개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.
외국어로 구성된 용어를 발음에 기반하여 자국의 언어로 표기하는 것을 음차 표기라 한다. 국가 간의 경계가 허물어짐에 따라, 외국어에 기원을 두는 용어를 설명하기 위해 뉴스 등 다양한 웹 문서에서는 동일한 발음을 가지는 외국어 표기와 한국어 표기를 혼용하여 사용하고 있다. 이에 좋은 검색 결과를 가져오기 위해서는 외국어 표기와 더불어 사람들이 많이 사용하는 다양한 음차 표기를 함께 검색에 활용하는 것이 중요하다. 음차 표기 모델과 음차 표기 대역 쌍 추출을 통해 음차 표현을 생성하는 기존 방법 대신, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 다양한 음차 표현을 찾기 위해 문서에서 음차 표기 후보를 찾고, 이 음차 표기 후보가 정확한 표기인지 판별하는 방식을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델을 비교, 검토하여 최종적으로 음차 표기 대역 쌍 판별에 특화된 모델인 Distance LSTM-CNN 모델을 제안하며, 제안하는 모델의 Batch Size 영향을 줄이고 학습 시 수렴 속도 개선을 위해 Layer Normalization을 적용하는 방법을 보인다.
Park, Chang-Hoon;Ko, Hee-Dong;Changseok Cho;Ahn, Hee-Kap;Han, Yo-Sub;Kim, Tai-Yun
한국감성과학회:학술대회논문집
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한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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pp.221-228
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2002
The NAVER is based on a cluster of low-cost personal computers. The goal of NAVER is to provide flexible, extensible, scalable and re-configurable framework for the diverse virtual environments especially for Gamsung research experiments. Personal computers are divided into three servers are according to their specific functions: Render Server, Device Server and Control Server. While Device Server contains external modules requiring event-based communication for the integration, Control Server contains external modules requiring synchronous communication every frame. And, the Render Server consists of 5 managers: Scenario Manager, Event Manger, Command Manager, Interaction Manager and Sync Manager. In this paper, we discuss NAVER as effective distributed system and its application to Gamsung experiment.
범용 가상환경 프레임워크 NAVER를 제안하고, 이를 케이브기반 가상현실환경에 적용하여 자동차 시제품 평가 실험에 활용한 사례를 소개한다. NAVER는 다양한 가상현실 어플리케이션을 구현하기 위한 가상환경 프레임워크로, 확장성이 뛰어나고 재구성이 가능하다. NAVER는 Render Server, Control Server, 그리고 Device Server로 구성되어 있으며, 각 서버는 네트워크로 상호 통신하여 각각의 기능을 수행한다. NAVER는 XML 기반 스크립팅 언어를 지원하여 사용자가 자유롭게 가상환경의 여러 가지 객체와 인터랙션을 정의할 수 있도록 설계되었다. NAVER를 케이브 기반 가상현실환경에 적용하여 자동자 시제품평가 실험에 활용하였다. KIST의 케이브 기반 가상현실환경은 4면의 정방형 스테레오 디스플레이 장치, 햅틱 암마스터 장비, 3차원 음향장비 등으로 구성되어 있어, 사용자에서 시각적인 측면에서 뿐만 아니라 촉각, 청각과 같은 여러가지 측면에서 다중현실감을 제시할 수 있다. 자동차 시제품 평가 실험를 통하여 사용자가 실제 자동차가 아닌 가상의 자동차 시제품을 관찰하고, 만져보고, 주행해 봄으로써 더욱 높은 몰입감과 현실감으로 자동차 조작장치의 조작성을 평가할 수 있음을 입증하였다.
개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.
검색 엔진에 입력되는 질의 중 입력 빈도는 낮지만 상대적으로 길이가 긴 질의를 롱테일 질의라고 일컫는다. 롱테일 질의가 전체 검색 로그에서 차지하는 비중은 높은 반면, 그 형태가 매우 다양하고 검색 의도가 상세하며 개별 질의의 양은 충분하지 않은 경우가 많기 때문에 해당 질의에 대한 적절한 검색어를 추천하는 것은 어려운 문제다. 본 논문에서는 롱테일 질의 입력 시 적절한 검색어 추천을 제공하기 위하여 질의-문서 클릭 정보를 활용한 추출기반 모델 및 Seq2seq와 GPT-2 기반 생성모델을 활용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 실험 및 결과 분석을 통하여 제안 방법이 기존에 대응하지 못했던 롱테일 질의를 자연스럽게 확장할 수 있음을 보였다. 본 연구 결과를 실제 서비스에 접목함으로써 사용자의 검색 편리성을 증대하는 동시에, 언어 모델링 기반 질의 확장에 대한 가능성을 확인하였다.
