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한국어 자연어 처리(NLP) 최신 동향 및 활용 사례 분석

일일 보고서 2024년 09월 10일
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목차

  1. 요약
  2. 한국어 자연어 처리 개요
  3. 핵심 기술 요소
  4. 최근 동향 및 연구 성과
  5. 한국어 NLP의 응용 사례
  6. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 한국어 자연어 처리(NLP) 분야의 최근 동향을 분석하고, 형태소 분석, 개체명 인식(NER), 감성 분석, 질의 응답 시스템, 기계 번역과 같은 핵심 기술을 소개합니다. 또한 의료AI와 금융 도메인에서의 응용 사례를 중심으로 기술의 실질적인 활용 방안을 다루고 있습니다. 특히, BART-SCA와 같은 최신 연구 성과와 하나금융융합기술원의 금융 데이터 분석 사례를 설명하며, 한국어 NLP의 중요성과 잠재성을 강조합니다. 오탈자 처리, 중의성 문제 등 한국어의 특수성을 고려한 기술 개발이 주요 도전 과제로 제시됩니다.

2. 한국어 자연어 처리 개요

  • 2-1. 자연어 처리 정의

  • 자연어 처리는 인간의 언어 현상을 컴퓨터를 통해 묘사할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나입니다. 자연어는 프로그래밍 언어로 처리해야 하는데, 이는 컴퓨터가 자연어를 인식 및 생성할 수 있도록 하는 것이 자연어 처리의 핵심입니다. 다양한 응용 분야로는 정보 검색, QA 시스템, 문서 자동 분류, 대화형 에이전트 등이 있으며, 형태소 분석, 품사 부착 등의 기술이 활용됩니다.

  • 2-2. 한국어 NLP의 중요성

  • 한국어 자연어 처리(NLP)는 한국어의 특수성을 고려하여 개발되어야 하며, 형태소 분석의 어려움, 방대한 양의 데이터 처리, 중의성 문제 등 다양한 도전 과제가 존재합니다. 이러한 문제들은 한국어 NLP의 발전을 가로막는 요소로 작용하고 있지만, 동시에 해결되어야 할 중요한 연구 과제입니다. 의료와 금융 분야에서의 NLP 기술 사용은 그 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다.

  • 2-3. 연구 분야 및 관련 학문

  • 자연어 처리는 언어학, 언어 인지 과학과 깊은 연관이 있어, 언어 자체를 연구하고 언어 현상의 내적 기재를 탐구합니다. 최신 기술들은 수학적 통계적 도구와 기계 학습 등을 포함하여, 텍스트 처리를 위한 다양한 태스크를 다룹니다. 또한, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)이라는 두 가지 태스크로 구성되어 있으며, 명명된 개체 인식(NER), 품사 태깅(POS tagging), 감정 분석 등의 기술이 포함되어 있습니다.

3. 핵심 기술 요소

  • 3-1. 형태소 분석

  • 형태소 분석은 자연어 처리에서 어떤 대상 어절을 최소의 의미 단위인 '형태소'로 분석하는 것을 의미합니다. 형태소는 단어 그 자체가 될 수도 있고, 일반적으로는 단어보다 작은 단위입니다. 형태소 분석은 주로 정보 검색 엔진에서 한국어의 색인어 추출에 많이 사용됩니다. 이 과정에서 미등록어, 오탈자, 띄어쓰기 오류 등에 의한 형태소 분석의 오류, 중의성이나 신조어 처리 등이 문제가 될 수 있으며, 이러한 사항은 형태소 분석의 치명적인 약점으로 지적될 수 있습니다. 또한 복합명사의 분해는 형태소 분석에서 어려운 문제 중 하나로, 복합명사는 하나 이상의 단어가 합쳐져 새로운 의미를 생성하는 단어입니다. 예를 들어 '봄바람'이나 '종합정보시스템' 등이 있습니다.

  • 3-2. 개체명 인식(NER)

  • 개체명 인식(NER)은 단일 단어 또는 여러 단어로 이루어진 고유명사를 인식하는 태스크입니다. 예를 들어, 'New York Times'라는 구문은 각각의 단어로 해석되지 않고 하나의 고유명사로 인식해야 합니다.

