• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.329-338
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• 2011

문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.537-542
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• 2021

본 논문은 인공지능 모델의 하나인 YOLO(You Only Look Once) 인식모델 기반의 이미지 내 객체인식을 위한 활용 환경에서 딥 러닝 네트워크를 통한 고속 이동 대상체 인식의 가능성 향상과 생활 속에서 쉽게 활용될 수 있도록 2차적인 정보의 가공을 통한 의미적 데이터 수집 방법을 연구하는데 그 목적이 있다. 인식모델에서 이동 대상체 인식오류는 카메라의 프레임 속도와 대상체의 이동속도 차이에서 발생하는 미인식과 대상체와 인접한 환경에서의 유사물체가 존재로 인한 오인식으로 확인되었으며 이를 보상하는 데이터 수집 방법을 제안했다. 실제 유사환경을 대표할 수 있는 스포츠(테니스 경기)를 대상으로 획득된 이미지에서 오류의 원인요소를 비전처리 기술을 적용하여 해당오류를 최소화하기 위한 방법과 처리구조를 연구하여 유효한 2차적인 데이터 수집의 효과성을 향상시켰다. 따라서 본 연구에서 제안된 데이터 수집 방법을 적용함으로써 일반인도 스마트폰 카메라의 간단한 촬영을 통해 스스로 건강 및 경기력 향상을 위한 스포츠 및 건강관련 산업에 적용될 수 있는 데이터의 수집 및 관리가 가능함을 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.93-114
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• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.99-108
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• 2012

방대한 양의 데이터로부터 정보추출의 정확도를 향상시키기 위한 많은 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는NER(named entity recognition), 문장 추출, 스피치 태깅과 같은 여러 가지의 자연어 처리 작업을 통합하여 텍스트를 분석하였다. 데이터는 도메인에 특화된 데이터 추출 에이전트를 사용하여 웹에서 수집한 텍스트로 구성하였고, 위에서 언급한 자연어 처리 작업을 사용하여 비 구조화된 데이터로부터 정보를 추출하는 프레임 워크를 개발하였다. 조직 구조의 탐색을 위한 택스트 추출 및 분석 관점에서 연구의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 시뮬레이션 결과, 정보추출에서 MUC 및 CoNLL과 같은 다른 NER 분석기 보다 성능이 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.135-148
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• 2012

본 논문에서는 Predicate-Argument Tuple (PAT)를 기반으로 텍스트 간 심층적 근사 정렬(Approximate Alignment)을 통한 문장 단위 바꿔쓰기표현(sentential paraphrase) 식별 모델을 제안한다. 두 문장 간의 PAT 기반 근사 정렬 결과를 바탕으로, 두 문장의 의미적 연관성을 효과적으로 표현하는 다양한 정렬 자질(alignment feature)들을 정의함으로써, 바꿔쓰기표현 식별 문제를 지도 학습(supervised learning) 기반의 자동 분류 모델로 접근하였다. 실험을 통해서 제안 모델의 가능성을 확인할 수 있었으며, 시스템의 오류 분석을 통해 제안 방법이 아직 해결하지 못하는 다양한 바꿔쓰기표현 유형들을 식별함으로써 향후 시스템의 성능 개선 방향을 도출하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.436-443
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• 2011

Recognition of structures in urban environments is a fundamental ability for unmanned ground vehicles. In this paper we propose the geometrical featured voxel which has not only 3-D coordinates but also the type of geometrical properties of point cloud. Instead of dealing with a huge amount of point cloud collected by range sensors in urban, the proposed voxel can efficiently represent and save 3-D urban structures without loss of geometrical properties. We also provide an urban structure classification algorithm by using the proposed voxel and machine learning techniques. The proposed method enables to recognize urban environments around unmanned ground vehicles quickly. In order to evaluate an ability of the proposed map representation and the urban structure classification algorithm, our vehicle equipped with the sensor system collected range data and pose data in campus and experimental results have been shown in this paper.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3230-3255
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• 2022

Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.19-30
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• 2018

영상 데이터에 대한 시맨틱 정보를 정확하게 이해하는 것은 인공지능 및 기계학습 분야에서 가장 어려운 도전과제의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출과 이를 바탕으로 하는 동영상 데이터베이스인 액션넷 데이터베이스 구축에 관해 제안하고 있다. 오늘날 인공지능 기술의 눈부신 발달에는 인공지능 알고리즘의 발전이 크게 기여하였지만 알고리즘의 학습과 성능 평가를 위한 방대한 데이터베이스의 제공도 기여한 바가 매우 크다고 할 수 있다. 인공지능이 도전하기 어려운 분야였던 시각 정보 처리에 있어서도 정지 영상 내의 객체인식에 있어서는 인간의 수준을 능가하기 시작하면서 점차 동영상에서의 내용에 대한 시맨틱 이해 기술 개발로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동영상 이해를 위한 학습 및 테스트 데이터베이스로서 액션넷 구축에 요구되는 시각 동사의 후보를 도출한다. 이를 위해 언어학 기반의 동사 분류체계를 살펴보고, 영상에서의 시각 정보를 명세한 데이터 및 언어학에서의 시각 동사 빈도 등으로부터 시각 동사의 후보를 도출한다. 시각 동사 분류체계와 시각 동사후보를 바탕으로 액션넷 데이터베이스 스키마를 정의하고 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시각 동사 및 스키마와 이를 바탕으로 하는 액션넷 데이터베이스를 개방형 환경에서 확장하고 활용성을 제고함으로써 동영상 이해 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보관리연구
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• 제41권2호
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• pp.31-46
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• 2010

오늘날 정보 추출의 한 단계로서 개체명 인식은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 개체명은 일반 단어와 달리 다양한 문서에서 꾸준히 생성되고 변화되고 있다. 이와 같은 개체명의 특성 때문에 여러 응용 시스템에서 미등록어 문제가 야기된다. 본 논문에서는 이런 미등록어 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반 개체명 인식 시스템을 위한 새로운 자질 생성 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 개체명 인식 시스템은 단어 단위의 자질을 사용하므로 구절 단위의 개체명을 그대로 자질로 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 구절 단위의 정보를 단어 단위의 자질로 변환하는 자질 생성 방법을 제안하였다. 이 방법으로 개체명 사전과 WordNet을 개체명 인식의 자질로 사용할 수 있었다. 그 결과 영어 개체명 시스템은 F1 점수의 약 6%가 향상되었고 오류의 약 38%가 줄어들었다.

• 인지과학
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• 제11권3_4호
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• pp.45-55
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• 2000

그림자극의 처리유형에 따라 의미적 표상체계에서의 점화효과에 차이가 나타나는지를 살펴보고자 지각적으로 상이하지만 의미적으로는 유사한 그림자극을 각각 자료주도적 처리와 개념주도적 처리를 하게 한 다음, 시간경과에 따른 점화 효과와 재인기억을 비교하였다. 실험결과, 자료주도적 처리를 하는 경우에는 의미적 유사자극의 점화효과가 나타나지 않았짐나, 개념주도적 처리를 하는 경우에는 의미적 유사자극의 점화효과가 나타나지 않았지만, 개념주도적 처리를 하는 경우에는 의미적 유사자극의 점화효과가 24시간까지 유지되는 것으로 나타났다. 재인기억검사와 점화효과를 비교한 결과, 의미적 유사자극이 암묵기억에 미치는 효과는 강력하지만, 외현기억에 미치는 효과는 거의 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 의미적 판단과제를 통한 개념주도적 처리 동안에는 지각적 표상체계와 의미적 표상체계 모두가 관여하지만, 의식적으로 기억표상체계를 탐색하여 정보를 인출하여야 하는 경우, 지각적 표상체계와 의미적 표상체계가 독립적으로 작용한다는 것을 시사한다.