Objectives : This study aimed to investigate the current situation of Internet health counseling in Korean Medicine by analyzing the contents and pattern of the questions and answers in NAVER Jisik-iN. Methods : 1,121 questions answered by Korean Medicine doctors in NAVER Jisik-iN from January 2012 to June 2012 were extracted and analyzed. The contents and pattern of the questions and answers were classified. Then statistical analysis was performed and the research findings were compared with other studies. Results : Korean Medicine (KM) accounted for 1.73 percent of health counseling in NAVER Jisik-iN. Analyzing the questions and answers of KM counseling, questions about symptoms and answers providing medical knowledge were most common. The most frequently asked symptom was digestive disorder. Applying to Suchman's "Stage of Illness and Medical Care" model, 'the symptom-experience' stage took the first place. Conclusions : KM counseling in NAVER Jisik-iN has served as guidance for potential Korean Medicine consumers by providing medical knowledge about symptoms. For more effective guidance there should be a systematic Internet counseling system offering reliable information by KM doctors to meet the needs of medical consumers.
범용 가상환경 프레임워크 NAVER를 제안하고, 이를 케이브기반 가상현실환경에 적용하여 자동차 시제품 평가 실험에 활용한 사례를 소개한다. NAVER는 다양한 가상현실 어플리케이션을 구현하기 위한 가상환경 프레임워크로, 확장성이 뛰어나고 재구성이 가능하다 NAVER는 Render Server, Control Server, 그리고 Device Server로 구성되어 있으며, 각 서버는 네트워크로 상호 통신하여 각각의 기능을 수행한다. NAVER는 XML 기반 스크립팅 언어를 지원하여 사용자가 자유롭게 가상환경의 여러 가지 객체와 인터랙션을 정의할 수 있도록 설계되었다. NAVER를 케이브 기반 가상현실환경에 적용하여 자동자 시제품평가 실험에 활용하였다. KIST의 케이브 기반 가상현실 환경은 4면의 정방형 스테레오 디스플레이 장치, 햅틱 암마스터 장비, 3차원 음향장비 등으로 구성되어 있어, 사용자에서 시각적인 측면에서 뿐만 아니라 촉각, 청각과 같은 여러 가지 측면에서 다중현실감을 제시할 수 있다. 자동차 시제품 평가 실험을 통하여 사용자가 실제 자동차가 아닌 가상의 자동차 시제품을 관찰하고, 만져보고, 주행해 봄으로써 더욱 높은 몰입감과 현실감으로 자동차 조작장치의 조작성을 평가할 수 있음을 입증하였다.
본 연구에서는 '아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계를 분석하였다. 선행 논문들이 '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계만을 검정했던 것에 비해, 본 논문은 '공표된 아파트 가격'을 '본질적 가격 요소'와 '일시적 가격 요소'로 구분하여 '본질적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계, '일시적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계에 대해서도 분석했다는 것이 선행 연구들과의 차별적 측면이다. Granger 인과관계 분석 결과를 보면, '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량'이 서로 양방향의 Granger 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 선행논문들에서 연구가 이루어지지 않았던 부분으로서, 아파트 가격의 추세 요소인 '아파트 본질적 가격 요소'도 '인터넷 검색량'과 피드백적 관계를 보였다. 그리고 '아파트 일시적 가격 요소'는 '인터넷 검색량'에 대해 선행관계를 갖는 것으로 나타났다. 아파트 일시적 가격 요소도 인터넷 검색량과 관계가 있다는 것은 아파트시장 참여자들의 '일시적 심리적 측면, 과잉반응에 의해 발생되는 가격 요소'도 인터넷 검색량에 영향을 준다는 것을 의미한다. 본 연구 결과는 아파트 가격의 움직임이 시장참여자들의 관심에 영향을 준다는 의미를 제시하며, 부동산시장 분석 등에 있어서 가격의 움직임, 인터넷 검색량과 같은 자료를 활용해야 한다는 의미를 갖고 있다.
본 연구에서는 주요 검색 포털들의 동영상 검색 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 동영상의 컬렉션별 분포, 작성 연도별 분포, 중복 동영상의 비중, 광고 동영상의 비중 및 특징, 검색 결과의 화질 등을 조사하고, 동영상의 적합도, 신뢰도, 최신성을 비교, 평가였다. 또한, 동영상의 적합도, 신뢰도에 영향을 미치는 요소들을 조사하였다. 마지막으로 동영상들 중 오류 동영상의 유형 및 특징도 조사하였다. 연구 결과, 구글이 네이버보다 동영상의 적합도가 높고, 네이버가 구글보다 동영상의 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 동영상의 화질은 구글이 네이버보다 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 중복되는 동영상의 비중이 높은 편이었으며, 광고 동영상은 네이버에서 구글보다 더 많이 노출되었다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 동영상 검색 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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