nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
심부 시추코어(900 m) 단층대에서는 검은 유리질이 특징인 슈도타킬라이트가 종종 산출된다. 폭이 수~20 cm인 슈도타킬라이트는 모암인 쥬라기 화강암과 선캄브리아기 각섬석편마암과 접촉하거나 교호하는데, 연성변형이나 약한 습곡구조를 수반한다. 슈도타킬라이트는 다양한 심도에서 산출되는데 조직과 두께 또한 약간 상이한 특징을 보여준다. 대부분의 시추코어에서는 취성변형이 우세하며, 단층비지는 주로 상부구간에서 발달하고, 슈도타킬라이트는 불규칙한 간격의 심도에서 나타난다. 주사전자현미경(SEM)으로 관찰하면, 기질내에 만곡된 극미립의 석영입자가 관찰되고, 슈도타킬라이트의 표면은 마이크론 스케일에서조차도 매끄러운 유리질 기질이 특징적인데, 이같은 현상은 본 지역의 슈도타킬라이트가 강한 지진활동에 의한 마찰용융에 의하여 생성되었음을 지시한다. X선회절 정량분석(XRD)에 의하면, 슈도타킬라이트는 석영, 장석, 각섬석과 같은 일차광물과 점토광물, 방해석, 유리기질물 등의 이차광물로 구성되어 있다. 이러한 광물조성은 슈도타킬라이트를 포함하는 단층파쇄대가 약 이하의 저온 또는 비교적 얕은 심도(약 10 km 내외)에서 형성되었음을 의미한다. 슈도타킬라이트는 강한 지진활동의 산물이므로, 이것의 산출특징 파악을 통하여 심부지반의 고기 지진활동 해석이나, 고준위방사성폐기물 처분장 후보지의 지반안정성에 대한 핵심적인 정보를 알 수 있다.

It is not rare that pseudotachylite, dark colored rock with glassy texture, is recognizable in deep core samples drilled up to 900 m from the surface. Pseudotachylite with widths varying few to 20 cm is sharply contacted or interlayered with the host rocks composed of Jurassic granite and Precambrian amphibolite gneiss, showing moderately ductile deformation or slight folding. Pseudotachylite occurring at varying depths in the deep drill core are slightly different in texture and thickness. There is evidence of fault gouge at shallower depths, although brittle deformation is pervasive in most drill cores and pseudotachylite is identified at random depth intervals. Under scanning electron microscope (SEM), it is evident that the surface of pseudotachylite is characterized by a smooth, glassy matrix even at micrometer scale and there is little residual fragments in the glass matrix except microcrystals of quartz with embayed shape. Such textural evidence strongly supports the idea that the pseudotachylite was generated through the friction melting related to strong seismic events. Based on X-ray diffraction (XRD) quantitative analysis, it consists of primary minerals such as quartz, feldspars, biotite, amphibole and secondary minerals including clay minerals, calcite and glassy materials. Such mineralogical features of fractured materials including pseudotachylite indicate that the fractured zone might form at low temperatures possibly below , which implies that the seismic activity related to the formation of pseudotachylite took place at shallow depths, possibly at most 10 km. Identification and characterization of pseudotachylite provide insight into a better understanding of the paleoseismic activity of deep grounds and fundamental information on the stability of candidate disposal sites for high-level radioactive waste.

(게재일: 2017.12.30)
본 연구에서는 산사태 모형토조 실험을 통해 강우침투에 의해 나타나는 산사태의 발생특성 및 지반재료의 변화특성에 관하여 분석하였다. 실험장치는 모형토조, 강우재현장치, 계측장치로 구성되어 있으며, 인공사면 상부에서 200 mm/hr의 극한강우를 살수함으로써 산사태를 유발하였다. 모관흡수력과 체적함수비 계측장치는 인공사면의 천부(GL-0.2 m), 중부(GL-0.4 m), 심부(GL-0.6 m)의 각 심도별로 3세트씩 설치하였으며, 실험은 화강암 풍화토, 편마암 풍화토, 이암 풍화토 각각에 대한 현장조건과 상대적으로 느슨한 조건 및 조밀한 조건으로 나누어 실험을 진행하였다. 분석결과, 극한강우에 의하여 실험 초반에는 사면 표층에서 세굴현상이 우세하게 나타나다가 이후 국지적으로 발생한 횡적인 인장균열면을 따라서 산사태가 발생했다. 산사태는 강우침투에 따른 습윤전선(wetting front)의 전이로 인해 천부에서부터 심부로 점차 확장되는 천층파괴(shallow failure)의 형태를 띰과 동시에 사면의 선단부(toe part)에서부터 정상부(crest part)로 점차 전이되는 후퇴성붕괴(retrogressive failure)의 양상을 보였다. 강우침투에 따른 포화영역에서 모관흡수력은 아무런 전조현상 없이 급격하게 감소하는 반면에, 체적함수비는 점진적으로 증가하다가 최대값에 도달하여 이 값을 일정시간 유지한 뒤 산사태 발생 시 급격히 감소하는 것으로 나타났다.