  • 3-3. 감성 분석

  • 감성 분석은 주어진 문장이 긍정인지 부정인지를 예측하는 작업을 말합니다. 예를 들어, 'I love you'는 긍정으로 판단하고, 'I hate you'는 부정으로 판단해야 합니다. 또한 'this movie was not that bad'와 같은 문장에서 'bad'라는 단어가 있음에도 불구하고 긍정으로 판단해야 하는 경우도 있습니다.

  • 3-4. 질의 응답 시스템

  • 질의 응답 시스템은 독해 기반의 질의를 하여 응답을 제공하는 시스템을 의미합니다. 이는 질문에 대해 적절한 답변을 찾고 제공하는 기술을 포함합니다.

  • 3-5. 기계 번역

  • 기계 번역은 주어진 문장을 다른 언어로 번역하는 작업을 말합니다. 예를 들어, 'I studied math'라는 문장을 '나는 수학을 공부했어'로 번역할 때, 주어진 문장에 맞는 한국어의 단어 매칭과 문법을 고려해야 합니다.

4. 최근 동향 및 연구 성과

  • 4-1. BART-SCA 및 응답 생성 시스템

  • 최형준·나승훈 교수팀은 2022 한국소프트웨어종합학술대회에서 BART-SCA: Supervised Cross-Attention을 발표하였습니다. 이 연구는 중요성이 높아진 도메인 문서를 실시간으로 참조하여 응답을 생성하는 문서 그라운딩된 대화 시스템 태스크에 관한 것입니다. 응답 생성 시 근거 문서 내의 주요 단어열을 높은 중요도로 참조하기 위해 데이터셋상에서 기존 시스템 성능을 크게 개선하였으며, Controlled generation을 위한 주요 기반 기술로 확대 가능성이 큽니다. 이 연구 성과는 인공지능 및 자연어 처리 분야에서 활발한 연구활동을 이어가고 있는 배경을 제공합니다.

  • 4-2. 의료 분야 응용

  • 자연어 처리(Natural Language Processing)는 의료 분야에서 본격적으로 활용되고 있으며, 특히 기계학습의 원리를 이용한 텍스트의 구조와 의미 파악이 중요합니다. OpenAI의 ChatGPT와 같은 거대 언어 모델이 의료에 적용되는 시도가 많아지고 있으며, 판독 소견서, 내시경 기록지 등의 자동 정보 추출과 오류 검출 기술이 적용되고 있습니다. 예를 들어, 서울대와 KAIST의 연구진은 의료진이 입력한 임상 정보를 자동으로 분석하고 의미 있는 정보를 정리하는 시스템을 개발하였습니다. 또한, 대화형 챗봇과 같은 서비스가 증가하고 있어 의료 데이터 처리의 효율성을 높이고 있습니다.

  • 4-3. 금융 분야 응용

  • 하나금융융합기술원은 2018년부터 금융 도메인에 특화된 다양한 자연어 처리 기술을 연구하고 있습니다. 주요 기술 영역으로는 상담 로그 및 도메인 비정형 텍스트에서 형태소 분석과 개체명 인식 등의 기반 기술이 포함됩니다. 또한, 사용자의 의도를 분석하는 의도 분석 및 분류 기술, 문서의 주제를 분석하는 토픽 및 이벤트 추출 기술, 기계 독해, 감성 분석 등의 자연어 이해 기술이 연구되고 있습니다. 이와 함께 금융에 특화된 사전학습 언어모델(PLM)을 연구개발하고 이를 기반으로 서비스화를 지원하는 다양한 기술도 개발하고 있습니다.

5. 한국어 NLP의 응용 사례

  • 5-1. 의료 데이터 분석 및 오류 검출

  • 한국여성과학기술인육성재단에 따르면, 자연어 처리(NLP) 기술은 의료AI 분야에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 딥러닝을 포함한 기계학습 원리를 통해 텍스트의 구조와 의미를 분석하는 NLP는 임상 데이터와 의료 기록의 분석을 용이하게 하고 있습니다. 예를 들어, 의료진이 등록한 디지털 기록에서 자동으로 의미 있는 정보를 추출하고 발생할 수 있는 오류를 검출하는 기술이 개발되었습니다. 이와 관련해, 서울대학교병원 의생명연구원과 협력하여 연구가 진행되고 있으며, 오류를 조기에 발견하고 수정할 수 있는 서비스도 제공하고 있습니다. 대규모 데이터를 바탕으로 종합적이고 도메인 특화된 언어 모델을 개발하여, 의료 분야의 특정 요구 사항에 맞춘 결과를 신속하게 도출할 수 있는 체계를 갖추고 있습니다.

