• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.24-29
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• 2023

In this paper, we propose a real-time bus arrival notification system using deep learning to guarantee movement rights for the visually impaired. In modern society, by using location information of public transportation, users can quickly obtain information about public transportation and use public transportation easily. However, since the existing public transportation information system is a visual system, the visually impaired cannot use it. In Korea, various laws have been amended since the 'Act on the Promotion of Transportation for the Vulnerable' was enacted in June 2012 as the Act on the Movement Rights of the Blind, but the visually impaired are experiencing inconvenience in using public transportation. In particular, from the standpoint of the visually impaired, it is impossible to determine whether the bus is coming soon, is coming now, or has already arrived with the current system. In this paper, we use deep learning technology to learn bus numbers and identify upcoming bus numbers. Finally, we propose a method to notify the visually impaired by voice that the bus is coming by using TTS technology.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.65-78
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• 2010

이 논문은 2009년 2월 20일 미국의 제9 연방순회항소법원에서 내려진 Video Software Dealers Association v. Arnold Schwarzenegger 사건에 대한 판결의 의미와 한국게임법제도에의 시사점을 검토한 것이다. 이 사건에서 제9 연방순회항소법원은 폭력성 비디오게임을 18세 미만의 미성년자에게 판매하거나 대여하는 것을 금지하는 캘리포니아 주법(州法)이 미국 연방헌법에 명시된 미성년자 (minor)의 권리를 침해한다는 판결을 내렸다. 이에 비해서 한국의 헌법재판소는 청소년보호를 위한 청소년유해매체물 제도와 사전등급분류 제도에 대해서는 합헌이라는 결정을 하였다. 헌법재판소는 미국의 제9 연방항소법원의 판결과 같이 음란과 폭력성을 구분하여 접근하고 있고, 폭력성 개념이 대해서 간접적으로 위헌적이라는 결정을 한 바 있다. 미국법원의 덜 제한적인 수단의 선택이라는 법리와 헌법재판소의 최소침해성 원칙에서 본다면 청소년유해매체물 제도와 사전등급분류 제도의 중첩 적용은 문제될 수 있으며, 이 중에서 더 강한 규제가 위헌이 될 소지가 있다.

• 국제지역연구
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• 제22권1호
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• pp.67-90
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• 2018

프랑스에서 테러범의 국적박탈을 가능하게 한 것은 1996년 법부터로 이후 두 차례(1998년 법, 2006년 법)의 관련 법 개정이 있었다. 이어 2010년 이민 법안에 국적박탈 구문 수정안이 발의된 바 있고 2015-2016년에 국적박탈 대상 확장을 가능하게 하는 헌법개정안이 논의되었지만 채택되지 않았다. 하지만 이러한 일련의 과정을 통해 이중국적자와 테러범과의 관계가 쟁점으로 떠오르고 이민자와 안보문제는 더 밀접한 상관관계를 갖게 되었다. 특히 2016년에는 올랑드의 헌법 개정안이 포기되었지만 비상사태는 계속 연장되고 이중국적자 국적박탈 문제는 뜨거운 논쟁으로 남겨졌다. 4개월 넘게 지속된 논의 끝에 국가비상사태 조항 삽입과 함께 국적박탈 확장 계획을 담은 헌법개정안이 철회되었지만 그 동안 비정치적인 사안(non-politicized)이었던 이중국적자 문제는 정치적 쟁점(politicized)이 되어 안보문제로 규정되는 안보화(securitized)의 경로를 거치게 된다. 이는 부잔(Buzan)을 위시한 코펜하겐 학파가 주장하는 안보화의 '두 단계 과정(Two-stage process of securitization)'을 거쳤음을 보여준다. 코펜하겐 학파의 안보화 개념이 중요한 것은 안보화 과정의 구성적 요소에 주목하기 때문이다. 이러한 안보화의 경로를 프랑스에서 이중국적자의 국적박탈 논쟁에 적용해보면 쟁점이 되지 않았던 비정치적인 이중국적자 문제가 화행(speech-act) 또는 공표효과(announcement effect)를 통해 어떻게 정치화되어 사회적 어젠다로 규정되는 지를 고찰할 수 있다.

