• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.505-506
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• 2021

최근 인터넷에서 기하급수적으로 증가하는 방대한 양의 텍스트를 자동으로 요약하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 자동 텍스트 요약 작업은 다양한 사전학습 모델의 등장으로 인해 많은 발전을 이루었다. 특히 T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 기반의 모델은 자동 텍스트 요약 작업에서 매우 우수한 성능을 보이며, 해당 분야의 SOTA(State of the Art)를 달성하고 있다. 본 논문에서는 방대한 양의 한국어를 학습시킨 사전학습 모델 KE-T5를 활용하여 자동 논문 요약을 수행하고 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.555-557
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• 2003

본 논문에서는 보다 간결한 요약문을 생성하기 위하여. 문장 전체를 추출하는 것이 아니라 문장의 일부분을 요약으로 추출한다. 그런데 한국어의 경우 문장 구조상 반복되는 문장성분을 생략하는 영 대용 문제가 빈번하게 발생하기 때문에, 문장의 일부분 추출시. 생략된 성분을 복원하지 않으면 요약문의 의미가 불완전하고 모호해 질 수 있다. 본 논문에서는 문서 안에서 중요한 부분을 추출한 뒤, 생략된 성분을 복원하여 요약문의 가독성을 놓이는 방법을 제안한다. Luhn의 방법을 이용하여 문서내의 중요 클러스터를 추출하였고, 기존의 문장분할 및 영 대용어 복원 알고리즘을 사용하여 생략된 성분을 복원하였다. 본 논문에서 제안된 요약 방법은 신문기사와 같이 문장의 수는 많지 않고, 문장의 길이가 비교적 긴 문서를 짧은 문장으로 요약하는 데 효율적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.352-354
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• 2001

문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의미기반 정보검색용 시소러스(thesaurus)를 이용한 문서 자동요약을 제안한다. 제안한 방법에서는 단어간의 연관 관계 즉, 동의어, 유의어, 상위어, 하위어 관계를 문서 요약에 이용한다. 크게 연관 사슬 형성 단계, 중심 문장 추출 단계, 요약 생성 단계의 새단계로 나누어 요약을 생성한다. 수동 요약된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 평균 66%가 일치하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.198-204
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• 2022

대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1839-1842
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• 2003

본 논문에서는 동영상 내 얼굴요약을 통하여 동영상의 접근성을 향상시키고자 하는 방법을 제안한다. 얼굴요약이란 동영상에 등장한 각 사람들을 한 장씩의 얼굴영상으로 요약하는 것을 말한다. 제안하는 얼굴요약 방법은 크게 얼굴그룹생성과 대표얼굴선정의 두 과정으로 이루어진다. 동영상에서의 얼굴그룹이란 한 사람의 얼굴영상들의 집합을 의미한다. 본 논문에서는 살색화소의 시공간에서의 연속성(spatio-temporal connectivity)및 얼굴검출기법을 이용하여 얼굴영상들을 사람에 따라 그룹화 한다. 대표얼굴이란 얼굴그룹에서 그 사람을 알아보는데 가장 적당한 얼굴영상이다. 본 논문에서는 크고 정면인 얼굴을 대표얼굴로 선정하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 제안한 기법을 이용하여 등장인물의 등퇴장이 빈번하게 발생할 경우에도 동영상을 얼굴 영상들로 요약할 수 있음을 보인다

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.26-31
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• 2005

본 논문에서는 웹 검색엔진에서 일반적으로 사용하는 문서요약에 대한 연구로써 문서 내에 있는 문장들의 꼭짓점을 연결하는 완전그래프기법을 도입하여 요약내용을 좀 더 간결하고 함축하게 하는 통계요약기법을 제안했다. 이 요약기술을 지금까지 통계 문서요약기술에서 우수하다고 판단된 클러스터링 기법과 MMR 기법 등과 비교하였다. 특히, 요약 성능을 평가하기 위하여 인위적으로 요약된 요약문을 기준으로 한 각 요약기법들의 FScore값들과 비교하였다. 이 기술들 중에서 완전그래프기법이 약 $30\%$정도 성능향상을 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권3호
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• pp.111-132
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• 2018