We performed landslide flume tests to analyze characteristics of landslide occurrence and change in the ground materials due to rainfall infiltration. The test apparatus is composed of flume, rainfall simulator, and measurement sensors and landslides were triggered by heavy rainfall (Intensity=200 mm/hr) sprinkled at the above of an artificial slope. The measurement sensors for matric suction and volumetric water content were installed with 3 sets at shallow (GL-0.2 m), middle (GL-0.4 m), and deep depth (GL-0.6 m) in the slope and the tests were performed with in-situ, loose, and dense condition of each weathered soils of granite, gneiss, and mudstone. The analyses show that surface erosion was dominant in initial time of the test due to heavy rainfall and then landslides occur following locally happened transverse tension cracks. The characteristics of landslide were both shallow failure because of a spread of wetting front induced by the rainfall infiltration and retrogressive failure. While the matric suction was decreased rapidly without any precursor in the soil saturation, the volumetric water content was increased gradually, reached its maximum value, and then decreased rapidly with landslide.

(게재일: 2017.12.30)
본 연구는 자유면대수층 즉, 충적대수층에서 필터층의 영향을 평가하기 위하여 수행하였다. 시험을 위해 모래층 및 자갈층으로 구성된 충적대수층에 필터층, 양수정, 관측정을 각각 설치한 모형시험장치를 제작하였다. 제작된 모형시험장치를 이용해 단계양수시험을 수행하였으며, 각 시험조별 투수특성을 확인하고 적정양수량 및 우물효율을 산정하였다. 모래층에서 단계별 양수량 분석을 통한 적정양수량 평가결과, 동일한 필터 두께를 가진 경우 이중필터는 22.03 L/min이며, 단일필터는 19.71 L/min로 단일필터에 비해 이중필터가 115.0% 양수량이 증대되는 것으로 평가되었다. 이중필터와 필터층 두께가 10 cm인 단일필터와 비교하면 이중필터에서 182.7%의 양수량 증대효과가 있는 것으로 분석되었다. 자갈층의 적정양수량 평가결과, 동일한 필터 두께를 가진 경우 이중필터는 73.56 L/min이며, 단일필터는 65.47 L/min로 단일필터에 비해 이중필터가 112.3% 양수량이 증대되는 것으로 평가되었다. 이중필터와 자갈층에서 필터층 두께가 10 cm인 단일필터를 비교하면 이중필터에서 160.9%의 양수량 증대효과가 있는 것으로 분석되었다. 모래층 우물효율을 분석한 결과 이중필터에서 최대 70.4%, 단일필터에서 최소 37.1%를 보이며, 자갈층에서는 필터재 두께가 30 cm인 이중필터와 단일필터에서 66.5%의 높은 우물효율을 보이나 필터재 두께가 10 cm인 단일필터에서는 22.5%로 낮게 평가되었다. 본 연구를 통해 필터재가 두꺼울수록 투수특성이 개선되는 것을 확인하였으며, 이중필터가 단일필터에 비해 양수량 및 우물효율이 상대적으로 높은 것으로 평가되었다. 이와 같은 결과는 우물설계에 실질적으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

