• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.181-184
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• 2000

본 논문에서는 음성 특징추출의 한 방법으로서 기존의 방법들과는 달리 음성의 통계적인 특성들을 고려하여, 입력 공간내에서 변동량이 가장 많은 방향으로 주축을 발견한 다음 그 정보를 이용하여 데이터의 중복성을 제거하는 주성분 해석(PCA:Principal Component Analysis)기법을 사용하여 음성의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문의 숫자음 인식실험 결과와 비교하기 위하여 기존의 음성특징 파라메타인 Mel-Cepstrum과 비교하였을 때, 0.5%의 인식률 차이가 있었으나, 음성특징 추출시 기존의 파라메타에 비하여 비교적 짧은 시간에 구해지는 점과 데이터의 통계적 특성을 이용한 최적의 기저벡터를 이용한다면 단어나 문장 인식시에 보다 나은 인식률을 얻으리라 사료된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.347-356
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• 1999

본 논문에서는 한국어 명사의 의미 개념의 계층을 생성하기 위한 시소러스 구성 방법과 시소러스를 구축하기 위한 개발 시스템을 구현하였다. 기존의 시소러스 구축에 있어서 나타나는 계층 설정의 비객관성 및 작업속도 문제, 비구조성, 비일관성 등의 문제를 해결하기 위하여 상향식과 하향식 방법을 혼합 적용하는 다단계 구축 방법을 사용한다. 온라인 전자 사전의 뜻풀이 문을 이용하여 객관성을 유지하고, 기존 시소러스의 기본 모델을 참조하여 비구조성과 비일관성의 문제를 해결한다. 또한 방대한 양의 표제어를 포함하는 시소러스를 빠른 시간 내에 구축하기 위하여 클라이언트/서버 환경의 개발 도구를 구현하여 여러 사람이 다중 입력 작업을 할 수 있도록 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1103-1125
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• 2017

This paper aims to extract an ObjectProperty-UsageMethod relation, in particular the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation of the herb-plant object, as a semantic relation between two related sets, a herbal-medicinal-property concept set and a usage-method concept set from several web documents. This HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation benefits people by providing an alternative treatment/solution knowledge to health problems. The research includes three main problems: how to determine EDU (where EDU is an elementary discourse unit or a simple sentence/clause) with a medicinal-property/usage-method concept; how to determine the usage-method boundary; and how to determine the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation between the two related sets. We propose using N-Word-Co on the verb phrase with the medicinal-property/usage-method concept to solve the first and second problems where the N-Word-Co size is determined by the learning of maximum entropy, support vector machine, and naïve Bayes. We also apply naïve Bayes to solve the third problem of determining the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation with N-Word-Co elements as features. The research results can provide high precision in the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation extraction.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.60-66
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• 2021

Blockchain is a technology that enables trust-based consensus and verification based on a decentralized network. Distributed ID (DID) is based on a decentralized structure, and users have the right to manage their own ID. Recently, interest in self-sovereign identity authentication is increasing. In this paper, as a method for transparent and safe sovereignty management of data, among data pseudonymization techniques for blockchain use, various methods for data encryption processing are examined. The public key technique (homomorphic encryption) has high flexibility and security because different algorithms are applied to the entire sentence for encryption and decryption. As a result, the computational efficiency decreases. The hash function method (MD5) can maintain flexibility and is higher than the security-related two-way encryption method, but there is a threat of collision. Zero-knowledge proof is based on public key encryption based on a mutual proof method, and complex formulas are applied to processes such as personal identification, key distribution, and digital signature. It requires consensus and verification process, so the operation efficiency is lowered to the level of O (log_eN) ~ O(N²). In this paper, data encryption processing for blockchain DID, based on zero-knowledge proof, was proposed and a one-way encryption method considering data use range and frequency of use was proposed. Based on the content presented in the thesis, it is possible to process corrected zero-knowledge proof and to process data efficiently.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1018-1021
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• 2020

최근 개인정보가 포함된 비정형 텍스트 문서들이 유출되거나 무분별하게 공개됨으로써 정보의 주체는 물론 기업들까지 피해를 받고 있다. 데이터를 공개 및 활용하기 위해 개인정보 검출 및 비식별화 과정이 필수적이지만 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 경우 해당 과정을 자동으로 처리하는 데 한계가 있다. 이를 위해 딥러닝 모델들을 사용하여 자동화하려는 연구들이 있었지만 문장 내 단어의 모호성에 대한 고려 없이 단어 개체명 정보에만 의존하여 개인정보를 검출하는 형태로 진행되었다. 따라서 문장 내 단어들 중 식별 대상인 단어들도 비식별화 되어 데이터에 대한 유용성을 저해할 수 있다는 문제점을 남겼다. 본 논문에서는 문장의 의도 정보를 단어의 개체명 학습 과정에 부가적인 정보로 활용하는 개인정보 검출 모델과 개인정보 데이터의 유용성을 고려한 비식별화 기법을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.842-857
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• 2023

