• 제목, 요약, 키워드: 핵심자질

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트윗 문서에서 의견 바이어스 탐지를 위한 HITS 그래프 기반 핵심 자질 추출 (Target Extraction Based on HITS Graph for Opinion Bias Detection in Twitter)

  • 권아롱;이경순
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • pp.58-61
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    • 2012
  • 본 논문에서는 트위터 사용자들의 의견을 바이어스 탐지 하기 위해, 핵심 자질 추출 방법으로 HITS 그래프를 이용한 방법을 제안한다. 제안하는 핵심 자질 추출 방법은 사람이 직접 추출하지 못하는 자질도 추출할 수 있는 장점을 보였다. 제안한 핵심 자질 추출이 바이어스 탐지에 유효함을 검증하기 위해 4개의 토픽에 대해 평가 했을 때 제안 모델이 기존 모델보다 우수한 성능을 보였다.

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Fashion designers must be artistically, socially, and technically competent

  • Cho, Kyeong-Sook
    • 한국생활과학회지
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    • v.15 no.3
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    • pp.417-423
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    • 2006
  • 본 고는 패션디자이너들이 함양해야 할 핵심 지적자질로서, 예술적, 사회적, 기술적 자질을 제시하고 있다. 이러한 핵심 지적자질은 "옷"이라는 디자인 오브제의 구상 및 추상적 본질을 둥의 조형적, 표현적, 그리고 상징적 특성을 문헌을 중심으로 이해하고 검토함으로써 제시되었다. 디자인 오브제로서 옷에 대한 본질에 관한 고찰은 패션디자이너의 역할을 정의하는 개념적 틀로서 사용되었으며, 디자이너의 핵심 지적자질을 함양하기 위한 구체적인 실천방안으로서, 문화를 분석, 체험하고 사회에서 파생되는 제반 인문, 사회, 과학, 기술관련 이슈들을 이해하고 습득하려는 능동적 실천을 권장하고 있다.

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트위터 문서에서 시간 및 리트윗 분석을 통한 핵심 사건 추출 (Extracting Core Events Based on Timeline and Retweet Analysis in Twitter Corpus)

  • ;이경순
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • v.1 no.1
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    • pp.69-74
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    • 2012
  • 인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.

감정 분류를 위한 한국어 감정 자질 추출 기법과 감정 자질의 유용성 평가 (A Korean Emotion Features Extraction Method and Their Availability Evaluation for Sentiment Classification)

  • 황재원;고영중
    • 인지과학
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    • v.19 no.4
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    • pp.499-517
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    • 2008
  • 본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.

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팩터그래프 모델을 이용한 연구전선 구축: 생의학 분야 문헌을 기반으로 (Construction of Research Fronts Using Factor Graph Model in the Biomedical Literature)

  • 김혜진;송민
    • 정보관리학회지
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    • v.34 no.1
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    • pp.177-195
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    • 2017
  • 연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론 구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.

평면적 어휘 자질들을 활용한 확장 혼합 커널 기반 관계 추출 (Relation Extraction based on Extended Composite Kernel using Flat Lexical Features)

  • 최성필;정창후;최윤수;맹성현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • v.36 no.8
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    • pp.642-652
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    • 2009
  • 본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고 수준의 성능에 필적하는 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로 관계 추출을 위한 세 가지 핵심 정보, 즉 개체 자질, 구문 구조적 자질, 주변 문맥 어휘 자질을 통합 적용하면 관계 추출의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

시간자질을 이용한 다중 문서요약 (Multi-Document Summarization using Time Feature)

  • 임정민;강인수;배재학;이종혁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • pp.898-900
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    • 2004
  • 시간에 중속적인 문서집합에서 사람이 만든 요약문은 시간에 따른 중요 내용의 분포를 보여준다. 본 논문은 다중 문서에 시간 자질을 이용한 문서의 분류와 시간별 문서집합에서 핵심문장과 부가문장을 선별하고, 문장간의 계층적인 클러스터링을 통해서 중요 문장을 선별하는 방법을 제안한다. 동일한 주제를 갖는 문서집합에서 사랑이 선택한 중요 문장에 대해서 제안한 방법은 50% 정확률을 나타냈다.

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기계학습을 통한 디스크립터 자동부여에 관한 연구 (A Study on automatic assignment of descriptors using machine learning)

  • 김판준
    • 정보관리학회지
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    • v.23 no.1
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    • pp.279-299
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    • 2006
  • 학술지 논문에 디스크립터를 자동부여하기 위하여 기계학습 기반의 접근법을 적용하였다. 정보학 분야의 핵심 학술지를 선정하여 지난 11년간 수록된 논문들을 대상으로 문헌집단을 구성하였고, 자질 선정과 학습집합의 크기에 따른 성능을 살펴보았다. 그 결과, 자질 선정에서는 카이제곱 통계량(CHI)과 고빈도 선호 자질 선정 기준들(COS, GSS, JAC)을 사용하여 자질을 축소한 다음, 지지벡터기계(SVM)로 학습한 결과가 가장 좋은 성능을 보였다. 학습집합의 크기에서는 지지벡터기계(SVM)와 투표형 퍼셉트론(VPT)의 경우에는 상당한 영향을 받지만 나이브 베이즈(NB)의 경우에는 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.

트위터 자료의 시간별 분석과 감성 자질을 이용한 핵심 사건 추출 (Extracting Core Event Feature Based on Timeline Analysis and Sentiment Feature in Twitter Corpus)

  • 김희환;촐몽 바야르;이경순
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • pp.395-398
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    • 2011
  • 트위터 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 트위터를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과의 지속적인 커뮤니케이션을 원하고, 이러한 특징은 이슈 별 사건에 따라 트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 만약 어느 하나의 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그때의 트윗 개수는 폭발적으로 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 트위터 자료를 시간별로 분석하여 사건을 인식하고, 감성 자질과 카이제곱 값을 이용해 해당 날짜에 대한 핵심 사건을 추출한다.

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기술력과 해외경쟁력 갖춘 사업아이템이 투자 1순위

  • 에너지절약전문기업협회
    • ESCO지
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    • pp.28-29
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    • 2000
  • ''첫째는 해외시장을 무대로 경쟁할 수 있는 기술력이 관건입니다. 남들도 다하는 그런 기술이 아니라 세계적인 경쟁 가능성을 갖춘 기업을 적극 발굴하고 지원할 계획입니다. 또한, 대표이사의 추진력이나 됨됨이 등 자질 역시 핵심포인트입니다.''

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