nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등과 같은 고유한 의미를 갖는 단어 열을 찾아 범주를 부착하는 기술이다. 기존의 연구에서는 단어 단위나 음절 단위를 입력으로 사용하였다. 하지만 단어 단위의 경우 미등록어 처리가 어려우며 음절 단위의 경우 단어 고유의 의미가 희석되는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 형태소 단위 개체명 인식기와 음절 단위 개체명 인식기를 앙상블하여 보정된 결과를 예측하는 개체명 인식기를 제안한다. 제안된 모델은 각각의 단일 입력 모델보다 향상된 F1-점수(0.8049)를 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
말과 글에서 유추가 가능한 정보에 대해서는 사람들이 일반적으로 생략해서 표현하는 경우를 볼 수 있다. 사람들은 생략된 정보를 문맥적으로 유추하여 이해하는 것이 어렵지 않지만, 컴퓨터의 경우 생략된 정보를 고려하지 못해 주어진 정보를 완전하게 이해하지 못하는 문제를 낳게 된다. 우리는 이러한 문제를 생략어복원을 통해 해결할 수 있다고 여기면서 본 논문을 통해 한국어 생략어복원에 대해 정의하고 기술 개발에 필요한 말뭉치 구축 시의 생략어복원 대상 및 태깅 사례를 포함하는 가이드라인을 제안한다. 또한 본 가이드라인에 의한 말뭉치 구축 및 기술 개발을 통해서 엑소브레인과 같은 한국어 질의응답 시스템의 품질 향상에 기여하는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문에서는 개체명 인식과 언어 모델의 다중 학습을 이용한 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 다중 학습은 1 개의 모델에서 2 개 이상의 작업을 동시에 분석하여 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이지만, 이를 적용하기 위해서 말뭉치에 각 작업에 해당하는 태그가 부착되어야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 추가적인 태그 부착 없이 정보를 획득할 수 있는 언어 모델을 개체명 인식 작업과 결합하여 성능 향상을 이루고자 한다. 또한 단순한 형태소 입력의 한계를 극복하기 위해 입력 표상을 자소 및 형태소 품사의 임베딩으로 확장하였다. 기계 학습 방법은 순차적 레이블링에서 높은 성능을 제공하는 Bi-directional LSTM CRF 모델을 사용하였고, 실험 결과 언어 모델이 개체명 인식의 오류를 효과적으로 개선함을 확인하였다.


(게재일: 2017.10.13)
의료정보시스템의 상호운용을 위해 개발된 의료정보 교환 국제 표준인 HL7은 복잡한 구조와 문법으로 인해 컴퓨터 소프트웨어로 관리되고 있다. 현재 개발되고 있는 HL7 인터페이스 소프트웨어에서는 다양한 버전 간 호환이 되지 않아 의료정보시스템에서 버전 상호 간의 호환을 위해 변환 소프트웨어 모듈을 개발하여 사용한다. 그러나 다양한 버전(V2.1~V2.8)의 HL7 메시지 간 상호 변환을 위해 소프트웨어 모듈을 모두 개발하는 것은 많은 시간과 막대한 비용 및 노력이 필요한 비효율적인 방법이다. 따라서 본 연구에서는 HL7 버전 호환성 정의에 기반을 두어 버전별 상호변환이 가능한 HL7 파서(Parser)를 설계하고, 객체 지향적 구조에 기반을 두어 하위 버전과의 호환(Backward Compatibility)뿐만 아니라 상위 버전과 호환(Forward Compatibility) 가능한 파서를 제안한다. 또한, 버전 간 변환 실험을 통해 효용성을 검증하였다.


(게재일: 2017.10.13)
'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.


(게재일: 2017.10.13)
단어 벡터는 단어 사이의 관계를 벡터 연산으로 가능하게 할 뿐 아니라, 상위의 신경망 프로그램의 사전학습 데이터로 많이 활용되고 있다. 한국어 어절은 생산적인 조사나 어미 때문에 효율적인 단어 벡터 생성이 어려워 대개 실질형태소만을 사용하여 한국어 단어 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 실질형태소와 형식형태소를 모두 사용하되, 형식형태소를 적절하게 분류하여 단어 벡터의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 자체 구축한 단어 관계 테스트 집합으로 추출 성능을 평가해 본 결과, 제안한 방법으로 형식형태소를 사용할 경우, 성능이 향상되었다.


