• 디지털융복합연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.191-197
• /
• 2017

SNS(Social Network Service)를 통해 개인의 의견을 표현하거나 논의가 이루어짐에 따라 SNS는 여론의 방향을 판단할 수 있는 새로운 근거로 사용되고 있다. 이러한 변화는 선거에서도 나타나고 있는데, 다수의 유권자들의 SNS를 통해 다양한 의견을 개진하기 때문에 후보자도 새로운 소통의 장으로 활용하고 있다. 본 논문에서는 선거에 대한 SNS 상의 관심 정도가 실제 선거결과에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위해서 우리나라 20대 국회의원 선거과정에서의 SNS 관심도를 수집하고 분석하였다. 이러한 결과를 전통적인 여론조사 결과와 비교하여 어느 것이 더 결과를 잘 예측했는지 비교해 보았다. 결론적으로 전통적인 여론조사보다는 SNS관심도가 선거결과에 더 일치하였음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.247-251
• /
• 2018

상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 등장하는 명사구 언급(mention)과 이에 선행하는 명사구 언급을 찾아 같은 개체인지 정의하는 문제이다. 특히, 지식베이스 확장에 있어 상호참조해결은 언급 후보에 대해 선행하는 개체의 언급이 있는지 판단해 지식트리플 획득에 도움을 준다. 영어권 상호참조해결에서는 F1 score 73%를 웃도는 좋은 성능을 내고 있으나, 평균 정밀도가 80%로 지식트리플 추출에 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 문서에 대해 영어권 상호참조해결 모델에서 사용되었던 최신 모델인 Bi-LSTM 기반의 딥 러닝 기술을 구현하고 이에 더해 언급 후보 목록을 만들어 개체명 유형과 경계를 적용하였으며 품사형태를 붙인 토큰을 사용하였다. 실험 결과, 문자 임베딩(Character Embedding) 값을 사용한 경우 CoNLL F1-Score 63.25%를 기록하였고, 85.67%의 정밀도를 보였으며, 같은 모델에 문자 임베딩을 사용하지 않은 경우 CoNLL F1-Score 67.92%와 평균 정밀도 77.71%를 보였다.

• 건축사
• /
• 통권513호
• /
• pp.58-61
• /
• 2012

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.152-156
• /
• 2016

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 sequence labeling 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 8%이상 높은 F1 80.75%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 52.69%로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 2.29% 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.163-166
• /
• 2018

개체명 연결이란 주어진 문장에 출현한 단어를 위키피디아와 같은 지식 기반 상의 하나의 개체와 연결하여 특정 개체가 무엇인지 식별하여 모호성을 해결하는 작업이다. 본 연구에서는 위키피디아의 링크를 이용하여 개체 표현(Entity mention)과 학습 데이터, 지식 기반을 구축한다. 또한, Mention/Context 쌍의 표현과 Entity 표현의 코사인 유사도를 이용하여 Score를 구하고, 이를 통해 개체명 연결 문제를 랭킹 문제로 변환한다. 개체의 이름과 분류뿐만 아니라 개체의 설명, 개체 임베딩 등의 자질을 이용하여 모델을 확장하고 결과를 비교한다. 확장된 모델의 개체 링킹 성능은 89.63%의 정확도를 보였다.

• 전기학회논문지
• /
• 제62권3호
• /
• pp.312-321
• /
• 2013

In this study, we review the status of Southwest sea 2.5GW offshore wind project and expected various problems. And we suggest government policies for offshore wind industrialization. Especially, we would like to mention the necessity of offshore wind development in order to diversify power sources and guarantee energy security in Korea. And we would like to mention necessity and direction to make offshore wind into growth engine industry thorough fusion between industries and energization for the existing industry such as civil, shipbuilding, steel, etc. that was headed into downturn.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.152-156
• /
• 2016

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 sequence labeling 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 8%이상 높은 F1 80.75%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 52.69%로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 2.29% 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.233-236
• /
• 2020

개체 연결 태스크는 문장 내에 등장하는 멘션(Mention)들을 위키피디아(Wikipedia)와 같은 지식 베이스 상의 실제 개체에 연결하는 태스크이다. 본 논문에서는 각 멘션을 시멘틱(Semantic)으로 분류하여 각 시멘틱별 추가 학습을 진행할 수 있는 Adapter Memory Network 모델을 제안한다. 이는 각 시멘틱 별 학습을 하나의 통합된 과정으로 진행하도록 하는 모델이며, 본 논문에서는 Adapter Memory Network 모델을 통해 기존 개체 연결 태스크에서 높은 성능을 보이는 NIL 멘션 탐지와 개체 연결의 통합 모델의 성능을 향상시켰음을 보인다.

• Korean Journal of Mathematics
• /
• 제14권1호
• /
• pp.65-70
• /
• 2006

In this article, we mention some subsequent developments of the theory of cluster sets, and present a new boundary cluster set for a simply connected domain in the complex plane and its applications.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권8호
• /
• pp.813-821
• /
• 2017

개체 링킹은 입력된 질의에 존재하는 개체를 표현한 개체 표현(entity mention)을 지식베이스에 존재하는 개체와 연결하여 의미를 파악하는 연구이다. 개체 링킹에 관한 연구는 지식 베이스 구축 문제, 다중 표현 문제, 개체 연결 중의성 문제, NIL 개체 인식 문제가 존재한다. 본 연구에서는 지식 베이스 구축 문제와 다중 표현 문제를 해결하기 위해 위키피디아를 기반으로 개체 이름 사전을 구축한다, 또한, 문맥 유사도, 의미적 관련성, 단서 단어 점수, 개체 표현의 개체명 타입 유사도, 개체 이름 매칭 점수, 개체인기도 점수 자질들을 기반으로 SVM(support vector machine)을 학습하여, NIL 개체를 인식하는 문제와 개체 연결 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 구축한 지식 베이스를 기반으로 제안한 두 방법을 순차적으로 적용하였을 때 좋은 개체 링킹 성능을 얻었다. 개체 링킹 시스템의 성능은 NIL 개체 인식 성능이 83.66%, 중의성 해소 성능이 90.81%의 F1 점수를 보였다.