Automatically Registering Schedules from SMS Messages on Handheld Devices

휴대전화에서 단문 메시지로부터 일정 자동 등록

With rapid spread of handheld devices like cellular or smart phones, a short message service (SMS) comes on the public as a communication means. SMS is very cheap and can be easily written down on the storage in order not to forget it, hence it is widely used to inform schedules (time and place). In this paper, we develop a system for automatically registering schedules extracted from SMS text messages. SMS text messages are very short and concise, but include a lot of Internet words like slangs and abbreviations. These have made it difficult to extract information on schedules from them. Also handheld devices have some limitations on computing power and storage and then applying general natural language processing modules like morphological analysis to the devices are somewhat hard. To relax these burdens, we extract schedule informations from SMS messages using machine learning methods like condition random field (CRF) without using any language processing modules and register the informations on the schedule management system of handheld devices. Our proposed automatic schedule registration system has implemented on Samsung Omnia phone for experiments.

휴대전화가 대중에게 널리 보급됨에 따라, 단문 서비스(SMS)가 새로운 의사소통 수단으로 등장하고 있다. 단문 서비스는 가격이 저렴할 뿐 아니라 단문 메시지를 쉽게 저장할 수 있어 약속이나 일정 알림용으로 널리 사용된다. 본 논문은 단문 메시지로부터 일정 정보(시간과 장소)를 추출하여 자동으로 일정 관리 시스템에 등록하는 시스템을 개발한다. 단문 메시지는 짧고 간결하지만 비속어나 준말 등이 많이 사용된다. 이것이 일정 정보를 추출하는데 더욱 어렵게 한다. 또한 휴대전화에는 계산 능력과 저장 공간이 충분하지 못하므로 형태소 분석과 같은 일반적인 자연언어 처리 모듈을 그대로 사용하는 것은 다소 무리가 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 형태소 분석과 같이 복잡한 언어 처리 모듈을 사용하지 않고 기계학습 기반으로 일정 정보를 추출하고 추출된 정보를 휴대전화의 일정 관리 시스템에 등록한다. 본 논문에서 제안된 자동 일정 등록 시스템은 삼성전자 옴니아 휴대전화에 탑재되어 정상적으로 잘 동작함을 확인할 수 있었다.