(게재일: 2017.10.13)
개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.


(게재일: 2017.10.13)
개체명 인식은 문서 내에서 고유한 의미를 갖는 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 의미한다. Bidirectional LSTM CRFs 모델은 연속성을 갖는 데이터에 가장 적합한 RNN기반의 심층 학습모델로서 개체명 인식 연구에 가장 우수한 성능을 보여준다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 Bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하고, 입력 자질로 단어뿐만 아니라 품사 임베딩 모델과, 개체명 사전을 활용하여 입력 자질을 구성한다. 또한 입력 자질에 대한 벡터의 크기를 최적화 하여 기본 모델보다 성능이 향상되었음을 증명하였다.


(게재일: 2017.10.13)
대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
개체명은 인명, 지명, 조직명 등 문서 내에서 중요한 의미를 가지므로 질의응답, 요약, 기계번역 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 개체명 인식은 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 개체명 범주를 부착하는 작업을 말한다. 개체명 인식 연구에는 개체명 범주가 부착된 개체명 말뭉치를 사용한다. 개체명의 범주는 연구 분야에 따라 다양하게 정의되므로 연구 분야에 적합한 개체명 말뭉치가 필요하다. 하지만 이런 말뭉치를 구축하는 일은 시간과 인력이 많이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개체명 사전 기반의 반자동 말뭉치 구축 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 크게 전처리, 사용자 태깅, 후처리 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 자동으로 개체명을 찾는 단계이다. 약 11만 개의 개체명을 기반으로 하여 트라이(trie) 구조의 개체명 사전을 구축한 후 사전을 이용하여 개체명을 자동으로 찾는다. 사용자 태깅 단계는 사용자가 수동으로 개체명을 태깅하는 단계이다. 전처리 단계에서 찾은 개체명 중 오류가 있는 개체명들은 수정하거나 삭제하고, 찾지 못한 개체명들은 사용자가 추가로 태깅하는 단계이다. 후처리 단계는 태깅한 결과로부터 사전 정보를 갱신하는 단계이다. 제안한 말뭉치 구축 도구를 이용하여 752개의 뉴스 기사에 대해 개체명을 태깅한 결과 7,620개의 개체명이 사전에 추가되었다. 제안한 도구를 사용한 결과 사용하지 않았을 때 비해 약 57.6% 정도 태깅 횟수가 감소했다.


(게재일: 2017.10.13)
본 연구는 거시적 빅데이터 인문학과 미시적 언어 텍스트 검색 시스템을 구축하고, 이를 통해서 언어를 통한 문화의 역동적 변화를 시간적 순서에 따라 살펴보고자 한다. 연구의 최종적인 목표는 문화도 생물체처럼 변화하는 존재라 여기고 그 구성요소들을 연구한다는 뜻인 '문화체학(文化體學; Culturomics)'과 같은 '인문학 + 정보과학 + 사회과학' 등등의 다학문간의 융합적 연구에 있다. 이 시스템을 통해서 인류 역사의 기록인 텍스트 빅데이터를 통한 인문학적 성찰을 시각화하고 있다. 이러한 구글의 업적은 인문학과 정보기술의 융합을 통해서 인문학 자체의 지평을 넓히고, 사회과학을 변형시키고, 산업과 상아탑 사이의 관계를 재조정하는데 있다[1].