• 디자인학연구
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• 제20권1호
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• pp.55-64
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• 2007

비언어적 의사소통 수단은 언어적 의사소통을 보조하고 대체한다는 점에서 매우 중요하다. 다양한 비언어적 의사소통 수단 중 신체언어는 몸을 통한 의사소통 전반을 말한다. 애니메이션의 경우, 시나리오 전달에 있어서 캐릭터가 가장 중요한 역할을 하므로 이와 같은 신체언어 연출은 매우 중요한 요소 중 하나이다. 애니메이션의 의사소통 구조는 일반적인 의사소통 구조와는 달리 이중적인 의사소통 구조를 가지는데, 첫째는 화자 캐릭터와 청자 캐릭터 사이의 의사소통이고, 둘째는 영상과 관객 간의 의사소통으로 이는 첫 번째 의사소통 구조까지 모두 포함한다. 본 연구에서는 이러한 이중적 구조에 기반하여 애니메이션의 의사소통 구조를 담화내적, 담화외적 구조로 나누고, 기능적 분류법을 이용하여 캐릭터의 신체언어를 적응, 상징, 설명, 조정, 감정표현 행위로 분류하였다. 특히 본 연구의 분석 애니메이션에서 큰 비중을 차지한 설명행위는 화용론적 분류인 발화 행위론으로 세분화하였다. 그리고 분류된 각각의 신체언어를 분석하여 애니메이션에서 표현되는 신체언어의 특징을 규명하고, 효과적인 시나리오 전달과 관객의 감정이입을 도울 수 있는 효율적인 신체언어를 제안하고자 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.17-22
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• 2017

화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행 자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 새롭게 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 10개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.119-121
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• 2016

최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제56호
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• pp.185-194
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• 2005

In this paper, we present POSSDM (POSTECH Situation-Based Dialogue Manager) for a spoken dialogue system using a new example and situation-based dialogue management technique for effective generation of appropriate system responses. Spoken dialogue system should generate cooperative responses to smoothly control dialogue flow with the users. We introduce a new dialogue management technique incorporating dialogue examples and situation-based rules for EPG (Electronic Program Guide) domain. For the system response inference, we automatically construct and index a dialogue example database from dialogue corpus, and the best dialogue example is retrieved for a proper system response with the query from a dialogue situation including a current user utterance, dialogue act, and discourse history. When dialogue corpus is not enough to cover the domain, we also apply manually constructed situation-based rules mainly for meta-level dialogue management.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.17-22
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• 2017

화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행 자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 새롭게 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 10개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.532-536
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• 2018

심층인공신경망을 이용한 대화 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하기 위해 멀티태스크(multitask) 학습을 이용한 End-to-End 시스템을 제안한다. 우리는 감정과 화행을 동시에 분류하는 시스템을 개발하기 위해 멀티태스크 학습을 수행한다. 또한 불균형 범주 분류를 위해 계단식분류(cascaded classification) 구조를 사용하였다. 일상대화 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였고 macro average precision으로 성능을 측정하여 감정 분류 60.43%, 화행 분류 74.29%를 각각 달성하였다. 이는 baseline 모델 대비 각각 29.00%, 1.54% 향상된 성능이다. 본 논문에서는 제안하는 구조를 이용하여, 발화의 감정 및 화행 분류가 End-to-End 방식으로 모델링 가능함을 보였다. 그리고, 두 분류 문제를 하나의 구조로 적절히 학습하기 위한 방법과 분류 문제에서의 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 분류 방법을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.243-246
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• 2018

최근 사용자 발화를 이해하고 그에 맞는 피드백을 생성할 수 있는 대화 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 사용자 의도를 파악하기 위한 화행 분석은 대화 시스템의 필수적인 요소이다. 최근 많이 연구되는 심층 학습 기법은 모델이 데이터로부터 자질들을 스스로 추출한다는 장점이 있다. 발화 자체의 연속성과 화자간 상호 작용을 포착하기 위하여 CNN에 RNN을 결합한 CNN-RNN을 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층 구조 어텐션 매커니즘 기반 CNN-RNN을 효과적으로 적용한 결과 워드 임베딩을 추가한 조건에서 가장 높은 성능인 91.72% 정확도를 얻었다.