• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.910-912
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• 2004

자동 문서 요약 시스템은 문서내에 담겨있는 정보를 최대한 표현하면서 문서의 크기를 줄이는 시스템이다. 본 논문에서는 문서 요약을 크게 2단계로 나누어서 수행한다. 문장내 요약본으로써의 불필요한 문장을 미리 제거하고 이에 더해 다양한 통계적 방법의 여러 장점들을 수용함으로써 보다 나은 성능 향상을 얻을 수 있었다. 비교시스템으로는 제목, 위치, 빈도, 도합유사도, 어휘 클러스터링을 이용한 시스템을 구축하여 사용하였으며 30%, 10% 문장요약에서 제안한 시스템은 모두 우수한 성능을 보였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.535-540
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• 2021

Multi-document refers to a document consisting of various topics, not a single topic, and a typical example is online reviews. There have been several attempts to summarize online reviews because of their vast amounts of information. However, collective summarization of reviews through existing summary models creates a problem of losing the various topics that make up the reviews. Therefore, in this paper, we present method to summarize the review with minimal loss of the topic. The proposed method classify reviews through processes such as preprocessing, importance evaluation, embedding substitution using BERT, and embedding clustering. Furthermore, the classified sentences generate the final summary using the trained Transformer summary model. The performance evaluation of the proposed model was compared by evaluating the existing summary model, seq2seq model, and the cosine similarity with the ROUGE score, and performed a high performance summary compared to the existing summary model.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.2 s.105
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• pp.149-154
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• 2006

The main purpose of document summarization is to reduce the complexity of documents that are consisted of sub-themes. Also it is to create summarization which includes the sub-themes. This paper proposes a summarization system which could extract any salient sentences in accordance with sub-themes by using graph division. A document can be represented in graphs by using chosen representative terms through term relativity analysis based on co-occurrence information. This graph, then, is subdivided to represent sub-themes through connected information. The divided graphs are types of sentence clustering which shows a close relationship. When salient sentences are extracted from the divided graphs, summarization consisted of core elements of sentences from the sub-themes can be produced. As a result, the summarization quality will be improved.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.9C
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• pp.881-887
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• 2007

In this paper, we proposed a method for content based automatic summarization of basketball game videos. For meaningful summary, we used the score information in basketball videos. And the score information is obtained by recognizing the digits on the score caption and analyzing the variation of the score. Generally, important events of basketball are the 3-point shot, one-sided runs, the lead changes, and so on. We have detected these events using score information and made summaries and highlights of basketball video games.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.06b
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• pp.103-108
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• 1999

방송 환경의 디지털화와 더불어 단순히 단방향 방송 정보만을 시청하던 기존의 방식을 넘어 사용자의 다양한 욕구를 수용할 수 있는 대화형 방송 서비스(interactive broadcasting service)가 시작되고 있다. 대화형 방송 환경에서는 특히 사용자 측에 제공된 방대한 양의 디지털 멀티미디어 자료에 대한 효과적인 접근이 요구되는데, 본 논문에서는 이를 위하여 방송 비디오를 효과적으로 브라우징(browsing) 및 검색하고 전체의 내용을 짧은 시간 내에 개관할 수 있도록 하는 동적 비디오 요약(dynamic video abstraction) 기법에 관하여 고찰한다. 동적 비디오 요약에 의한 요약 비디오(skim video)는 전체 비디오를 내용에 기반하여 효과적으로 표현할 수 있도록 동영상 내의 주요 구간만으로 구성된 것으로, 대화형 방송에서 새로운 형태의 프로그램 안내 및 사용자 저장 자료에 대한 브라우징 도구 등으로써 매우 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 비디오 요약을 구현하기 위한 접근 방법과 전체 기능 구성 및 각 기능들의 구현 방법에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.619-621
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• 2022

COVID-19 사태의 지속화로 재택근무 및 화상 수업의 수요가 증가함에 따라, 화상 회의 서비스에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 본 논문은 회의 내용의 텍스트화 및 요약 회의록 생성에 관한 연구를 통해 보다 효율적인 화상 회의 서비스를 제공하고자 한다. WebRTC를 기반으로 화상 회의 서비스를 제공하며, WebSpeech API 를 활용하여 회의 내용을 스크립트화 한다. 회의 스크립트는 BART를 통해 요약본으로 재생성되며, 회의 스크립트와 요약본은 언제든지 열람 및 다운로드가 가능하다. 본 논문은 회의 요약 기능을 제공하는 화상 회의 서비스 MAS (Meeting Auto Summarization)를 제안하며, MAS 의 설계 및 구현 방법을 소개한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.6
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• pp.87-97
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• 2015

