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- 저자 : 신형진(Hyeong Jin Shin) (검색결과 7 건)
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신형진(Hyeong Jin Shin),박정연(Jeong Yeon Park),이재성(Jae Sung Lee) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
커뮤니티 질의응답(cQA) 시스템은 사용자가 요구하는 정보를 담은 질문을 이용해 그 목적에 맞는 답변을 찾아내는 것으로, 자주 찾는 질문(FAQ)와 같은 소규모 시스템에도 사용할 수 있다. 기존 cQA 시스템으로는 tf-idf 기반 방법, 워드벡터와 CNN 을 이용한 방법 등이 개발되었다. 본 논문에서는 BERT 기반 딥러닝 모델을 cQA 시스템으로 개발하였다. 그러나, 소규모의 FAQ 용 cQA 시스템의 초기에는 사용자와 컴퓨터의 상호작용이 거의 없기 때문에 다양한 사용 예를 이용한 학습 효과를 충분히 내기 어렵다. 따라서, 이 문제를 해결하기 위해 GPT2 기반의 문장생성 모델인 DINO 를 한국어에 맞게 학습한 KoGPT2-DINO 를 이용하여 학습데이터를 증강하고, 증강된 데이터를 BERT 기반의 단일 문장 레이블링 모델로 학습하였다. 그 결과, 원본데이터 만으로 학습한 모델의 성능보다 증강한 데이터로 학습한 모델의 성능이 최대 6.57% 포인트 증가하였다.
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Korean Spatial Information Extraction using Bi-LSTM-CRF Ensemble Model
Tae Hong Min(민태홍),Hyeong Jin Shin(신형진),Jae Sung Lee(이재성) 한국콘텐츠학회 2019 한국콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.11
공간 정보 추출은 자연어 텍스트에 있는 정적 및 동적인 공간 정보를 공간 개체와 그들 사이의 관계로 명확히 표시하여 추출하는 것을 말한다. 이 논문은 2단계 양방향 LSTM-CRF 앙상블 모델을 사용하여 한국어 공간정보를 추출할 수 있는 심층 학습 방법을 제안한다. 또한 공간 개체 추출과 공간 관계 속성 추출을 통합한 모델을 소개한다. 한국어 공간정보 말뭉치(Korean SpaceBank)를 사용하여 실험한 결과 제안한 심층학습 방법이 기존의 CRF 모델보다 우수함을 보였으며, 특히 제안한 앙상블 모델이 단일 모델보다 더 우수한 성능을 보였다. Spatial information extraction is to retrieve static and dynamic aspects in natural language text by explicitly marking spatial elements and their relational words. This paper proposes a deep learning approach for spatial information extraction for Korean language using a two-step bidirectional LSTM-CRF ensemble model. The integrated model of spatial element extraction and spatial relation attribute extraction is proposed too. An experiment with the Korean SpaceBank demonstrates the better efficiency of the proposed deep learning model than that of the previous CRF model, also showing that the proposed ensemble model performed better than the single model.
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기초 언어자원을 활용한 군집화된 의미 레이블의 품질 향상
박정연(Jeongyeon Park),신형진(Hyeong Jin Shin),이재성(Jae Sung Lee) 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.3
지도학습 기반의 단어 의미 모호성 해소 연구에서는 사전이나 시소러스 등을 활용하여 희소 데이터 문제를 효과적으로 처리하고 있다. 이 중에서, 군집화된 의미 레이블을 시퀀스 레이블링 기반 모델에 사용하는 방법이 높은 성능과 빠른 처리속도를 보였다. 본 연구에서는, 시소러스 등의 언어자원보다 비교적 쉽게 구할 수 있는 기초 언어자원을 사용해 군집화된 의미 레이블의 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 어휘의 의미 분류를 군집 초기화에 사용하고, 원시문장 말뭉치를 사용해 벡터의 품질을 향상시켰다. 이 개선된 의미 레이블을 BERT 기반 단어 의미 모호성 해소 모델에 적용하여 성능을 평가했다. 실험 결과, 제안 방법을 사용한 모델은 F1 70.6%의 성능을 보여 제안 방법을 사용하지 않은 기존 모델의 F1 69.1% 보다 높은 성능을 보였다. 따라서, 기초 언어자원을 추가로 사용하여 군집화된 의미 레이블의 품질을 향상시킬 수 있음을 보였다. In word sense disambiguation(WSD), supervised learning methods have been complemented by using thesaurus or dictionary to process sparse data effectively. In particular, high evaluation score and fast processing speed are attained by using clustered sense labels for WSD model. This study proposes a method to improve further the quality of clustered sense labels by using basic language resources instead of other costly language resources such as thesaurus. The method uses the category of lexical senses to initialize the sense label clusters more appropriately, and uses the context information of raw texts to improve the quality of sense vectors for clustering. We made clustered sense labels using proposed method and applied them to BERT-based WSD model. As a result of experiment, it showed that the performance of our model is F1 70.6%, which is higher than F1 69.1% the one of the existing model not using our method. Therefore, it showed that the quality of clustered sense labels can be improved by using basic language resources.