(게재일: 2017.10.13)
Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문은 한국어 어휘 의미망인 코어넷(CoreNet)을 활용한 비지도학습 방식의 한국어 어의 중의성 해소(Word Sense Dsiambiguation)에 대한 연구이다. 어의 중의성 해소의 실질적인 응용을 위해서는 합리적인 수준으로 의미 후보를 나눌 필요성이 있다. 이를 위해 동형이의어와 코어넷의 개념체계를 활용하여 의미 후보를 나누어서 진행하였으며 이렇게 나눈 것이 실제 활용에서 의미가 있음을 실험을 통해 보였다. 접근 방식으로는 문맥 속에서 서로 영향을 미치는 어휘의 의미들을 동시에 고려하여 중의성 해소를 할 수 있도록 마코프랜덤필드와 의존구조 분석을 바탕으로 한 지식 기반 모델을 사용하였다. 이 과정에서도 코어넷의 개념체계를 활용하였다. 이 방식을 통해 임의의 모든 어휘에 대해 중의성 해소를 하도록 직접 구축한 데이터 셋에 대하여 80.9%의 정확도를 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문은 개체명 인식을 위해 CRF 모델을 이용해 분류를 수행했다. 개체명 후보를 개체명으로 식별에서 중의성 문제가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 중의성 문제 해결을 위해 학습 셋으로부터 패턴과 형태적 특성을 고려해 개체명 후보를 최대로 선택하고 선택된 개체명 후보의 중의성과 정확도를 높이기 위해 주변의 문맥 자질과 분별 확률 모델인 CRF를 이용해 중의성 문제를 해결한다.


(게재일: 2017.10.13)
개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 인명(PS), 기관명(OG), 장소(LC), 날짜(DT), 시간(TI) 등에 해당하는 개체명에 일정한 태깅 값을 주어 그 정보를 가시화하는 작업이다. 한국어 개체명 인식은 아직 그 자질이 충분히 밝혀져 있지 않아 자연어 처리 분야의 발전을 더디게 하는 한 요소로 작용하고 있다. 한국어가 음절 기반으로 단어를 형성하고 비교적 어순이 자유롭다는 특성이 있기에, 이런 특징을 잘 포착할 수 있는 "음절 기반의 Convolutional Neural Network(CNN)"의 아키텍쳐를 제안하여 66.80%의 성능을 보였다. 이 방법을 사용하면 형태소 분석등 개체명 이전 단계에서 발생하는 오류에 의해 개체명 인식(NER)의 성능이 떨어지는 문제를 해결할 수 있고, 조사나 어미 등을 제거하기 위한 후처리를 생략할 수 있다.


(게재일: 2017.10.13)
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.


(게재일: 2017.10.13)
Deep learning의 개발에 따라 개체명 인식에도 neural network가 적용된 연구가 활발히 일어나고 있다. 영어권 개체명 인식에서는 F1 score 90%을 웃도는 성능을 내는 연구들이 나오고 있다. 하지만 한국어는 영어와 언어적 특질이 많이 달라 이를 그대로 적용시키는 데는 어려움이 있어 영어권 개체명 인식기에 비해 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 "하다" 접사의 동사형이 보존된 워드 임베딩을 사용하고 한국어 개체명의 특징을 담은 one-hot 벡터를 추가하여 한국어의 특질에 보다 적합한 데이터를 deep learning 기술에 적용하였다.


(게재일: 2017.10.13)
공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.


(게재일: 2017.10.13)
구문분석은 자연언어처리의 오랜 관심 분야로 다양한 접근방법과 알고리즘이 시도되어 계속 발전하고 있다. 하지만 기존의 접근방법은, 학습단계에서는 정답으로부터 추출된 이전 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로 이루어진 정보를 활용한다는 근본적인 차이가 있다. 이러한 차이를 극복하기 위한 다양한 시도가 있었고 그 중 동적 오라클 기법이 합리적인 시간 증가와 성능향상을 보였다. 본 연구에서는 이러한 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하였다. 동적 오라클 기법을 한국어에 적용할 때 고려해야하는 부분에 대해 탐구하고 실험을 통해 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하여 결과를 살펴보았다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문에서는 한국어 이미지 캡션을 학습하기 위한 데이터를 작성하고 딥러닝을 통해 예측하는 모델을 제안한다. 한국어 데이터 생성을 위해 MS COCO 영어 캡션을 번역하여 한국어로 변환하고 수정하였다. 이미지 캡션 생성을 위한 모델은 CNN을 이용하여 이미지를 512차원의 자질로 인코딩한다. 인코딩된 자질을 LSTM의 입력으로 사용하여 캡션을 생성하였다. 생성된 한국어 MS COCO 데이터에 대해 어절 단위, 형태소 단위, 의미형태소 단위 실험을 진행하였고 그 중 가장 높은 성능을 보인 형태소 단위 모델을 영어 모델과 비교하여 영어 모델과 비슷한 성능을 얻음을 증명하였다.