An Aerial video summarization is not only the key to effective browsing video within a limited time, but also an embedded cue to efficiently congregative situation awareness acquired by unmanned aerial vehicle. Different with previous works, we utilize sensor operation mode of unmanned aerial vehicle, which is global, local, and focused surveillance mode in order for accurately summarizing the aerial video considering flight and surveillance/reconnaissance environments. In focused mode, we propose the moving-react tracking method which utilizes the partitioning motion vector and spatiotemporal saliency map to detect and track the interest moving object continuously. In our simulation result, the key frames are correctly detected for aerial video summarization according to the sensor operation mode of aerial vehicle and finally, we verify the efficiency of video summarization using the proposed mothed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.13-16
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• 2015

본 논문에서는 어휘의 동시 발생 (co-occurrence) 빈도와 분포를 이용한 회의록 요약방법을 제안한다. 회의록은 일반 문서와 달리 문서에 여러 세부적인 주제들이 나타나며, 잘못된 형식의 문장, 불필요한 잡담들을 포함하고 있기 때문에 이러한 특징들이 문서요약 과정에서 고려되어야 한다. 기존의 일반적인 문서요약 방법은 하나의 주제를 기반으로 문서 전체에서 가장 중요한 문장으로 요약하기 때문에 다중 주제 회의록 요약에는 적합하지 않다. 제안한 방법은 먼저 어휘의 동시 발생 (co-occurrence) 빈도를 이용하여 회의록 분할 (segmentation) 과정을 수행한다. 다음으로 주제의 구분에 따라 분할된 각 영역 (block)의 중요 단어 집합 생성, 중요 문장 추출 과정을 통해 회의록의 중요 문장들을 선별한다. 마지막으로 추출된 중요 문장들의 위치, 종속 관계를 고려하여 최종적으로 회의록을 요약한다. AMI meeting corpus를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 baseline 요약 방법들보다 요약 비율에 따른 평가 및 요약문의 세부 주제별 평가에서 우수한 요약 성능을 보임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.126-131
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• 2018

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성하는 시스템이다. cQA는 사용자의 편의를 위해 기존의 축적된 질문을 검색하거나 카테고리로 분류하는 기능을 제공한다. 질문의 길이가 길 경우 검색이나 카테고리 분류의 정확도가 떨어지는 한계가 있는데, 이를 극복하기 위해 cQA 질문을 요약하는 모델을 구축할 필요가 있다. 하지만 이러한 모델을 구축하려면 대량의 요약 데이터를 확보해야 하는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 cQA의 질문 제목, 본문으로 데이터를 확보하고 필터링을 통해 요약 데이터 셋을 만들었다. 또한 본문의 대표 단어를 이용하여 추상 요약을 하기 위해 딥러닝 기반의 Pointer-generator model을 사용하였다. 실험 결과, 기존의 추출 요약 방식보다 딥러닝 기반의 추상 요약 방식의 성능이 더 좋았으며 Pointer-generator model이 보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.295-298
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• 2011

스마트폰과 같은 소형 이동단말기의 보급이 확산됨에 따라서 이동단말을 통한 웹 접속이 크게 증가하고 있다. 따라서 작은 화면에 웹문서의 내용을 표현하기 위해 문서요약이 필요하다. 형태소 치환에 의한 문서요약 방법은, 문장해석에서 의미변화와 단축처리에서 일부 단락에 치우치는 문제가 발생한다. 본 논문에서는, 의미변화의 문제는 의미변화율이 낮은 순서에 따라 요약 규칙을 분류하고 이 순위에 따른 요약 알고리즘을 제안하였다. 치우치는 문제는 요약처리가 문서전체에 똑같이 적용되는 새로운 기준을 정의해 요약 알고리즘에 도입하였다. 제안방법의 유효성은 20명의 피실험자로 실험한 결과에 의해 입증되었다.