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어절 정보를 활용한 비자동회귀 한국어 형태소 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.8.653
한국어 형태소 분석이란 주어진 문장을 형태소 원형으로 복원하고 품사 태그를 부착하는 태스크이다. 형태소 분석은 다른 자연어 처리 태스크의 전처리 단계로서 활용되기 때문에 빠르고 정확하게 분석되어야 한다. 최근 학습 기반 한국어 형태소 분석기들은 인코더-자동회귀 디코더를 활용하여 순차적으로 형태소 분석 결과들을 생성하여 정확한 결과를 생성하지만 생성 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 비자동회귀 한국어 형태소 분석기를 제안한다. 제안한 한국어 형태소 분석기는 인코더-두개의 비자동 회귀 디코더로 구성되어 있으며, 각 디코더가 형태소 및 품사 시퀀스를 각각 생성함과 동시에 디코더-디코더 크로스 어텐션으로 형태소와 품사가 서로 정보를 주고 받아 정확한 결과를 생성하도록 한다. 또한, 어절 정보를 활용하여 형태소 분석 결과 길이를 예측하고 비자동회귀 디코더에 길이를 제공해 형태소 분석 성능을 향상시킨다. 실험 결과, 제안한 방법은 단순 비자동회귀 디코더 기반 형태소 분석기들보다 좋은 결과를 얻었으며, 자동회귀 디코더 기반 분석기보다 비슷한 성능에 최대 14.76배 빠르게 분석함을 보인다.
다중 양식의 시각 데이터와 합성 신경망 기반의 오토인코더를 활용한 디자인권 침해 여부 판독 기술
김정걸, 서지유, 이찬재, 조성민, 김승민, 윤석민, 윤영
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.2.137
최근 진품과 위조품의 차이를 육안으로 구별하기 힘들 정도로 위조품이 점점 정교하게 제조되고 있으며 그 물량이 엄청나게 증가하고 있다. 이를 구분하기 위해서는 해당 물품에 대해 교육을 받은 판독권자가 직접 물품을 검사해야 하나 많은 시간이 소요되어 모든 판독 요청에 응대하기 어렵다. 이 논문에서는 사진 및 도면 이미지를 기반으로 합성곱 신경망과 오토인코더를 활용하여 다수의 물품에 대해 분해 및 파괴 검사를 행하지 않고 검사 물품의 특정 디자인권 침해 여부를 판단하는 확장 가능한 시스템의 설계 및 타당성을 검증하기 위한 실험을 진행하였다.