본 연구는 문헌정보학 학술지 논문의 결론 부분의 구조와 유형을 밝힌 연구이다. 문헌정보학의 4개 학술지 논문의 결론 장(chapter)을 분석하여 '연구 관심 끌어내기', '요약하기', '논의하기', '적용하기', '확대하기' 의 5개 상위범주와 11개의 하위요소를 도출하여 이를 결론 구조의 분석도구로 적용하였다. 연구 결과, 문헌정보학 학술지 논문의 결론 제목은 '결론'이 절반 이상이며, 그 다음은 '결론 및 제언' 이다. 결론 장은 평균 4.2개의 구성요소로 구성되었다. 각 구성요소별 출현빈도는 '연구결과 요약'이 단연 우세하며, '연구 전체 과정 요약', '후속연구 제언', '연구 의의' 순 이었다. 서술 분량도 '연구결과 요약'이 가장 우세하며, 결론의 절반 이상을 차지하였다. 출현빈도가 가장 높은 상위범주는 '요약하기'이며, 그 다음은 '확대하기', '적용하기' 순 이었다. 결론을 시작하는 첫 번째 요소로 가장 우세한 요소는 '연구결과 요약'이며, 결론을 마무리하는 최종 요소로 가장 우세한 것은 '후속연구 제언'이다. 결론 구조의 패턴은 도입부가 '연구 전체 과정 요약-연구결과 요약'순이 가장 빈번하게 나타났다 문헌정보학 학술지 논문 결론 구조의 핵심 구성요소이자 핵심기능은 '요약하기'의 구성요소인 '연구결과 요약'과 '연구전체 과정 요약'이다. 이는 결론을 기술하는 필수요소로 밝혀졌다. '적용하기', '확대하기'에 포함된 여타의 요인은 선별적 요인으로 적용하고 있었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.238-244
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• 2000

본 논문에서 문서는 문서관계도라고 하는 그래프로 표현된다. 노드는 문서의 구성요소인 문장을 표현하고, 링크는 노드들 간의 의미적인 관계를 나타낸다. 의미적 관계는 유사도에 의해서 결정되며, 문장의 중요도는 도합유사도로 나타낸다. 도합유사도는 한 노드와 인접한 노드들 사이의 유사도 합을 말한다. 본 논문에서는 도합유사도를 이용한 한국어 문서요약 기법을 제안한다. 실험에 사용된 평가용 요약문서는 정보처리 관련 분야에서 수집된 논문 100편과 KORDIC 에서 구축한 신문기사 105 건을 이용하였다. 문서요약 시스템에 의해서 생성된 요약문서의 크기가 본문 20%이고, 본문이 논문(서론과 결론)일 경우, 재현율과 정확률은 각각 46.6%와 76.9%를 보였으며, 또한 본문이 신문기사일 경우, 재현율과 정확률은 각각 30.5%과 42.3%를 보였다. 또한 제안된 방법은 상용시스템보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.41-46
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• 2022

본 논문에서는 중요도를 반영한 긴 회의록 요약 모델을 제안한다. 제안한 모델은 먼저 회의록을 일정 크기로 구분한 후 구분된 텍스트에 대해 중간 요약문을 생성하고 각 요약문의 중요도를 계산한다. 다음으로 생성된 중간 요약문과 중요도를 함께 사용하여 최종 요약문을 생성한다. 제안 방법은 최종 요약문을 생성할 때 중간 요약문을 다르게 반영하므로 중요한 중간 요약문에서는 핵심 내용을 중점적으로 생성하도록 한다. 실험에서 제안한 요약 모델은 BART기반 요약 모델과, 중요도를 고려하지 않는 요약 모델(SUMM^N)보다 핵심 내용을 포함한 요약문을 생성하였고, 평가 데이터에 대해 ROUGE-1 기준 1.37, 0.29 향상된 성능을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권2호
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• pp.95-102
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• 2008

본 논문에서는 simple node 토폴로지의 망 정보를 효율적으로 요약함으로써 망에서의 호 성공률, 액세스 타임을 향상시켜 망의 전체적인 QoS를 향상시키기 위한 토폴로지 요약 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 대역폭과 지연 파라미터를 중심으로 라인 세그먼트를 이용하여 경계노드 사이의 다중 경로 정보를 요약함으로써 토폴로지 요약 정보를 줄이고 다중링크 요약에 유연성을 부여하여 망의 성능을 향상시킬 수 있었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 기존의 simple node 토폴로지 요약 기법과 호 성공률, 접근시간에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다.