This study evaluated a model unconfined aquifer comprising a sand or gravel layer, a filter layer, a pumping well, and an observation well. The model was employed in step drawdown tests and then used to assess the permeability of each test tank. The optimal yield and well efficiency were then calculated. Evaluation of yield by step in sand layer filters of equal thickness gave optimized watering rates of 22.03 L/min in the double filter and 19.71 L/min in the single filter. The double filter's yield was 115.0% that of the single filter. A comparison of double and single filters, each 10 cm thick, showed the double filter to have a maximum yield of 182.7%. Yields for the gravel layer were 73.56 L/min for a double filter and 65.47 L/min for a single filter of the same thickness; the former value is 112.3% of that of the latter. Comparison of double and single filters with 10-cm-thick gravel layers revealed that the double filter had a maximum yield of 160.9%. Results for sand wells showed the double filter to have a maximum efficiency of 70.4% and the single filter to have a minimum efficiency of 37.1%. Gravel-layer well efficiencies were >66.5% for both double and single filters (each 30 cm thick), but only 22.5% for a 10-cm-thick single filter. This study confirms that permeability improved as the filter material became thicker; it also shows that a double filter has a higher yield and well efficiency than a single filter. These results can be applied to the practical design of wells.

(게재일: 2017.12.30)
최근 전 세계적으로 해저터널 건설이 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서도 본토와 제주도를 연결하기 위한 해저터널 건설에 관심이 집중되고 있다. 해저터널의 안전한 건설을 위해서는 설계 및 시공 단계에서 단층과 같은 지질구조의 파악이 매우 중요하다. 그러나 해저터널의 경우 육상터널과는 다르게 지반조사의 한계로 인하여 지질구조의 분포에 대한 정보를 취득하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 지구통계학적 방법을 이용하여 해저지반에 발달하는 대규모 지질구조를 자동으로 도출하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구에서 가장 중요한 것은 최적 이동창의 크기, 최적 공간통계량 종류, 최적 백분위수 기준의 결정이다. 최종적으로 도출된 최적 분석 알고리즘으로 R을 이용하여 사용자 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램은 다양한 공간통계량의 변화를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 공간통계량의 종류와 백분위 기준을 손쉽게 지정할 수 있도록 하여 공간통계량의 변화에 따른 지질구조 분석을 용이하게 하였다. 따라서, 지질구조선 도출 알고리즘에서 공간통계량은 이동 분산값, 분위수 기준은 상위 10%, 이동창의 크기는 일 때 대규모 지질구조선의 선형적인 형태가 시각적으로 가장 잘 나타나는 것을 확인할 수 있다. 특히 분위수 기준을 상위 0.5%로 할 경우 등고선 그림에서 오류값들이 거의 제거가 되는 양상을 보여준다.

Recently, tunneling under the seabed is becoming increasingly common in many countries. In Korea, there are proposals to tunnel from the mainland to Jeju Island. Safe construction requires geologic structures such as faults to be characterized during the design and construction phase; however, unlike on land, such structures are difficult to survey seabed. This study aims to develop an algorithm that uses geostatistics to automatically derive large-scale geological structures on the seabed. The most important considerations in this method are the optimal size of the moving window, the optimal type of spatial statistics, and determination of the optimal percentile standard. Finally, the optimal analysis algorithm was developed using the R program, which comprehensibly presents variations in spatial statistics. The program allows the type and percentile standard of spatial statistics to be specified by the user, thus enabling an analysis of the geological structure according to variations in spatial statistics. The geotechnical defense-training algorithm shows that a large, linear geological lineament is best visualized using a moving window and a 10% upper standard based on the moving variance value and fractile. In particular, setting the fractile criterion to the upper 0.5% almost entirely eliminates the error values from the contour image.

(게재일: 2017.12.30)
최근 10년간(2005~2014) 산지재해 발생현황을 분석해 보면 산지재해 발생 총면적은 4,393 ha, 연평균 인명피해는 7명, 연평균 산지재해 복구비는 798억원으로 사회 경제적 피해가 발생하였다. 산지재해는 1차적으로 산지사면에서 산사태가 발생되어 2차적으로 계류를 따라 토석류로 이동 및 확산되면서 산지 하부지역의 시설지와 주거지에 피해를 발생시킨다. 이러한 산지재해의 발생원인은 자연적인 요인으로 태풍, 국지성 강우 등이 있으며, 인위적인 요인으로 산지 개발로 인한 산지지반의 훼손 등이 있다. 본 연구에서는 연구지역을 3개 유역으로 구획하고, 산지유역의 지형, 지질, 산림 특성을 고려하여 FLO-2D 분석 결과를 반영한 토석류 취약성 평가 방안을 제시하였다. 또한 잠재적 산지재해에 대한 조사, 분석, 평가 방안에 따라 산지사면 및 계류에 대한 취약성 분석을 통해 잠재적 산지재해의 발생 위험유역을 평가하였다. 이를 통해 산림유역 기반의 종합적인 재해방지시설 계획의 수립 방안을 제시하였다.