(게재일: 2017.10.13)
스팸 문자 메시지를 표현하는 한국어의 단어 구성이나 패턴은 점점 더 지능화되고 다양해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한국어 문자 메시지에 대해 단어 임베딩 기법으로 문장 벡터를 구성하여 인공신경망의 일종인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)을 이용한 스팸 문자 메시지 필터링 방법을 제안한다. 전방향 신경망을 이용한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 스팸 문자 메시지 필터링에 보편적으로 사용되고 있는 SVM light를 이용한 스팸 문자 메시지 필터링의 정확도를 비교하였다. 학습 및 성능 평가를 위하여 약 10만 개의 SMS 문자 데이터로 학습을 진행하였고, 약 1만 개의 실험 데이터에 대하여 스팸 문자 필터링의 정확도를 평가하였다.


(게재일: 2017.10.13)
대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문은 신문기사의 감성 댓글을 생성하기 위한 시스템을 제시한다. 감성을 고려한 댓글 생성을 위해 기존의 Sequence-to-Sequence 모델을 사용하여 긍정, 부정, 비속어 포함, 비속어 미포함 유형의 4개의 감성 모델을 구축한다. 하나의 신문 기사에는 다양한 댓글이 달려있지만 감성 사전과 비속어 사전을 활용하여 하나의 댓글만 선별하여 사용한다. 분류한 댓글을 통해 4개의 모델을 학습하고 감성 유형에 맞는 댓글을 생성한다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문에서는 21세기 세종계획 "현대문어 형태 분석 말뭉치"에서 나타나는 오류를 개선하는 방법으로 패치 시스템을 제안한다. 이 패치 시스템은 패치 파일과 패치 적용-생성 스크립트로 구성되며, 사용자들은 패치 파일을 사용하여 원래의 말뭉치에서 어떤 파일과 어절을 수정하였는지 확인할 수 있어 개발 목적에 맞는 학습 말뭉치를 생성할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용해 서로의 수정 사항을 공유하고, 지속적으로 세종 말뭉치의 오류를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 1,015만 어절을 대상으로 31만여 개의 오류를 수정하였다. 오류의 유형으로는 문장, 어절 분리 오류, 철자 오류, 불일치 오류, 분석 오류, 형식 오류가 있으며, 오류 수정 사항을 패치 파일에 반영하였다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문은 한국어 서브워드 기반 워드 임베딩 기술을 다룬다. 미등록어 문제를 가진 기존 워드 임베딩 기술을 대체할 수 있는 새로운 워드 임베딩 기술을 한국어에 적용하기 위해, 음소열 기반 서브워드 자질 검증을 진행한다. 기존 서브워드 자질은 문자 n-gram을 사용한다. 한국어의 경우 특정 단음절 발음은 단어에 따라 달라진다. 여기서 음소열 n-gram은 특정 서브워드 자질의 변별력을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 서브워드 임베딩 기술을 재구현하여, 영어 환경에서 기존 워드 임베딩 사례와 비교하여 성능 우위를 확보한다. 또한, 한국어 음소열 자질을 활용한 실험 결과에서 의미적으로 보다 유사한 어휘를 벡터 공간상에 근접시키는 결과를 보여 준다.


(게재일: 2017.10.13)
지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.


