• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-182
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• 2001

본 논문은 사전에 기반한 질의변환 교차언어 문서검색에서, 대역어 중의성 문제를 해결하기 위한, 질의어 가중치 부여 및 구조화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 질의 변환 과정은 다음의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 대역어 클러스터링을 통해 먼저 질의어 단어의 적합한 의미를 결정짓고, 둘째, 문맥정보와 지역정보를 이용하여 후보 대역어들간의 상호관계를 분석하며, 셋째, 각 후보 대역어들을 연결하여, 후보 질의어를 만들고 각각에 가중치를 부여하여 weighted Boolean 질의어로 생성하게 된다. 이를 통해, 단순하고 경제적이지만, 높은 성능을 낼 수 있는 사전에 의한 질의변환 교차언어 문서검색 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.328-331
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• 2007

많은 연구원들이 자신의 연구 과제를 수행함에 있어 선행 연구 자료로 참고하는 것이 관련 주제에 관한 학술 자료이다. 현재 많은 학교와 기관 그리고 단체에서 관련 학술 자료를 발간하고 있으며 이를 참조하는 방식도 다양하다. 그러나 학술 자료를 참조함에 있어 단어 기반 검색이 사용되고, 발간된 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 참조하는 데 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 이러한 기존 학술 자료 검색 방법을 보완하기 위하여 온톨로지를 기반으로 하는 가중치 부여 논문 검색 모델을 제안한다. 제안한 모델은 논문 관련 정보를 온톨로지로 구축하고, 검색 문서에 가중치를 부여하는 순위화 알고리즘을 적용한 것이다. 이는 기존 유사도 적용 기법에 시멘틱 개념을 적용한 것으로 효율적이고 정확한 논문 검색을 보장한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.154-156
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• 2003

인터넷의 급속한 성장과 더불어 많은 정보와 데이터들을 인터넷을 통하여 얻을 수 있게 되었으며 많은 단체들이 문서들을 웹을 통하여 이용 가능하게 만들고 있다. 이에 따라 다양한 정보와 데이터를 효과적으로 분류하고 검색하는 문서 분류 (Document Classification)에 대한 알고리즘이 다양한 분야에서 널리 연구되어 왔으며 본 논문에서 초점을 두고 있는 전자 도서관 (Digital Library) 분야에서도 활발히 연구되어지고 있다. 하지만 기존의 전자 도서관의 문서 분류 알고리즘들은 문서들의 각 단락의 비중을 고려하지 않은 채 단어들의 발생 빈도에 초점을 두어 많은 잡음 단어 (Noise Term)를 포함하고 그로 인하여 분류 성능이 떨어졌다. 본 논문에서는 문서 단락의 중요도에 따라 다른 .가중치를 부여하여 단어 지지도 (Term Support)가 높은 단어들을 추출하고 그 단어들로 연관 규칙 (Association Rules)을 이용하여 분류 규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 문서 분류에 널리 쓰이는 나이브 베이지안 분류자 (Na$\square$ve Bayesian Classifier) 및 기존의 단순 연관 규칙 분류자 (Associative Classifier)와 비교 평가하였다. 그 결과, 각 가중치가 부여된 연관 규칙 분류 방법이 나이브 베이지안 분류 방법과 단순 연관 규칙 분류 방법보다 높은 성능을 보였다.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.411-426
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• 2011

지표 및 지수를 산정하기 위해서는 그 분야를 평가할 수 있는 여러 대리변수들에 대한 표준화와 가중치등의 과정을 거치게 되는데 이러한 지표 산정에 있어 명료한 방법론이 부재하고, 보편적으로 많이 사용되는 방법들을 적용하는 것이 일반적이다. 대부분의 연구에서의 지표산정은 다양한 표준화 및 가중치 부여 방법을 적용하여 비교 분석하지 않고, 개발자가 선정한 방식을 통하여 지표 및 지수가 개발되고 사용되고 있는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 지수 산정과정인 표준화와 가중치 부여를 여러 가지 방법으로 적용함으로써 지수산정에 어느 정도 영향을 주는지 분석하고 각각의 특성을 파악하여 보다 합리적인 방법을 도출하여 향후 타 연구에 도움이 되고자 하였다. 표준화 방법으로 제시된 여러 방법들 중 5가지 방법을 활용하여 표준화를 비교 분석하였으며, 가중치의 경우 4가지 산정방법을 비교 분석하였다. 표준화 방법의 적용 방법에 따라 산정된 지표 값이 상이하였으며, Z-스코어 방법이 자료의 특성을 가장 잘 반영하는 것으로 나타났다. 가중치의 경우 가중치 부여 방법에 따른 지수 산정결과는 조금씩 차이를 보이고 있으나 지수산정 순위결과는 크게 바뀌지 않는다는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통하여 홍수관련 지수산정 시 자료의 특징을 잘 반영하는 표준화와 가중치부여 방법 선정에 도울 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.26-33
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• 2014

비디오 검색 및 색인은 먼저 압축 비디오에서 장면전환을 검출하여 샷(shot)으로 분리한 후 샷 내에 키프레임 특징 정보들의 유사도 비교를 통해 이루어진다. 일반적으로 내용기반 영상 및 비디오 검색에서는 컬러, 형태, 질감의 세 가지 대표적인 영상 특징들이 주로 사용된다. 그러나 여러 특징들이 결합되어 사용되는 검색 시스템이라 할지라도 각 특징들에 대한 가중치가 적합하게 부여되지 않으면 검색되는 결과 영상의 순위가 크게 변하여 검색 성능이 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 특징들이 결합되어 사용될 때 각 특징에 대한 가중치를 적응적으로 부여해서 비디오 검색 성능을 개선하고자 한다. 제안한 방법을 3,200개 키 프레임으로 구성된 비디오 데이터베이스에서 실험을 하였고 다양한 성능평가 방법을 통해 제안한 방법이 기존 고정가중치 부여를 이용한 방법과 비교하여 검색 성능이 개선됨을 볼 수 있었다.