Mountain disasters in Korea have caused massive social and economic damage. During the period 2005-2014 there has been an annual average of 7 deaths and disaster recovery costs of 79.8 billion won in the country's 4393 ha of mountainous areas. The primary mountain disasters are landslides on mountain slopes, and secondary debris flows can spread along mountain streams, damaging facilities and settlements in lower areas. Typhoons and local rainfall can cause such disasters, while anthropogenic factors include development that damages the mountainous terrain. The study area was divided into three basins. For each basin, a debris flow vulnerability assessment method was proposed considering FLO-2D analysis results and the local topography, geology, and forestation. To establish an in situ investigation, analysis, and evaluation plan for potential mountain disasters, we selected mountain basins that are potentially vulnerable to mountain disasters through analysis of their mountain slopes and streams. This work suggests the establishment of a comprehensive plan for disaster prevention based on a mountain basin feature.

(게재일: 2017.12.30)
이 연구에서는 전라남도 지역의 지하수 170개 소를 대상으로 자연방사성물질인 우라늄, 라돈을 분석하였으며, 지질별로 구분하여 이들의 함량특성을 지구화학적, 통계적으로 고찰하였다. 또한 우라늄과 라돈의 함량을 지질도에 표기하여 이들의 함량분포도를 작성하였다. 우라늄과 라돈의 함량범위는 넓지만 일부 시료를 제외하면 낮은 값을 보인다. 요인분석 결과에 의하면 전남지역의 지하수에서 우라늄과 라돈간의 상관계수는 낮아서, 이 두 성분은 서로 다른 거동특성을 가지는 것으로 판단된다. 서로 거의 무관한 거동특성을 보여주는 이러한 결과는 국내 대부분의 지하수중 우라늄, 라돈 연구결과와도 일치한다. 이들을 제외하면 주요 수질항목들 간에는 높은 상관계수가 나타나는데, 이들은 일반적인 물-암석반응의 결과임을 지시한다.

Natural radionuclides such as uranium and radon from 170 groundwater wells in Jeonnam Province were investigated, together with hydrogeochemical properties, and concentration maps of uranium and radon were also constructed in this study. Characteristics of their concentrations and occurrence were discussed using hydrogeochemical factors and geostatistical methods based on individual geological units. Though uranium and radon in groundwater show a wide range in the concentration, most of which occur as low levels except a few sites. Based on factor analysis, correlation coefficients between uranium and radon are very low. Such results verify that these radionuclides behave independently, well consistent with most previous results investigated nationwide in groundwater. Besides uranium and radon, most hydrochemical components in groundwater show a close relation to indicate the water-rock interaction taken place actively in aquifer.

(게재일: 2017.12.30)
챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.


(게재일: 2017.10.13)
교수-학습 발화는 발화 턴 간에 규칙화된 인과관계가 강하고 자연 발화에서의 출현율이 낮다. 일반적으로 어휘부, 표현 제시부, 대화부로 구성되며 커리큘럼과 화제에 따라 구축된 언어자원이 필요하다. 기존의 말뭉치는 이러한 교수-학습 발화의 특징을 반영하지 않았기 때문에 한국어 교육용 튜터링 챗봇을 개발하는 데에 활용도가 떨어진다. 이에 따라 이 논문에서는 자연스러운 언어 사용 수집, 도구 기반의 수집, 주제별 수집 및 분류, 점진적 구축 절차의 원칙에 따라 교수-학습의 실제 상황을 반영하는 준구어 말뭉치를 구축한다. 교실에서 발생하는 언어학습 상황을 시나리오로 구성하여 대화 흐름을 제어하고 채팅용 메신저와 유사한 형태의 도구를 통해 말뭉치를 구축한다. 이 연구는 한국어 튜터링 챗봇을 개발하기 위해 말뭉치 구축용 챗봇과 한국어 학습자, 한국어 교수자가 시나리오를 기반으로 발화문을 생성한 준구어 말뭉치를 최초로 구축한다는 데에 의의가 있다.