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항공사진과 일제시대 지형도를 이용한 경안천 하천변화 추세분석
박근애 ( Park Geun-ae ),이미선 ( Lee Mi-seon ),신형진 ( Shin Hyeong Jin ),김현준 ( Kim Hyeon-jun ),김성준 ( Kim Seong-joon ) 한국농공학회 2004 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2004 No.-
본 연구는 경안천유역의 국가하천 및 지방 1, 2급 하천을 대상으로 1966년, 1981년, 2000년 항공사진을 이용하여 정사영상을 생성하고, 하천경계를 추출하여 경년별 하천변화추세를 평가하여 그 원인을 분석하였다. 또한 일제시대 지형도를 이용하여 하천중심선을 추출하고 이를 경년별 하천경계와 비교해보고자 하였다. 1966년, 1981년, 2000년의 정사영상에 대하여 토지이용도를 구축하여 물리적 특성변화를 살펴보았다 본 연구의 결론을 요약하면 다음과 같다. 1. 3개년(1966년, 1981년, 2000년)의 항공사진에 대하여 RMSE가 평균 1.14, 0.65, 0.76pixel로 정사보정되었다. 2. 정사투영영상을 이용하여 3개년의 하천경계를 추출하면, 7개의 하천제방구역(A, B, C, D, E, F, G)에서 가장 큰 하천변화를 보였으며, 이는 팔당댐건설과 제방축조가 원인인 것으로 판단되었다. 3. 3개년도의 정사투영영상에 대하여 국가 및 지방하천경계로부터 500m의 버퍼링을 실시한 후 토지이용도를 6개의 분류항목(수역, 산림, 농지, 주거지, 도로, 모래톱)으로 구축하였다. 주요 토지이용의 변화를 보면, 모래톱, 산림과 농지는 1966년과 2000년 사이에 각각 0.811km<sup>2</sup>, 0.17km<sup>2</sup>, 7.65km<sup>2</sup> 감소하였다. 주거지와 도시는 1966년 0.93 km<sup>2</sup>, 0.30km<sup>2</sup>에서 2000년 7.09km<sup>2</sup>, 1.50로 각각 6.16km<sup>2</sup>, 1.2km<sup>2</sup> 증가하였는데, 이는 1980년대 후반의 하천정비로 인한 하천부지의 도시화와 농지정리가 원인인 것으로 판단된다. This study is to trace the change of stream shape using the past series of aerial photographs, and to compare the land use changes of inland along the stream. For the Gyeongan national stream, aerial photographs of 1966, 1981 and 2000 were selected and ortho photographs were made with interior orientation and exterior orientation, respectively. In addition, topographical map of 1914 - 1915 was used to compare with stream of 1966, 1981 and 2000. As apparent changes of the stream, the consolidated reaches of stream with levee construction were straightened and their stream width widened. Especially the stream width of inlet part of Paldang lake was widened almost twice because of the rise of water level by dam construction in 1974. The land use maps (1966, 1981, 2000) of riparian areas were also made, respectively and classified into 6 categories (water, forest, agricultural land, urban area, road, sandbar) by digitizing. The main changes of land use were forest, agricultural land, urban area and sandbar are.
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