• 인지과학
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2003

본 논문은 자연언어처리 (Natural Language Processing), 특히 한영 기계번역에서 필수적 인 한영 대역어 사전을 구축함에 있어 영어 생성시 정확한 문장형태를 도출하기 위한 방법에 대해 논의한다. 기간의 연구는 주로 한국어와 영어의 의미적 모호성이 해결된 정확한 번역을 위한 대역어 내지 변환사전 구조에 초점이 맞추어져 왔고 상대적으로 형태적 또는 구문적으로 정확한 영어문장을 생성하는 것은 간과되어져 왔다. 기존 자원의 황용이라는 측면에서는 텍스트화된 한영사전을 그대로 이용한다고 하면 그 기술방식과 영어표현은 다양한 형태로 나타나기 때문에 정확한 의미의 대역어 뿐만 아니라 적격한 영어문장의 생성을 위해서는 어떠한 정보들이 대역어 사전에 기술되어야 하는지 고려해 볼 필요가 있다 따라서 본 논의에서는 기존의 인쇄된 한영사전을 구조분석하여 자동으로 변환하여 최소한의 인간의 간섭으로 정확한 영어생성에 필요한 형태적 정보를 자질로 부여하는 방법을 기술한다. 기본적으로 이 방법은 단어 대 단어 번역시스템 둥 glossary에 기초한 얕은 층위의 번역이 필요한 시스템을 위한 사전을 구축에서 시작하며 더 나아가 대규모의 전자사전 구축작업에서 어떻게 응용될 수 있는지 논의한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권2호
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• pp.128-136
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• 2008

한국어 구문 분석의 초기 단계로서 병렬구조의 해석은 파싱의 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 병렬구조 해석을 위한 비지도식 언어에 독립적인 확률 모델을 제안한다. 이 모델은 병렬구조의 대칭성과 상호교환성에 근거한다. 대칭성은 같은 구조가 반복된다는 것이고, 교환성은 좌우 구성요소를 교환해도 같은 의미를 지닌다는 것이다. 병렬구조는 일반적으로 대칭성을 따르지만, 수식어의 성질에 따라서 한쪽만을 수식하는 비대칭적인 구조가 출현하기도 한다. 비대칭 병렬구조 해석을 위해서 추가적으로 수식관계 통계정보를 사용한다. 제안된 모델을 본 논문에서는 "와/과" 조사로 이루어진 한국어의 명사구 병렬구조를 해석하는데 사용되는 것[1]을 중점으로 보여준다. 지도적 방식에 의한 모델을 포함한 다른 모델들에 비해 효율적임을 실험적으로 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권2호
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• pp.69-76
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• 2018

참조 표현이란 장면 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장들을 의미한다. 본 논문에서는 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 장면 영상 내 대상 물체의 영역을 찾아내기 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체뿐만 아니라 보조 물체, 그리고 대상 물체와 보조 물체 사이의 관계까지 풍부한 정보를 활용한다. 또한 제안 모델에서는 영상 내 각 후보 영역의 적합도 계산을 위해 물체 적합도와 관계 적합도를 참조 표현의 문장 구조에 따라 결합한다. 따라서, 본 모델은 크게 총 네 가지 서브 네트워크들로 구성된다: 언어 표현 네트워크(LRN), 물체 정합 네트워크(OMN), 관계 정합 네트워크(RMN), 그리고 가중 결합 네트워크(WCN). 본 논문에서는 세 가지 서로 다른 참조 표현 데이터집합들을 이용한 실험을 통해, 제안 모델이 현존 최고 수준의 참조 표현 이해 성능을 보인다는 것을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.173-180
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• 2009

영어 작문 자동 채점 시스템은 수험자가 작성한 영작문을 사람의 개입 없이 시스템이 처리하여 점수나 피드백을 줄 수 있는 시스템이다. 본 논문에서 개발한 영작문 자동 채점 시스템은 단어 단계, 구문 단계, 의미 단계의 세 단계 처리 과정을 통해서 오류를 탐지하고 탐지된 오류 개수를 기반으로 채점 점수를 결정한다. 이와 같이 독립적인 세 단계의 처리 과정에서 오류를 탐지하므로 동일한 오류 현상에 대해 서로 다른 단계에서 서로 다른 이름으로 오류를 탐지하는 경우가 발생할 수 있다. 이는 결과적으로 전체 시스템의 채점 점수의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 동일한 오류 현상에 대해 서로 다른 단계에서 탐지된 오류 쌍을 '중복 보고 오류'라고 정의한다. 본 논문에서는 중복 보고 오류를 찾는 방법을 제안하고 중복 보고 오류 제거를 통해 영작문 자동 채점 시스템의 채점 점수를 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.51-58
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• 2018

SNS의 사용자와 데이터량이 폭발적으로 증가함에 따라, SNS 빅 데이터를 기반으로 한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 소셜 마이닝 분야에서는 비 분류된 대용량 SNS 텍스트 데이터로부터 각 텍스트 별 유사성을 파악하고, 그로부터 트렌드를 추출하기 위해 대표적인 토픽 모델 기법인 LDA를 사용한다. 그러나 LDA는 단문 데이터에 대하여 비 빈발 단어 출현으로 인한 의미 희박성(semantic sparsity)으로 인해 양질의 주제 추론이 어렵다는 한계를 가진다. BTM 연구는 이와 같은 LDA의 한계점을 두 단어의 조합을 통해 개선하였으나, BTM 또한 조합된 단어 중 높은 빈도수의 단어에 더 큰 영향을 받아 각 주제와의 연관성을 고려한 가중치 계산이 불가능하다는 한계점을 지닌다. 본 논문은 단어 간의 의미적 연관성을 반영함으로써 기존 연구 BTM의 정확도를 개선하는 방안을 모색한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.197-208
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• 2020