(게재일: 2017.10.13)
SNS와 스마트기기의 발전으로 온라인을 통한 뉴스 배포가 용이해지면서 악의적으로 조작된 뉴스가 급속도로 생성되어 확산되고 있다. 뉴스 조작은 다양한 형태로 이루어지는데, 이 중에서 정상적인 기사 내에 광고나 낚시성 내용을 포함시켜 독자가 의도하지 않은 정보에 노출되게 하는 형태는 독자가 해당 내용을 진짜 뉴스로 받아들이기 쉽다. 본 논문에서는 뉴스 기사 내에 포함된 문단 중에서 부적합한 문단이 포함 되었는지를 판정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 자연어 처리에 유용한 Convolutional Neural Network(CNN)모델 중 Word2Vec과 tf-idf 알고리즘, 로지스틱 회귀를 함께 이용하여 뉴스 부적합 문단을 검출한다. 본 시스템에서는 로지스틱 회귀를 이용하여 문단의 카테고리를 분류하여 본문의 카테고리 분포도를 계산하고 Word2Vec을 이용하여 문단간의 유사도를 계산한 결과에 가중치를 부여하여 부적합 문단을 검출한다.


(게재일: 2017.10.13)
본 연구에서는 COPD와 기존에 연관이 있는 것으로 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾고자 한다. Pubmed Data에서 선정한 암 관련 바이오마커를 추출하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 관계를 파악하는 데이터로 사용한다. 그리고 워드 임베딩 모델 중 Word2vec을 사용하여 워드 임베딩 한다. 워드 임베딩한 K차원의 COPD와 암 관련 바이오마커를 t-SNE를 사용하여 시각화한다. 또한 코사인 유사도를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 유사도를 측정한다. 그리고 코사인 유사도와 t-SNE 결과를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커와의 상관관계를 파악할 수 있으며, 암 관련 바이오마커와 COPD 관련 바이오마커를 비교 하여 기존의 COPD와 연관이 있다고 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾을 수 있다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문은 공공 데이터 Open API와 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자가 선호하는 문화를 맞춤 추천하는 어플리케이션인 '눈치 코칭_문화'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치 코칭_문화'는 사용자가 쉽게 문화를 추천 받을 수 있도록 만들어진 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 취향 분석을 통해 최적의 문화 Contents를 어플리케이션을 통해 제공한다. 사용자의 별도의 상세검색이나 검색, 좋아요 기능, 주변 위치와 같은 상황 정보를 어플리케이션 사용 로그를 저장 후 데이터 전처리를 하여 사용자에게 다시금 피드백 되는 어플리케이션이다. 지속적인 알림을 통해 사용자에게 문화를 추천하도록 만들었다. 또한, 사용자에게 문화의 날 정보와 사용자 주변 위치의 문화센터를 추천하여 사용자의 문화 활동을 지향한다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 히며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.


(게재일: 2017.10.13)
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.