(게재일: 2017.10.13)
현장형 조류수거시스템(이하 OACS)은 녹조 현상이 심각할 때 긴급 대책으로 투입되는 대안 중의 하나로, 대규모 수역에 투입되는 OACS가 갖추어야 할 조건은 신속대응성, 효율성 및 대용량이다. 부상분리 기술을 이용한 OACS의 성능은 부상 포집 수거 공정의 효율에 의해 결정되며, 처리용량 및 효율성에 가장 중요한 인자는 포집과 수거이다. 이들이 자동화되면 전체 작업속도와 일일 처리수량이 증가한다. OACS에 적용된 기술은 진보될수록 장비의 단순화 소형화와 포집과 수거 공정 자동화가 발전하여 신속대응성과 효율성이 향상되었으며, 잔류슬러지를 크게 줄여 친환경성과 수질 지속효과를 향상시켰고, 슬러지 수거량도 증가하여 대용량이 실현되는 방향으로 개선되었다. 그 결과 시스템은 조류증식비율을 극복할 수 있는 조류제거량을 달성할 수 있었고, 처리용량 대비 운영비가 감소되어 기술의 경제성을 크게 향상시켰다.

On-site Algae Collecting System (OACS) is one of urgent countermeasures to clean the raw water when the algae blooms severely. Rapid reaction capability, high efficiency and large capacity are required when applying OACS to large water areas. The total performance of OACS are always determined by unit process named Flotation, Trapping and Collection. The working efficiency and daily treatment quantity of OACS can be increased when it runs automatically. As the rapid development of OACS technology, in the first place, equipment are miniaturized and simple. And in the second place, automation process from Trapping to Collection are advanced. So, They produce results higher working efficiency, smaller residual sludge on treated water, system's advanced environmental friendly features and the increased amount of sludge by Collection process to achieve large capacity. Now OACS has overcome the algae multiplication rate to ensured the amount of removal algae. In another aspect, it is high economically feasible because of reducing operation cost against the large capacity.

(게재일: 2017.04.30)
건물의 우수관에 연결하여 초기빗물의 부유물질을 처리할 수 있는 장치를 개발하기 위하여 건물옥상 유출 빗물의 수질특성 변화를 파악하고 다양한 여재를 활용해 초기빗물의 부유물질 제거를 연구하였다. 건물옥상 유출빗물의 입자성 물질은 대부분 의 크기로, 부유물질 농도는 강우시 초기 10~20분까지 높았고 점진적으로 감소하였다. 옥상유출빗물의 용존성 유기물과 무기물의 농도도 유출 초기에 높게 나타났다. Anthracite (AC), Polyurethane (PU), Polypropylene (PP) 여재로 여과시 초기에 50%의 부유물질을 제거할 수 있었으나 20분 이상 여과시 제거율이 급격히 낮아졌다. 세척후 반복여과를 고려하면 AC 여재만 9회까지 재사용가능하였다. 여재층의 높이가 높을수록, 통과유량이 적을수록 시간에 따른 SS 제거율 감소폭은 적었고, 여재층 30 cm, 유량 12 L/min 이하로 운전할 경우 초기빗물(SS = 450 mg/L)의 SS 제거율 50%를 달성할 수 있었다.

We analyzed the water quality of first flush and rainfall runoff from a building rooftop, and investigated the removal of suspended solids (SS) in first flush using various media to develop a first flush filtration system. Particle size distribution exhibited most of particles in first flush from the rooftop ranged from 10 to 30 . SS concentrations maxed in 10~20 min and decreased afterwards. Dissolved organics and inorganic materials in runoff also showed highest levels in first flush (10 min). Filtration tests using anthracite (AC), polyurethane (PU), polypropylene (PP) showed about 50% of SS removal during the first 10 min operation, but the removal rates dramatically decreased after 20 min of filtration. Based upon the results from rinse and run cycle tests, only AC could achieve nice cycles without distinct decease of SS removal. SS removal rates increased with higher depth of media bed and lower flowrate. The system achieved over 50% of SS removal with a media depth of 30 cm and flowrate < 12 L/min.

(게재일: 2017.04.30)
본 연구에서는 국내 실정에 맞는 한국형 CWS 구축의 일환으로 국내 배 급수 시스템에서 오염 사고 발생가능성이 있는 무기 오염물질 네 종류(카드뮴, 크롬, 망간, 납)를 선정하고 batch 실험을 통해 각 오염물질의 수돗물에 주입 시 감지 가능한 "최소 반응 농도(minimum response concentration)"를 결정하고자 하였다. 무기 오염물질 네 종류에 대해 수질 인자들의 최소 반응 농도를 추적한 결과 카드뮴(수질기준 0.005 mg/L)에 대한 최소 반응 농도는 0.05~0.08 mg/L, 크롬(수질기준 0.05 mg/L)에 대한 최소 반응 농도는 0.03 mg/L, 망간(수질기준 0.05 mg/L)에 대한 최소 반응 농도는 0.005 mg/L, 그리고 납(수질기준 0.01 mg/L)에 대한 최소 반응 농도는 0.02~0.08 mg/L인 것으로 분석되었다.