  • 5-2. 금융 상담 로그 및 규정 분석

  • 하나금융융합기술원에서 진행하는 연구에 따르면, 금융 도메인에 특화된 자연어 처리 기술이 다양한 응용 분야에서 적용되고 있습니다. 여기에는 상담 로그와 규정 등의 비정형 텍스트로부터 형태소 분석 및 개체명 인식과 같은 기본적인 처리를 포함한 여러 기술들이 포함됩니다. 사용자 의도를 분석하고 정보를 분석하는 의도 분석 및 분류 기술도 개발 중입니다. 특히, 금융 분야 특화 사전학습 언어모델(PLM)을 연구하여 다양한 서비스에 적용할 수 있도록 발전시키고 있으며, 이는 고객 상담과 관련된 데이터를 보다 효율적으로 분석하고 관리하는 데 기여하고 있습니다.

  • 5-3. 문서 분류 및 감성 분석

  • 한국어 자연어 처리 기술에서는 문서 분류 및 감성 분석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이를 통해 다양한 문서의 주제를 분석하고, 사용자 피드백 및 의견을 감정적으로 분석하는 기술이 개발되고 있습니다. 금융 분야에서 도출된 텍스트 마이닝 기법은 핵심 키워드 추출, 관계 추출, 유사도 분석 등을 포함하여, 대량의 문서에서 특정 주제와 관련된 내용을 효과적으로 파악할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 기술들은 사용자 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 다양한 산업에서 적용 가능성이 높습니다.

6. 결론

  • 리포트에서 도출된 주요 발견은 한국어 자연어 처리 기술이 다양한 산업에서 큰 잠재력을 가지고 있다는 점입니다. 특히, BART-SCA와 같은 최신 기술은 대화형 AI의 성능을 크게 향상시키며, 의료AI와 같은 분야에서 실질적인 응용이 이루어지고 있습니다. 하나금융융합기술원에서 진행한 금융 상담 로그와 규정 분석은 자연어 처리 기술의 금융 도메인에서의 중요성을 보여줍니다. 그러나 형태소 분석의 어려움, 중의성 문제 등 한국어의 특수성에 따른 기술적 도전 과제도 존재합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 지속적인 연구와 기술 개발이 필요하며, 특히 딥러닝과 기계학습을 기반으로 한 텍스트의 구조 및 의미 분석 기술이 더욱 발전할 것으로 전망됩니다. 이를 통해 한국어 NLP 기술은 다양한 산업 영역에서 중요한 역할을 할 것입니다.

7. 용어집

  • 7-1. BART-SCA [기술]

  • Supervised Cross-Attention을 이용해 응답 생성의 성능을 크게 향상시키는 기술로, 도메인 문서를 실시간으로 참조하여 높은 정확도의 응답을 생성합니다. 이 기술은 대화형 AI의 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 7-2. 의료AI [응용 사례]

  • 자연어 처리 기술을 이용해 판독 소견서나 내시경 기록지 등 임상 기록에서 유용한 정보를 자동으로 추출하고, 오류 검출 기능을 포함하여 의료 데이터 관리에 기여하는 AI 기술입니다. 여러 병원에서 실제로 적용되며, 임상 데이터를 분석하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 7-3. 하나금융융합기술원 [연구 기관]

  • 금융 도메인에 특화된 자연어 처리 기술을 연구 및 개발하는 기관으로, 상담 로그, 뉴스, 커뮤니티 데이터 등의 비정형 텍스트 데이터를 분석하여 의도 분석, 문서 분류, 감성 분석 등의 기술을 개발하고 있습니다. PLM을 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공에도 기여하고 있습니다.

8. 출처 문서