• 정보관리연구
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• 제42권2호
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• pp.193-210
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• 2011

이 연구는 단어 중의성 해소를 위해 SVM 분류기가 최적의 성능을 가져오는 문맥창의 크기와 다양한 가중치 방법을 파악하고자 하였다. 실험집단으로 한글 신문기사를 적용하였다. 문맥창의 크기로 지역 문맥은 좌우 3단어, 한 문장, 그리고 좌우 50바이트 크기를 사용하였으며, 전역문맥으로 신문기사 전체를 대상으로 하였다. 가중치 부여 기법으로는 단순빈도인 이진 단어빈도와 단순 단어빈도를, 정규화 빈도로 단순 또는 로그를 취한 단어빈도 ${\times}$ 역문헌빈도를 사용하였다. 실험 결과 문맥창의 크기는 좌우 50 바이트가 가장 좋은 성능을 보였으며, 가중치 부여 방법은 이진 단어빈도가 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.389-394
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• 2007

스팸 메일의 비율은 지속적으로 증가하여 최근 전체 이메일의 92.6%가 스팸 메일인 것으로 드러났다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따른 사용자의 액션 패턴을 기반으로 사용자의 관심에 따른 가중치를 적용하여 스팸 메일 여부를 가리는 방법을 다룬다. 액션간의 관계와 액션 사이의 시간에 따라 가중치를 차별화함으로써 얼마나 높은 필터링 성능을 보일 수 있는 지, 또한 학습 속도 향상에 얼마나 기여할 수 있는지를 측정할 것이다. 실험에서는 실제 메일 데이터를 이용하여 베이지안 분류자, 가중치가 부여된 베이지안 분류자와 본 논문이 제안하는 시스템의 학습 성능의 향상 속도를 비교할 것이다. 또한 제안된 시스템이 Concept Drift와 적응 학습, 그리고 개인화를 어떻게 다룰 지를 보일 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2459-2462
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• 2002

검색된 문헌들에 대한 항해 시간을 줄이기 위해서 검색된 문헌들의 문헌 순위화가 필수적이다. 문헌 순위화를 위해서는 문헌 순위화를 위한 순위화 정보가 필요하다. 본 논문에서는 검색된 문헌들에 대한 순위화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 정보를 제공하기 위하여 HTML 문서에 대한 색인 과정에서 다양한 가중치를 가지는 색이어 추출 방법에 관하여 연구하였다. 웹문서들은 태그로 이루어지며 중요한 색인어들은 특정 태그 속에 포함되어 있다는 것에 착안하여 색인어의 중요도에 영향을 줄 수 있는 태그를 선별하고, 선별된 태그들에 대해 휴리스틱 정보를 이용하여 중요도를 부여한 후 선별된 태그에 영향을 받는 문장들에서 추출된 색인어에 대하여 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 색인어 추출을 형태소 분석기를 이용하였다. 색인어들이 다양한 가중치를 가지므로 검색 과정에서 검색된 문헌들에 대하여 효율적인 순위화가 가능하여 관련 문헌을 보다 빠르게 찾을 수 있는 환경을 제공할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.743-750
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• 2003

본 논문에서는 문서 필터링을 위한 질의어 확장과 가중치 부여 기법을 제안한다. 문서 필터링은 웹 검색 엔진들에 대한 검색 결과의 정확률 향상을 목적으로 한다. 문서 필터링을 위한 질의어 확장은 개념망, 백과사전, 유사도 상위 10% 문서를 이용하며, 각각의 확장 질의어에 가중치를 부쳐하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 첫 번째 단계에서 개념망과 백과사전을 이용하여 초기 질의어에 대한 1차 확장 질의어를 생성하고, 1차 확장 질의엉 가중치를 부여하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 다음 단계에서는 높은 유사도를 갖는 상위 10% 문서들을 이용하여 2타 확장 질의어를 생성하고, 2차 확장 질의어에 가중치를 부쳐하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 다음으로 1차 유사도와 2차 유사도를 결합하여 문서들을 재순위화하고, 임계치보다 낮은 유사도를 갖는 문서들을 필터링함으로써 웹 검색 엔진들의 검색 결과 정확률을 향상시킨다. 실험에서 이러한 문서 필터링을 위한 질의어 확장과 가중치 부여 기법은 정확률-재현율과 F-measure를 이용하여 성능 평가를 할 때 정보 검색 효율성에서 주목할 만한 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.153-155
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• 1998

본 논문에서는 개념을 기반으로 문서의 분류를 하는 확률벡터 모델의 분류기TAXON(Concept-based Text Categorization System)의 개선을 도모한다. TAXON은 한국어 문장을 분석하여 명사를 추출하고 명사의 개념을 시소러스 도구를 통해 획득한 후 이를 벡터화하여 주제와 입력 문서와의 관계성을 검사하는 문서 분류기이다. 본 논문은 문서 분류기 TAXON의 성능을 향상시키기 위하여 확률벡터 계산에 가중치 부여 휴리스틱을 도입한다. 그리고 시소러스 도구를 확장하여 문서 분류의 질을 높인다.