisible space to test an unannotated text. Our results remarkably outperformed other approaches. We have achieved 88.8%, 91.8% and 90.6% rates of precision, recall and F-measurement.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1663-1672
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• 2021

There are various typing practice applications. In addition, research cases on learning applications that support typing practice have been reported. These services are usually provided in a way that utilizes their own built-in text. Learners collect various contents through web services and use them a lot for learning. Therefore, this paper proposes a learning application to increase the learning effect by collecting vast amounts of web content and applying it to typing practice. The proposed application is implemented using Tkinter, a GUI module of Python. BeautifulSoup module of Python is used to extract information from the web. In order to process the extracted data, the NLTK module, which is an English data preprocessor, and the KoNLPy module, which is a Korean language processing module, are used. The operation of the proposed function is verified in the implementation and experimental results.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.317-319
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• 2022

Rich morphology language such as Arabic needs more investigation and method to improve the sentiment analysis task. Using all document parts in the process of the sentiment analysis may add some unnecessary information to the classifier. Therefore, this paper shows the ongoing work to use sentence location as a feature with Arabic sentiment analysis. Our proposed method employs a supervised sentiment classification method by enriching the feature space model with some information from the document. The experiments and evaluations that were conducted in this work show that our proposed feature in the sentiment analysis for Arabic improves the performance of the classifier compared to the baseline model.