• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.681-686
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• 2003

In this paper, we describes a system that extracts important sentences from Korean newspaper articles using automatic paragraphing. First, we detect repeated words between sentences. Through observation of the repeated words, this system compute Closeness Degree between Sentences(CDS ) from the degree of morphological agreement and the change of grammatical role. And then, it automatically divides a document into meaningful paragraphs using the number of paragraph defined by the user´s need. Finally. it selects one representative sentence from each paragraph and it generates summary using representative sentences. Though our system doesn´t utilize some features such as title, sentence position, rhetorical structure, etc., it is able to extract meaningful sentences to be included in the summary.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.233-237
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• 2000

본 논문은 단락의 자동 구분을 통한 중요 문장 추출 시스템을 제안한다. 먼저 어휘의 재출현 여부와 어휘의 일치도, 어휘의 역할 변화를 파악하여 재출현 어휘에 대한 양상을 분석하고 이를 통하여 문장 간의 긴밀도를 정량적으로 계산한다. 다음으로 측정된 문장 간 긴밀도를 이용하여 사용자의 추출 범위에 따라 단락을 구분하고, 각 단락의 대표 문장을 선정하여 최종 요약문을 생성한다. 제안한 방법은 문서 제목, 문장의 위치, 수사 구조 등의 정보를 이용하지 않으며, 단순히 어휘의 출현 빈도만을 이용하던 기존의 통계적인 방법보다 질높은 요약문을 생성할 수 있다. 또한 제안한 방법론은 본 논문이 대상으로 삼고 있는 신문기사의 영역뿐만 아니라 다른 영역으로의 적용이 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.233-237
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• 2000

본 논문은 단락의 자동 구분을 통한 중요 문장 추출 시스템을 제안한다. 먼저 어휘의 재출현 여부와 어휘의 일치도, 어휘의 역할 변화를 파악하여 재출현 어휘에 대한 양상을 분석하고 이를 통하여 문장 간의 긴밀도를 정량적으로 계산한다. 다음으로 측정된 문장 간 긴밀도룰 이용하여 사용자의 추출 범위에 따라 단락을 구분하고, 각 단락의 대표 문장을 선정하여 최종문을 생성한다. 제안한 방법은 문서 제목, 문장의 위치, 수사 구조 등의 정보를 이용하지 않으며, 단순히 어휘의 출현 빈도만을 이용하던 기존의 통계적인 방법보다 질 높은 요약문을 생성할 수 있다. 또한 제안한 방법론은 본 논문이 대상으로 삼고 있는 신문기사의 영역뿐만 아니라 다른 영역으로의 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.355-357
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• 2001

사건, 사고 관련 기사의 요약은 단순히 원문이 무엇을 말하는 가를 지시하는 것보다 가능한 요지를 판독하면서 필요한 정보를 누락시키지 않고 표현할 수 있는 것이 바람직하다. 이를 위하여 본 논문에서는 사건, 사고 관련 기사의 자동 요약문 생성을 위한 중간 개념 표현 방법을 제안한다. 단락 자동 구분을 통한 중요 문장 추출을 거쳐 각 단락의 중심문장을 파악하고, 단락내의 정보들을 의미 파악된 중심 문장에 추가, 병합하여 단락의 내용을 대표하는 Paragraph Representation Structure(PRS)를 생성한다. 이들은 통합과정을 거쳐 하나의 Unified Representation Structure(URS)로 만들어지며, 이것은 중간 개념 표현으로 다국어 자동 요약문 생성을 위한 기반이 될 수 있다. 본 연구에 이용한 코퍼스는 비행기, 선박, 차량, 열차 사고와 화제 폭발 및 사건 관련 신문 기사를 대상으로 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.517-524
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• 2024

This study aims to train and implement a deep learning model for the fusion of website creation and artificial intelligence, in the era known as the AI revolution following the launch of the ChatGPT service. The deep learning model was trained using 3,000 collected web page images, processed based on a system of component and layout classification. This process was divided into three stages. First, prior research on AI models was reviewed to select the most appropriate algorithm for the model we intended to implement. Second, suitable web page and paragraph images were collected, categorized, and processed. Third, the deep learning model was trained, and a serving interface was integrated to verify the actual outcomes of the model. This implemented model will be used to detect multiple paragraphs on a web page, analyzing the number of lines, elements, and features in each paragraph, and deriving meaningful data based on the classification system. This process is expected to evolve, enabling more precise analysis of web pages. Furthermore, it is anticipated that the development of precise analysis techniques will lay the groundwork for research into AI's capability to automatically generate perfect web pages.