창의적인 글쓰기 능력은 일상생활과 직업 세계, 그리고 학문 분야에 이르기까지 폭넓게 요구되고 있다. 제4차 산업혁명 시대에서는 새로운 지식과 독창적인 아이디어를 창출하고 그것을 효과적으로 표현할 수 있는 능력을 갖춘 인재를 필요로 한다. 이 연구에서는 창의적인 글쓰기 능력을 평가할 수 있는 객관적인 기준을 연구하고, 입력으로 주어진 텍스트의 창의성을 평가하...
<1차년도>
o 대용량 감성어휘를 포함하는 한국어 감성사전 구축을 위한 빅데이터 및 인공지능 기술 개발
- 국립국어원의 표준국어대사전(511,414개 어휘 수록)과 한국어 원시 말뭉치(1억2천3백만 어휘 수록)로부터 감성 어휘를 추출하기 위한 맵리듀스 기반의 분산 처리 및 딥 러닝 기반의 기계학습 모형 개발
o 신조어 식별 및 감성 판별 기술 및 운용 시스템 개발
- 감성 반응(sentiment-aware) 웹 크롤링 기술 개발
- 신조어 식별, 감성 자동 판별 모형 개발
- 신조어 감성어휘 수집기 개발
<2차년도>
o 도메인 감성사전 자동 생성 기술 개발
- 일반 한국어 감성사전을 기초자료로 활용하여 도메인 의존적ㅇ니 감성 어휘 추출 및 추출 어휘의 극성 및 정도 값 자동 판별 모형 개발
- 특정 도메인을 입력하여 도메인 의존 감성어 식별, 감성 판별 및 저장 등의 기능을 수행하는 도메인 감성사전 자동 생성 엔진 개발
o 문맥 분석을 통한 단어 보다는 구 또는 절 등의 n-그램 감성 표현 추출 기술 개발
- 형태소 분석 및 의존 구문 분석을 통해 n-그램 형태의 감성 표현 추출을 위한 딥 러닝 모형 개발
<3차년도>
o 지능형 챗봇을 위한 한국어 감성분석 기술 개발
- 기존 감성분석 방법을 사용할 경우에 발생하는 문제점 해결
- 지능형 챗봇에 적합 감성분석 기술을 임베딩 하는 새로운 딥 러닝 모델 개발
- 지능형 챗봇 감성분석 기술을 위한 평가 세트, 평가 지표, 평가 모형 개발
o 설문 문항에 대한 여론조사 결과 생성 알고리즘 개발
- 빅데이터 감성분석을 통한 설문조사 결과 생성
o 딥러닝 기반의 웹 페이지 분류 모형 개발
- 여론조사 및 시장조사와 관련 없는 웹 페이지 제거
o 토픽 자동 추출 알고리즘 개발
- 텍스트 데이터로부터 주요 토픽 추출 및 알고리즘 자동화
o 분산 인메모리 기반의 토픽 추출 알고리즘 개발
- 기존 맵리듀스 성능을 개선한 스파크에 최적화된 토픽 추출 알고리즘 개발
o 딥러닝을 통한 토픽 요약 알고리즘 개발
- 추출된 토픽에 대한 구체적인 사건이나 내용 파악
o 기개발된 알고리즘의 오픈 소스화
- 웹 기반의 토픽 추출 및 요약 결과 비주얼라이제이션
본 과제는 인간이 만든 다양한 인공물이 시간이 지나며 더 효율적이고 똑똑하게 발전하는 과정을 탐구하는 연구임.
연구 목표는 인공물의 진화 원리를 규명하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 인공물의 구조와 기능 변화 양상을 분석하고 진화를 유도하는 요인을 체계적으로 정리하는 것임. 기대 효과는 인공물 개발의 방향성을 제시하고 더 발전된 기술 설계를 돕는 기반을 마련하는 것임
○ PRAM은 비휘발성 메모리로서 높은 성능 때문에, 향후 기존의 낸드 플래시 메모리를 대체할 것 으로 보임 ○ 기존에는 PRAM이 DRAM의 대용으로 사용하는 연구에 초점이 맞추어져 왔으나, 본 연구에서는 PRAM을 저장장치로 사용할 것을 제안함 ○ PRAM을 저장장치로 사용할 경우, 각 메모리 셀의 쓰기 횟수가 로 제한되어 있는 점과 write 연산이 read 연산보다 10배 이상 속도가 느린 문제를 해결해야 함 ○ 현재까지 빅 데이터의 효율적인 저장 및 처리를 위한 알고리즘으로 B+ 트리, 해시조인, R 트리 등이 널리 사용되고 있으나, 기존 알고리즘은 하드디스크에 최적화되어 있기 때문에, 특정 메모 리 영역에 쓰기 횟수가 집중될 수 있고, 이것은 PRAM 메모리의 내구성을 악화시키고, 결과적으 로 PRAM의 수명 사이클을 줄여 비용을 증가시키는 문제를 발생함 ○ 본 연구에서는 PRAM을 저장장치로 사용하는 시스템에서, B+ 트리, 해시조인, R 트리 알고리즘 을 변경하여, write 연산을 최대한 줄이면서, write 연산들이 메모리 전체에 균등하게 분배될 수 있도록, 기존 알고리즘을 재설계하는 연구를 수행할 예정임 ○ PRAM에서 빅 데이터와 같은 방대한 데이터를 사용하여, 제안된 알고리즘들이 성능 및 내구성의 우수함을 실험적으로 입증할 계획임