(게재일: 2017.10.13)
채팅 시스템은 기계와 사람이 서로 의사소통 하는 시스템이다. 의사소통 과정에서 질문을 하고 질문에 대한 답변을 하는 질의응답 형태의 의사소통이 상당히 많다. 그러나 기존 생성 기반 채팅 시스템에서 자주 사용되는 Sequence-to-sequence모델은 질문에 대한 답변보다는 좀 더 일반적인 문장을 생성하는 경우가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 복사 방법과 검색 방법을 이용한 생성 기반 질의응답 채팅 시스템을 제안한다. 템플릿 기반으로 구축한 데이터를 통한 실험에서 제안 시스템은 복사 방법만 이용한 질의응답 시스템 보다 45.6% 높은 정확도를 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
인간의 지각은 외부환경을 객관적으로 반영하기 보다는 다양한 요인들에 의해 영향을 받은 결과이다. 이 요인들 중 행동-특정 지각은 환경에 대한 행위가능성에 의해 지각이 달라지는 현상이다. 기존 연구들은 행동-특정 지각이 과제를 수행하는 중에 발생하는지 아니면 수행 후 결과에 대한 지식 혹은 기억왜곡에 의한 것인지에 대해 상충된 결과를 보고하였다. 본 연구에서는 행동-특정 지각이 언제 발생하는지 확인하기 위해 다트를 사용하여 세 개의 실험을 실시하였다. 참가자들은 일정한 거리에서 다트를 수행하였으며 각 시행 후 지각된 표적의 크기를 응답지에 보고하였다. 그 결과 실험 1, 2에서 참가자들은 다트를 실패했을 때 보다 성공했을 때 표적을 더 크게 지각하였으며, 그 효과는 수행 후 표적을 볼 수 없을 때 더 강하게 발생하였다. 그러나 참가자들이 자신의 수행결과에 대해 알 수 있었기 때문에 응답에서 편파가 발생했을 가능성이 있었다. 이 가능성을 제거한 실험 3에서도 행동-특정 지각이 발생하였으며, 따라서 행동-특정 지각은 과제수행 후가 아닌 과제를 수행하는 동안 발생한다는 결론을 내릴 수 있었다.

Human perception is an outcome of the influence of various factors rather than objective reflection of external environment. Among the factors, action-specific perception is a phenomenon where perception changes in terms of one's ability to act on the environment. Previous research reported contradictory results regarding whether action-specific perception occurs during performance or after performance due to memory distortion or knowledge about performance results. In this research, we conducted three experiments to determine when action-specific perception occurs. Participants threw darts at different distances and reported perceived size of targets in each trial. The results showed that, in Experiments 1 and 2, participants perceived targets larger when they hit than missed the targets, and the effect was greater when the targets were not visible after each throw. However, because participants had knowledge about the results of their throws, there could have been bias in participants' responses. In Experiment 3, where this possibility was excluded, we also obtained action-specific perception, and therefore concluded that action-specific perception occurs during but not after task performance.

(게재일: 2017.09.30)
채팅 시스템은 사람이 사용하는 자연어를 이용해 컴퓨터와 대화를 하는 시스템이다. 한국어 특성상 대화체에서 동일한 의미를 가졌지만 다른 형태를 가진 경우가 많다. 본 논문에서는 Attention mechanism Encoder-Decoder Model을 사용해 한국어 특성에 맞는 효과적인 생성 모델을 만들 수 있는 입력, 출력 단위를 제안한다. 실험에서 정성 평가와 ROUSE, BLEU 평가를 진행한 결과 형태소 단위의 입력 보다 본 논문에서 제안한 색인어 입력 단위의 성능이 높고, 의사 형태소 단위 출력 보다 음절 단위 출력을 사용한 시스템이 더 문법적 오류가 적고 적합한 응답을 생성하는 것을 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.


(게재일: 2017.10.13)
본 논문에서는 단순하지만 효과적인 단어 표현 방법인 Bags of Features에 대한 비교 실험을 수행한다. Bags of Features는 어휘집의 크기에 제한이 없으며, 문자 단위의 정보를 반영하고, 벡터화 과정에서 신경망 구조에 의존하지 않는 단어 표현 방법이다. 영어 품사 부착 실험을 사용하여 실험한 결과, one-hot 인코딩을 사용한 모델과 대비하여 학습 데이터에 존재하지 않는 단어의 경우 49.68%, 전체 부착 정확도는 0.96% 향상이 관찰되었다. 또한, Bags of Features를 사용한 모델은 기존의 영어 품사 부착 분야의 최첨단 모델들 중 학습 데이터 외의 추가적인 데이터를 활용하지 않는 모델들과 비견할 만한 성능을 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.