In this study, four inorganic pollutants (cadmium, chromium, manganese, lead), that could cause contamination events in drinking water distribution system, were selected and batch tests were carried out to determine the "minimum response concentration (MRC)", a part of Korean Contamination Warning system establishment. As the results, the minimum response concentration of cadmium was found to be 0.05 to 0.08 mg/L (0.005 mg/L : water quality standard) and that of chrome was 0.03 mg/L (0.05 mg/L). And the minimum reaction concentration was 0.005 mg/L for manganese (0.05 mg / L for water quality) and 0.02~0.08 mg/L for lead (0.01 mg/L).

(게재일: 2017.04.30)
안료 페인트 생산 업체 7개를 방문하여 제품 21개(안료 17개, 페인트 4개)를 시료채취 하였으며, 대형 온라인 판매상을 통하여 50개 제품을 구매하였다. 총 71개 제품에 대하여 EPA 7473 방법으로 수은 함량분석을 하였고, 물질흐름 분석을 위한 폐기물 내 수은함량은 타 연구(2010)의 안료 페인트 제조 업체에서 발생되는 분진 슬러지 폐페인트 38건의 수은 함량 자료를 사용하였다. 물질흐름분석은 제품 또는 특정 화학물질을 대상으로 하는 Micro 수준의 물질흐름 추적방식을 이용하여 흐름도를 작성하였다. 수은분석 결과, 71개 제품에서 0~0.25 mg-Hg/kg, 38개 폐기물에서 0.23~0.69 mg-Hg/kg으로 나타났다. 물질흐름을 살펴보면 유통단계의 수은흐름량이 연간 10.06 kg인데 반해 폐기되는 수은의 양은 25.27 kg으로 유통량 보다 폐기량이 더 높게 나타났다. 이는 제품과 폐기물의 시료채취 시기가 달라 발생된 현상으로 제품은 2014년도 제품, 폐기물은 2010년 분석된 자료를 사용하여 RoHS 등과 같은 규제의 영향으로 수은 함유 페인트 제품이 감소됨에 따른 것으로 판단된다. 현재 생산되는 제품 중 수은의 농도는 매우 낮고 페인트에 의한 수은의 유출은 미미한 것으로 판단된다.

For the management of mercury-containing products, the products were selected to do material flow analysis in preference of not having selected in previous studies. Domestically mercury have been added to pigment for prevention of bacterial growth. So, in this study paint containing pigment was selected as a target. 71 samples of paint products collected in 2014 and data of 38 samples of wastes (dust, sludge, paint) analyzed in 2010 were used in material flow analysis. The result shows that mercury was 0~0.25 mg/kg in products and 0.23~0.69 mg/kg in the wastes. In the material flow analysis, the amount of flow in the process of distribution was 10.06 kg/year, but the amount of flow in disposal like a landfill, incineration and recycling was much than distribution as 25.27 kg/year. It was caused by different sampling period between collecting products and data of wastes. Therefore, It could be possible to be affected from regulation by RoHS like decreasing usage of mercury in paint products or eradicated in the industry. Mercury contents in current paint products are very low to affect discharging to the environment.

