• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.85-91
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• 2024

Currently, generative artificial intelligence is a hot topic around the world. Generative artificial intelligence creates various images, art, video clips, advertisements, etc. The problem is that it is very difficult to verify the internal work of artificial intelligence. As a requirements engineer, I attempt to create a toon image by applying linguistic mechanisms to the current issue. This is combined with the UML object model through the semantic role analysis technique of linguists Chomsky and Fillmore. Then, the derived properties are linked to the toon creation template. This is to ensure productivity based on reusability rather than creativity in toon engineering. In the future, we plan to increase toon image productivity by incorporating software development processes and reusability.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4184-4202
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• 2021

Text steganography combined with natural language generation has become increasingly popular. The existing methods usually embed secret information in the generated word by controlling the sampling in the process of text generation. A candidate pool will be constructed by greedy strategy, and only the words with high probability will be encoded, which damages the statistical law of the texts and seriously affects the security of steganography. In order to reduce the influence of the candidate pool on the statistical imperceptibility of steganography, we propose a steganography method based on a new sampling strategy. Instead of just consisting of words with high probability, we select words with relatively small difference from the actual sample of the language model to build a candidate pool, thus keeping consistency with the probability distribution of the language model. What's more, we encode the candidate words according to their probability similarity with the target word, which can further maintain the probability distribution. Experimental results show that the proposed method can outperform the state-of-the-art steganographic methods in terms of security performance.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.167-171
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• 2017

자연어 생성은 특정한 조건들을 만족하는 문장을 생성하는 연구로, 이러한 조건들은 주로 표와 같은 축약되고 구조화된 의미 표현으로 주어지며 사용자가 자연어로 생성된 문장을 받아야 하는 어떤 분야에서든 응용이 가능하다. 본 논문에서는 SC(Semantically Conditioned)-GRU기반 encoder-decoder모델을 이용한 자연어 생성 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델이 SF Hotel 데이터에서는 0.8645 BLEU의 성능을, SF Restaurant 데이터에서는 0.7570 BLEU의 성능을 보였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.25-35
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• 2010

본 논문에서는 한국어 문장 유형을 자동으로 분류하는 방법을 제안하고 한국어-수화 변환과 한국어 음성 합성 분야에서 문장 유형 정보가 자연스러운 수화 표현과 음성 표현을 생성하는데 이용되는 과정을 보인다. 한국어에서 문장 유형은 크게 평서문, 명령문, 청유문, 의문문, 감탄문의 다섯 가지로 분류되는데, 기존의 방법으로는 대화체 문장에서 동일한 문장이 여러 가지 유형으로 해석되는 중의성의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 문장 내에서 형태소 및 구문단위의 다양한 단서들을 활용하여 이를 해결하는 방법을 제안하며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 문장 유형 분류 시스템이 만족할 만한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이를 이용하여 한국어-수화 변환 시스템에서 문장 유형에 따라 수화의 비수지신호가 다르게 표현되는 현상을 처리하는 과정과 한국어 음성 합성 시스템에서 문장 유형에 따라 문장의 문미 억양이 변하는 현상을 처리하는 과정을 제시한다. 문장 유형 정보를 음성 합성과 수화 자동 생성에 이용하는 것은 기존에는 연구되지 않았던 방법으로, 좀 더 자연스러운 음성과 수화 표현을 생성하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.479-488
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• 2006

언어 장애인에게 기존의 키보드에 의한 문자입력 방법보다 원활하고 편리한 의사전달 환경을 제공하기 위한 아이콘 언어 인터페이스를 설계한다. 이를 위하여 활용성이 높은 대화 영역으로부터 구축한 원시 말뭉치를 대상으로 어휘 구사 경향과 특성을 분석하고 형태소, 구문, 의미 분석을 적용하여 아이콘에 부여되는 한국어의 어휘와 의미를 추출한다. 사용자가 직관적으로 인지하고 전달할 수 있는 아이콘 영역을 선별하고 추출한 한국어의 어휘와 의미를 정합시킨다. 이웃하는 아이콘간의 연결로부터 전달하고자 하는 의미적 상황을 만들어내기 위하여, 아이콘 언어의 어휘와 품사, 문법 규칙, 의미체계를 정의하여 아이콘 언어를 설계한다. 아이콘 언어에서 나타날 수 있는 언어적 애매성을 해결하기 위한 방법으로 범용의 한국어 의미사전과 술어 중심의 하위범주화사전으로부터 아이콘 언어에 대한 상황중심의 의미 데이터를 구축한다. 이를 바탕으로 아이콘 언어 인터페이스로부터 한국어를 의미적인 범주에서 생성한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권4호
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• pp.11-28
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• 2023