(게재일: 2017.10.13)
외국어로 구성된 용어를 발음에 기반하여 자국의 언어로 표기하는 것을 음차 표기라 한다. 국가 간의 경계가 허물어짐에 따라, 외국어에 기원을 두는 용어를 설명하기 위해 뉴스 등 다양한 웹 문서에서는 동일한 발음을 가지는 외국어 표기와 한국어 표기를 혼용하여 사용하고 있다. 이에 좋은 검색 결과를 가져오기 위해서는 외국어 표기와 더불어 사람들이 많이 사용하는 다양한 음차 표기를 함께 검색에 활용하는 것이 중요하다. 음차 표기 모델과 음차 표기 대역 쌍 추출을 통해 음차 표현을 생성하는 기존 방법 대신, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 다양한 음차 표현을 찾기 위해 문서에서 음차 표기 후보를 찾고, 이 음차 표기 후보가 정확한 표기인지 판별하는 방식을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델을 비교, 검토하여 최종적으로 음차 표기 대역 쌍 판별에 특화된 모델인 Distance LSTM-CNN 모델을 제안하며, 제안하는 모델의 Batch Size 영향을 줄이고 학습 시 수렴 속도 개선을 위해 Layer Normalization을 적용하는 방법을 보인다.


(게재일: 2017.10.13)
외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.


(게재일: 2017.10.13)
한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.


(게재일: 2017.10.13)
형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.


(게재일: 2017.10.13)
딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
상호(商號)란 상인이나 회사가 영업 활동을 위해 자기를 표시하는데 쓰는 명칭을 말한다. 일반적으로 국내 기업의 상호 표기법은 한글과 로마자를 혼용함으로 상호 검색 시스템에서 단어 불일치 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이러한 단어 불일치 문제를 해결하기 위해 Sequence-to-sequence 모델을 이용하여 로마자 상호를 이에 대응하는 한글 상호로 변환하고 그 후보들을 생성하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 본 연구에서 구축한 시스템은 57.82%의 단어 정확도, 90.73%의 자소 정확도를 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
채팅 모델은 인간과 컴퓨터가 신변잡기 대화를 나눌 수 있게 해주는 시스템으로 빠른 속도로 발전하는 인공지능 음성언어 비서 시스템에 필수적으로 사용되는 기술이다. 본 논문에서는 검색기반 채팅 모델에서 발생하는 검색 효율 문제와 정확하지 못한 답변을 출력하는 문제를 해결하기 위해 색인어 정규화와 응답 필터링이 적용된 검색기반 채팅 모델을 제안한다. 색인어 정규화를 통해 99.3%의 색인 커버리지를 확보하였으며 필터링 모델을 통해 기존 검색 모델에서보다 향상된 사용자 만족도를 얻었다.


(게재일: 2017.10.13)
기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
자연어처리에 딥 러닝을 적용하기 위해 사용되는 Word embedding은 단어를 벡터 공간상에 표현하는 것으로 차원축소 효과와 더불어 유사한 의미의 단어는 유사한 벡터 값을 갖는다는 장점이 있다. 이러한 word embedding은 대용량 코퍼스를 학습해야 좋은 성능을 얻을 수 있기 때문에 기존에 많이 사용되던 word2vec 모델은 대용량 코퍼스 학습을 위해 모델을 단순화 하여 주로 단어의 등장 비율에 중점적으로 맞추어 학습하게 되어 단어의 위치 정보를 이용하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 word embedding 학습 모델을 단어의 위치정보를 이용하여 학습 할 수 있도록 수정하였다. 실험 결과 단어의 위치정보를 이용하여 word embedding을 학습 하였을 경우 word-analogy의 syntactic 성능이 크게 향상되며 어순이 바뀔 수 있는 한국어에서 특히 큰 효과를 보였다.


(게재일: 2017.10.13)
문서 요약은 입력 문서가 가진 주제를 유지하면서 크기가 축약된 새로운 문서를 생성하는 것이다. 문서 요약의 방법론은 크게 추출 요약과 추상 요약으로 구분된다. 추출 요약의 경우 결과가 문서 전체를 충분히 대표하지 못하거나 문장들 간의 호응이 떨어지는 문제점이 있다. 최근에는 순환 신경망 구조의 모델을 이용한 추상 요약이 활발히 연구되고 있으나, 이러한 방법은 입력이 길어지는 경우 정보가 누락된다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해소하기 위해 추출 요약으로 입력 문서의 중요한 일부 문장들을 선별하고 이를 추상 요약의 입력으로 사용했을 때의 성능 변화를 관찰한다. 추출 요약을 통해 원문 대비 30%까지 문서를 요약한 후 요약을 생성했을 때, ROUGE-1 0.2802, ROUGE-2 0.1294, ROUGE-L 0.3254의 성능을 보였다.


(게재일: 2017.10.13)