(게재일: 2017.04.30)
본 연구에서는 낙동강 하류원수에 대한 응집제 주입율 자동화를 위해 stream current detector (SCD)와 charge analyzing system (CAS)의 적용성 비교 평가하였다. SCD 시스템을 이용한 경우, 원수 pH가 9.3에서 5.7로 낮아지면 pH 9.3에서 설정된 유동 전하값을 응집제 주입율로 사용할 수 없었고, pH 5.7에 맞는 유동 전하값의 재설정이 필요하였다. 원수의 pH 변화에 따른 SCD의 유동 전하값의 재설정을 하지 않을 경우, 후단의 모래여과 처리수 탁도가 증가하는 현상을 보였다. CAS 시스템의 경우는 원수 pH의 범위가 6.0~9.3의 범위일 때 polydadmac을 전하 중화제로 사용하는 것이 가능하였고, 고탁도 원수에도 poly-dadmac이 양호한 전하중화제로 평가되었다. 그러나 pH 5~11의 범위에서 polydadmac의 전하량은 거의 변화하지 않은 반면, 응집제로 사용되는 alum의 전하량은 6배 정도 차이가 발생하고, pH에 적합한 응집제 요구량을 보였다. 따라서 원수의 pH가 높은 경우는 전하 적정제로 정수장에서 사용하는 응집제를 직접 이용하는 것이 효율적이었다.

This study was conducted to investigate the characteristics of the stream current detector (SCD) and charge analyzing system (CAS), which are well known as the automatic coagulant dosage determination instruments. When the SCD system was used, the current charge value set at pH 9.3 could not be used as the coagulant dosage when the pH of the raw water decreased to 5.7, and the current charge value corresponding to pH 5.7 was required to be reset. In case of CAS system, polydadmac is stable as a cationic titrant when the pH of the raw water ranged 9.3 to 6.0. And it was effective to use polydadmac as a cationic titrant for high turbidity water. The current charge of polydadmac was almost constant between pH 5 and 11, however, the difference in charge of alum is six times in this pH range. Therefore, when the pH of the raw water was changed, it seems that the coagulant used in the actual water treatment plant was as a good cationic titrant.

(게재일: 2017.04.30)
기후변화를 대비하여 국내 수자원 확보를 위한 해수담수화 플랜트의 필요성이 점차 높아지고 있어 향후 해수담수화 플랜트 건설시 경제적 판단의 근간이 될 수 있는 자료의 필요성도 또한 높아졌다. 이에 본 연구에서는 국내 해수담수화 플랜트 설치가 가능한 지역, 인천, 대산, 여수, 부산, 울산, 속초시를 대상으로 생산수 단가를 추정하여, 향후 플랜트 건설시 참고 자료로 활용이 가능하도록 제안하고자 하였다. 동해바다를 취수원으로 하는 속초와 울산시 생산수 단가는 부산과 여수시의 단가와 유사하였으나, 서해바다를 취수원으로 하는 인천과 대산에 비해 취수시설 건설비용 저감으로 인하여 비교적 경제적인 생산수 단가 범위를 나타내었다. 염도 조건은 비교적 유사하여 생산수 단가에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 사료되나, 계절별 수온 차에 의한 영향은 역삼투막의 생산수량 차이에 의해 높게 나타날 것으로 사료되었다. 가장 크게 생산수 단가에 영향을 미치는 요소는 생애주기 분석 시 적용되는 감가상각 연수와 플랜트 용량이었으며, 인천과 대산의 경우 감가상각 연수에 따라 최대 29%, 플랜트 용량에 따라 22%까지 차이가 발생하였다. 그러나 본 연구에서 추정된 생산수 단가는 간접비 등을 고려하지 않은 것으로 국내에서 생산할 수 있는 최소한의 단가로 고려되었으며, 실질적인 공사 시에는 제시된 생산수 단가보다 증가될 것으로 사료된다.

This study was conducted to supply information that can be utilized as data for desalination plant construction in the future by estimating unit cost of water production in the potential site of Incheon, Daesan, Yeosu, Busan, Ulsan and Sokcho in Korea. The production costs in Sokcho and Ulsan were similar to those of Busan and Yeosu. Those four sites showed better economic range due to low construction cost for intake facility compared to Incheon and Daesan. Although the salinity measured in the above 6 sites did not show perceptible effect on the production cost, the difference of seasonal seawater temperature needs to be considered due to the change of flux in reverse osmosis (RO) membrane. It turned out that the most critical parameters are the amortization in a year by the analysis of life cycle and the capacity of plant. Incheon and Daesan showed the difference of production cost up to 29% at the condition of amortization in 25 year, and up to 22% depending on plant capacity. However, the production cost in this study did not take into account of other indirect costs, therefore, this should be considered as the minimum cost.

