• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권5호
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• pp.326-335
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• 2002

최근에 지연 계산 함수형 언어를 자바 프로그램으로 변환함으로써 지연 계산 함수형 언어 프로그램에 대해 코드 이동성을 제공하려는 연구가 있었다. 이러한 연구들은 자바와 지연 계산형 함수형 언어의 추상 기계가 가지는 구조적 유사성에 바탕을 두고 있다. 지연 계산 함수형 언어에 대한 추상 기계인 STGM(Spineless Tagless G-machine)과 자바 언어에 대한 추상 기계인 JVM(Java Virtual Machine)은 기억장소 재활용 체계와 스택 기계 구조를 가진다는 점에서 공통된 특징을 가지고 있다. 그러나 현재가지의 지연 계산 함수형 언어로부터 자바로의 변환 구조는 이와 같은 추상 기계 구조상의 공통점을 충분히 이용하지 못하였다. 본 논문에서는 STGM의 계산 모델을 eval-apply 모델로 새로이 정의함으로써 STGM과 JVM의 공통점을 충분히 이용하는 새로운 변환 구도를 제안한다. 새로이 제안된 변환 구도에서는 자바 스택(Java Virtual Machine Stack)을 사용하여 함수 계산을 수행하도록 함으로써 스택 시뮬레이션으로 인해 나타나는 자바에서의 배열 접근 부담을 제거하였다. 본 논문의 변환 구도에 의해 자바로 변환된 벤치마크 프로그램들은 기존의 변환 구도에 의해 변환된 경우보다 JDK 1.3에서 빠르게 동작한다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.515-528
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• 2023

전자상거래 시장의 성장과 더불어 소비자들은 상품 및 서비스 구매 시 다른 사용자가 작성한 후기 정보에 기반하여 구매 의사를 결정하게 되며 이러한 후기를 효과적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히, 사용자 후기에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석하는 것이 아니라 다면적으로 분석하는 속성기반 감성분석 방법이 주목받고 있다. 속성기반 감성분석을 위한 다양한 방법론 중 최신 자연어 처리 기술인 트랜스포머 계열 모델을 활용한 분석 방법이 있다. 본 논문에서는 최신 자연어 처리 기술 모델에 두 가지 실제 데이터를 활용하여 다국어 사용자 후기에 대한 속성기반 감성분석을 진행하였다. 공개된 데이터 셋인 SemEval 2016의 Restaurant 데이터와 실제 화장품 도메인에서 작성된 다국어 사용자 후기 데이터를 활용하여 속성기반 감성분석을 위한 트랜스포머 계열 모델의 성능을 비교하였고 성능 향상을 위한 다양한 방법론도 적용하였다. 다국어 데이터를 활용한 모델을 통해 언어별로 별도의 모델을 구축하지 않고 한가지 모델로 다국어를 분석할 수 있다는 점에서 효용 가치가 클 것으로 예상된다.