This paper proposes a method of integrating ChatGPT with traditional chatbot systems to enhance conversational artificial intelligence(AI) and create more efficient conversational systems. Traditional chatbot systems are primarily based on classification models and are limited to intent classification and simple response generation. In contrast, ChatGPT is a state-of-the-art AI technology for natural language generation, which can generate more natural and fluent conversations. In this paper, we analyze the business service areas that can be integrated with ChatGPT and traditional chatbots, and present methods for conducting conversational scenarios through case studies of service types. Additionally, we suggest ways to integrate ChatGPT with traditional chatbot systems for intent recognition, conversation flow control, and response generation. We provide a practical implementation example of how to integrate ChatGPT with traditional chatbots, making it easier to understand and build integration methods and actively utilize ChatGPT with existing chatbots.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.381-386
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• 2023

기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.285-291
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• 2001

This paper describes a natural language question answering system that can be used by students in getting as solution to their queries. Unlike AI question answering system that focus on the generation of new answers, the present system retrieves existing ones from question-answer files. Unlike information retrieval approaches that rely on a purely lexical metric of similarity between query and document, it uses a semantic knowledge base (WordNet) to improve its ability to match question. Paper describes the design and the current implementation of the system as an intelligent tutoring system. Main drawback of the existing tutoring systems is that the computer poses a question to the students and guides them in reaching the solution to the problem. In the present approach, a student asks any question related to the topic and gets a suitable reply. Based on his query, he can either get a direct answer to his question or a set of questions (to a maximum of 3 or 4) which bear the greatest resemblance to the user input. We further analyze-application fields for such kind of a system and discuss the scope for future research in this area.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.358-364
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• 2006

현재 인터넷의 급속한 개발과 함께 인터넷을 통해 사용자들의 질의 성향을 올바르게 파악하여 사용자들에게 보다 질 좋은 정보를 제공해 줄 수 있어야 한다고 말해도 과언이 아니다. 따라서 한국어 질의어에 대해 형태소 분석과 구문 분석을 통한 키워드 사이에 의미 연관성을 생성하는 방법을 제안한다. 이 접근은 단순한 키워드나 키워드 사이에 단순한 조합 보다 의미 연관성을 적용하였다. 그 결과로서 사용자들의 질의 성향을 더욱 정확하게 반영할 수 있는 질의를 생성하고 현존하는 질의 형태에 대한 몇 가지 문제를 해결 수 있는 효율적인 한국어 정보검색을 위한 사용자 의도가 포함된 계층적 질의어를 생성하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.500-501
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• 2019

4차산업의 융합시대를 맞이하여 단순한 학습이 아닌 다양한 학문을 학습하고 융합하여 적용하기 위해서는 주입식 수업보다는 자기주도방식의 학습방법이 중요해지고 있다. 따라서 다양한 교육 기관에서는 자기주도적인 학습 방법의 개발에 많은 노력을 하고 있다. 자기주도적인 학습이 효과적으로 수행되기 위해서는 교수자는 학생의 학업에 직접 관여하기 보다는 학업의 전체적인 과정을 관리하는 것이 더 중요하다. 이에 학습 상담은 자기주도적학습을 효과적으로 수행하는데 중요한 방법이 된다. 이에 본 논문에서는 학습 상담 내용을 자연어 처리를 통해 다양한 응용이 가능하도록 이를 구현할 수 있는 자연어 처리를 위한 오픈 데이터 현황에 대한 분석을 수행 하였다.