(게재일: 2017.04.30)
나고야의정서 또는 ABS의 목적은 생물유전자원의 이용에 따르는 대가를 실현시킴으로써 생물다양성을 유지하는데 있으나 아직까지 구체적으로 실현된 사례가 드물다. 이는 이익공유 방식을 둘러싼 논란과 생물유전자원 보유국과 이용국 또는 이용기업간의 정보 비대칭이 존재하기 때문이다. 본고에서는 주인-대리인 모형을 이용하여 정보 불확실성 하에서의 이익공유 방식을 분석하였다. 고정지출계약과 매출액 기준 로열티 방식 중 후자의 방식이 생물유전자원의 가치증대와 자원보전 측면에 우수한 인센티브 계약인 것으로 나타났다. 이는 향후 나고야의 정서 하에서 로열티 중심으로 상호협정조건 가이드라인이 마련될 필요가 있음을 시사한다.

The objective of the Nagoya Protocol is to enhance biodiversity by the mean of economic incentives but there has been yet consistent lack of realized contracts between genetic resource users and holders due to the asymmetric information among the parties. This paper presents a principle-agent model to provide optimal contracts under asymmetric information in order to achieve the sustainable biological resource. The model concludes the royalty contracts over the fixed lump-sum benefit transfer as profit sharing mechanism.

(게재일: 2017.03.31)
국내 ESCO 사업은 에너지효율향상 제도 중에 하나로 1992년도에 도입되어 시행되고 있다. 현재 스마트그리드, 신재생에너지 등의 에너지시장 여건의 변화와 수요반응의 중요성이 부각되었다. 이에 사업 모델의 다양화 요구됨에 따라 해외 사례를 통한 국내 활용방안을 검토하였다. ESCO 산업이 활성화되었다는 유럽이나 미국에서의 사업영역은 에너지 공급 설비 및 공급 서비스부터 최종 사용자까지를 포함한 전 영역의 에너지 설비의 효율 개선 조치를 포함한다. 이런 ESCO 해외비즈니스 모델은 다양한 유형으로 구분이 가능함을 알 수 있으며, 그 유형을 프로젝트 수행방식, 공급자 수요관리, 파이낸싱의 방법, 기후변화 및 배출권 등, 신재생에너지, 에너지투자, IT연계관련, 신 ESCO사업, 기타의 기준으로 구분하였다. 본 연구에서는 각각의 비즈니스 사례 적용방안으로 국내에서도 IEC (Integrated Energy Contracting) 계약방식을 활용하는 것을 제안한다. 또한 에너지절약이라는 목표달성을 위해 개별사업유형의 나열함으로써 이를 허용하는 형태는 오히려 관련 시장 활성화를 가로막는 장애요인으로 작용하고 있는 바, 현행 에너지이용합리화사업을 위한 자금지원지침을 개정방안으로 투자사업 및 설치사업 모두를 포함하는 다양한 에너지절약사업을 대상사업으로 추가하되, 네거티브시스템(Negative system)의 도입을 제안한다.

The domestic ESCO project was introduced in 1992 as one of the energy efficiency improvement programs. In recent energy market, the changes in the market conditions such as smart grid, renewable energy, and the importance of demand response became important issues. As the diversified business models are required, examples of overseas exercises are examined. Business areas in Europe or the US where the ESCO industry has been active include measures to improve the efficiency of energy facilities in all areas, ranging from energy supply facilities and energy services to end users. This type of ESCO overseas business model can be classified into various types such as project execution method, supplier demand management, financing method, climate change and emission rights, new and renewable energy, and other criteria. In this study, we propose to adopt IEC (Integrated Energy Contracting) contract method in domestic ESCO market for additional business models. Current convention of listing the specific individual business types being allowed by regulation turned out to be obstacles to the revitalization of the related market. In order to achieve the goal of energy conservation, it is recommended, instead, to revise the current funding guidelines to be a negative system.

(게재일: 2017.03.31)