어휘적 중의성이란 동음이의어, 다의어와 같이 단어를 2개 이상의 의미로 해석할 수 있는 경우를 의미하며, 감정을 나타내는 어휘에서도 어휘적 중의성을 띄는 경우가 다수 존재한다. 이러한 어휘들은 인간의 심리를 투영한다는 점에서 구체적이고, 풍부한 맥락을 전달하는 특징이 있다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을 적용하여 중의성을 해소한 감정 분류 모델을 제안한다. 주변 문맥의 정보를 충분히 반영한다면, 어휘적 중의성 문제를 해결하고, 문장이 나타내려는 감정을 하나로 압축할 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 양방향 LSTM은 문맥 정보를 필요로 하는 자연어 처리 연구 분야에서 자주 활용되는 알고리즘으로 본 연구에서도 문맥을 학습하기 위해 활용하고자 한다. GloVe 임베딩을 본 연구 모델의 임베딩 층으로 사용했으며, LSTM, RNN 알고리즘을 적용한 모델과 비교하여 본 연구 모델의 성능을 확인하였다. 이러한 프레임워크는 SNS 사용자들의 감정을 소비 욕구로 연결시킬 수 있는 마케팅 등 다양한 분야에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.448-462
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• 2000

자연언어처리에 있어서 병렬구문은 분석의 복잡성, 단어의 애매성, 서술어 생략 등에 따른 처리의 어려움을 내포하고 있다. 본 논문에서는 한국어에서 발생하는 병렬문의 통사적 특징을 능력문법 (competence grammar)의 입장에서 접근하고 분석된 결과를 기반으로 하여 한국어 병렬문 해석을 위한 결합범주문법 (Combinatory Categorial Grammar)을 제안한다. 제안된 결합범주문법을 사용해서 병렬문에 대한 각각 다른 수준의 통사적, 의미적, 문맥적 정보들이 사전에 어휘적으로 통합될 수 있고 통합된 정보를 이용하여 통사적, 의미적, 문맥적 분석들이 각각 다른 수준의 처리를 거치지 않고 동시에 점진적으로 유도될 수 있음을 보인다. 유도된 정보들을 통해 일반적으로 한국어 병렬문의 주된 기능이라고 생각되는 두 문장이 가지는 정보를 대조, 비교하는 기능이 표현될 수 있음을 보인다. 말뭉치를 분석하여 병렬문이 한국어 처리에서 차지하는 비중과 제시한 문법으로 처리할 수 없는 문형들에 대한 논의를 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.239-247
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• 2007

본 논문에서는 CIS(CMOS Image Sensor)와 GPS 모듈이 장착된 임베디드 시스템에 리눅스를 포팅하여, 리눅스 커널 상에 카메라와 GPS 모듈을 인식시켜 GPS 모듈로부터 GGA(Global positioning system fix data)문장을 획득하고 위치 정보를 CIS로부터 정지영상을 얻을 때 수신되는 위치 정보를 정지영상에 포함하는 것을 목적으로 한다. 임베디드 시스템을 위한 하드웨어를 구성하고 카메라 설치가 가능한 보드를 장착해서 리눅스 부트로더와 커 널을 포팅 한 후 CIS(CMOS Image Sensor) 제어 디바이스 드라이버와 GPS 모듈 디바이스 드라이버를 커널에 작동 가능하게 구현한다. GPS 모듈로부터 현재 위치의 위도와 경도 값을 문자열 형태로 획득하고, CIS로부터 초당 17 프레임의 영상을 획득하여, 한 프레임을 정지 영상으로 저장한다. 정지 영상에 위치 정보를 추가시켜 JPEG 압축을 하고 결과를 얻어 오는 임베디드 영상처리 시스템을 구현하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.37-44
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• 2021

기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)은 정답 문장(Reference sentence) 없이도 기계번역 결과의 질을 평가할 수 있으며, 활용도가 높다는 점에서 그 필요성이 대두되고 있다. Conference on machine translation(WMT)에서 매년 이와 관련한 shared task가 열리고 있고 최근에는 대용량 데이터 기반 Pretrained language model(PLM)을 적용한 연구들이 주로 진행되고 있다. 본 논문에서는 기계번역 품질 예측 task에 대한 설명 및 연구 동향에 대한 전반적인 survey를 진행했고, 최근 자주 활용되는 PLM의 특징들에 대해 정리하였다. 더불어 아직 활용된 바가 없는 multilingual BART 모델을 이용하여 기존 연구들인 XLM, multilingual BERT, XLM-RoBERTa와 의 비교 실험 및 분석을 진행하였다. 실험 결과 어떤 사전 학습된 다중언어 모델이 QE에 적용했을 때 가장 효과적인지 확인하였을 뿐 아니라 multilingual BART 모델의 QE 태스크 적용 가능성을 확인했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.23-28
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 장문의 텍스트에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 전역적 개체 관계를 파악하지 못한다. 그리고 이러한 높은 수준의 관계를 정의하지 못하는 것은 데이터의 올바른 정형화를 막는 중대한 문제이다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 전역적 관계를 추출하기 위하여 외부 메모리 신경망 모델을 이용하는 새로운 방식의 전역관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 1차적으로는 단편적인 관계 추출을 실행한 뒤, 외부메모리 신경망을 이용하여 단편적인 관계들을 분석 및 종합하여 텍스트 전체로부터 전역적 관계들을 추출한다. 또한 제안된 모델은 외부 메모리를 통하여 전역적 관계 추출 외에도 주어와 목적어 생략이 잦은 한국어 관계 추출에도 뛰어난 성능을 보인다.