Currently, most sentiment classification models on microblogging platforms analyze sentence parts of speech and emoticons without comprehending users' emotional inclinations and grasping moral nuances. This study proposes a hybrid sentiment analysis model. Given the distinct nature of microblog comments, the model employs a combined stop-word list and word2vec for word vectorization. To mitigate local information loss, the TextCNN model, devoid of pooling layers, is employed for local feature extraction, while BiLSTM is utilized for contextual feature extraction in deep learning. Subsequently, microblog comment sentiments are categorized using a classification layer. Given the binary classification task at the output layer and the numerous hidden layers within BiLSTM, the Tanh activation function is adopted in this model. Experimental findings demonstrate that the enhanced TextCNN-BiLSTM model attains a precision of 94.75%. This represents a 1.21%, 1.25%, and 1.25% enhancement in precision, recall, and F1 values, respectively, in comparison to the individual deep learning models TextCNN. Furthermore, it outperforms BiLSTM by 0.78%, 0.9%, and 0.9% in precision, recall, and F1 values.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권6호
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• pp.235-242
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• 2021

본 연구에서는 포인터 네트워크 모델을 의존 구문 분석에 맞게 확장한 스택-포인터 네트워크 모델을 이용하여 한국어 의존 구문 분석기를 구현한다. 스택-포인터 네트워크 모델 기반 의존 구문 분석기는 인코더-디코더로 구성되어 있으며 다른 의존 구문 분석기와 달리 내부 스택을 갖고 있어 루트부터 시작하는 하향식 구문 분석이 가능하다. 디코더의 각 단계에서는 의존소를 찾기 위해 부모 노드뿐만 아니라 이미 파생된 트리 구조에서 조부모와 형제 노드를 참조할 수 있다. 기존 연구에서는 단순하게 해당 노드들의 합을 계산하여 입력으로 사용하였고, 형제 노드의 경우에는 가장 최근에 방문했던 것만을 사용할 수 있었다. 본 연구에서는 그래프 어텐션 네트워크를 도입하여 이미 파생된 부분 트리를 표현하고 이를 스택-포인터 네트워크의 입력으로 사용하도록 구문 분석기를 수정한다. 세종 코퍼스와 모두의 코퍼스를 대상을 실험한 결과 레이어 2의 그래프 어텐션 네트워크를 이용하여 부분 트리를 표현했을 때 특히 문장 단위의 구문 분석 정확도에서 많은 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1985년도 학술발표회 논문집
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• pp.68-71
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• 1985

In this paper, Sentence-Sip E Il Ka Gi Seo U1 E Gan Da was spoken by 4 men and 3 see sound is used for the experiment. A/D conversion time is 30 sec. Data are obtained using the microcomputer and compressed by ADPCM Rate of compression is 1/8. Data compressed by ADPCM are synthesized and compared to the original sound. Rate of speech identification is analysed using the sound pressure, white noise. Coding of ADPCM is done for 5bit. As the result of fixing starting voltage by 2.6V. It is acertained that variable value increases in initial speech signal and then process is made by minimum value "3". From the result of processing, synthesized sound is almost eaual to original sound. Minimum values cause distorition, Dummy Head System is used in this experiment.xperiment.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.293-298
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• 2016

Document summarization is an important task in various areas where the goal is to select a few the most descriptive sentences from a given document as a succinct summary. Even without training data of human labeled summaries, there has been several interesting existing work in the literature that yields reasonable performance. In this paper, within the same unsupervised learning setup, we propose a more principled learning framework for the document summarization task. Specifically we formulate an optimization problem that expresses the requirements of both faithful preservation of the document contents and the summary length constraint. We circumvent the difficult integer programming originating from binary sentence selection via continuous relaxation and the low entropy penalization. We also suggest an efficient convex-concave optimization solver algorithm that guarantees to improve the original objective at every iteration. For several document datasets, we demonstrate that the proposed learning algorithm significantly outperforms the existing approaches.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제17권2호
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• pp.67-91
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• 2013

This paper describes Korean Nominal Bank, a project that provides argument structure for instances of the predicative nouns in the Sejong parsed Corpus. We use the language resources of the Sejong project, so that the same set of data is annotated with more and more levels of annotation, since a new type of a language resource building project could bring new information of separate and isolated processing. We have based on the annotation scheme based on the Sejong electronic dictionary, semantically tagged corpus, and syntactically analyzed corpus. Our work also involves the deep linguistic knowledge of syntaxsemantic interface in general. We consider the semantic theories including the Frame Semantics of Fillmore (1976), argument structure of Grimshaw (1990) and argument alternation of Levin (1993), and Levin and Rappaport Hovav (2005). Various syntactic theories should be needed in explaining various sentence types, including empty categories, raising, left (or right dislocation). We also need an explanation on the idiosyncratic lexical feature, such as collocation and etc.