• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.455-457
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• 2006

무선 단문전송 서비스(SMS : Short Message Service)란 이동 통신 세계화 시스템의 규격을 따른 무선 호출 서비스로 별도의 부가장비 없이도 40자 내외의 짧은 문장을 주고받을 수 있는 문자 서비스이다. 휴대전화의 보급이 급속도로 확산되면서 이에 비례해 문자 서비스 이용 인구도 급속히 늘어나고 있는데, 이메일과 달리 발송 시점과 거의 동시에 내용 전달이 가능하기 때문에 현재 통신수단의 하나로 이미 확고한 자리를 굳힌 상태다. 또한 근래에는 산업현장에서도 알람이나 FAULT정보 등의 신속한 전달을 위해 SMS에 대한 요구가 높아지고 있다. 이러한 시장의 동향에 따라 본 연구소에서는 산업 현장에서 알람이나 알림, 시스템 FAULT등 긴급한 사항에 대한 단문전송 프로그램을 개발하게 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.416-419
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• 2008

모바일 상의 단문메시지 서비스는 등장한 이례 꾸준히 사용량이 증가하는 추세이며, 현재 세계적으로 가장 많이 사용되는 모바일 서비스이다. 모바일 기기에서 단문 메시지 작성의 불편함을 개선하기 위한 기술로 하드웨어적인 입력 방법 개선과 소프트웨어적인 입력보조 기능이 꾸준히 개발되었다. 소프트웨어적인 방법은 범용성이 넓고 적용이 쉽다는 장점이 있지만 제한된 자원에서 구현상의 어려움이 있어 연구가 미비한 분야이다. 본 논문은 소프트웨어적으로 단문 메시지의 작성을 보조하는 방법을 제시한다. 일상 생활의 반복성에 초점을 맞추어 반복 작성될 메시지에 대해 기존의 메시지를 제시해 자동적으로 응답하도록 하는 방법을 제안한다. 자동적으로 응답 메시지를 선택하기 위한 비교사 학습과 추론 기술로 "메시지 네트워크"를 제안하고, 실험을 통해 고안한 방법의 가능성을 보였다. 실험 결과로부터 반복적인 메시지의 작성에 제시한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.25-34
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• 1993

한국어의 내포문은 컴퓨터에 의한 자연어 이해 및 처리에 많은 어려운 문제점의 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어 내포문을 단문으로 분리하는 시스템을 설계 및 구현한다. 내포문에서 생략성분을 효율적으로 복원하기 위해 안긴문장의 생략된 부분을 통제할 수 있도록 용언을 유형별로 분류한다. 내포문을 단문으로 분리할 때 내포문에 비해 분리된 단문의 의미가 결여 될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 대용어를 첨가시키는 방법을 사용한다. 그리고 명사 의미표지로부터 용언의 하위범주의미역으로의 변환 테이블을 구성하여 문맥적으로 틀린 문장을 검색, 처리할 수 있는 방법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.93-100
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• 2019

최근 각종 사업 분야에서 기업들은 기존 메신저 플랫폼에 인공지능을 더하여 다양한 환경을 대상으로 챗봇 서비스 지원에 주력하고 있다. 취업알선 분야의 기관에서도 취업상담 서비스 품질 제고와 상담 인력 해소를 위해 챗봇 서비스를 요구한다. 일반적인 텍스트 기반 챗봇은 입력된 사용자 문장을 학습된 문장으로 분류하여 적합한 답변을 사용자에게 제공한다. 최근 소셜 네트워크 서비스의 활성화 영향으로 챗봇에 입력되는 사용자 문장은 단문으로 입력되는 경향이 있다. 따라서 단문 분류의 성능향상은 챗봇 서비스의 성능향상에 기여할 수 있다. 본 연구는 취업알선 챗봇을 위한 단문 분류 강화를 위해 기존 연구의 개념 정보뿐만 아니라 번역문 정보를 활용하는 방법인 T-EBOW (Translation-Extended Bag Of Words)를 제안한다. T-EBOW를 기계학습 분류 모델에 적용한 단문 분류의 성능은 기존 방법에 비해 우수한 성능 평가 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.99-104
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• 2009

모바일 폰의 단문전송서비스(SMS)는 80byte 내의 텍스트를 송, 수신할 수 있는 서비스이며 현재 음성통화 대체수단으로 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 단문전송서비스를 단순히 음성통화 대체수단으로 사용하는 것이 아닌 정보검색 수단으로 활용할 수 있는 방법을 조사하고 위치기반서비스(LBS)의 위치정보 검색 서비스에 얼마나 효용성을 가질 수 있는지 연구해본다. 이를 바탕으로 단문전송서비스를 활용한 정보검색시스템을 구성하여 기존 위치 정보 시스템의 무선 인터넷에 따른 이용요금 문제를 해결, LBS 시장의 새로운 형태의 콘텐츠 서비스로서의 가능성을 제안한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2002년도 하계학술대회 및 세미나
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• pp.114-117
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• 2002

단문메시지서비스는 지난 몇년간 이동통신분야에서 괄목할만한 성장을 이루어 가장 보편적인 서비스중의 하나로 자리매김 하였으며, 현재는 가입자 상호간의 단순한 메시지 송수신뿐 아니라 각종 부가 정보를 제공하는 등 상업적인 용도로도 사용되고 있다. 이러한 이동통신망에서 단문메시지서비스의 광범위한 사용은 유선망에서도 기존 음성위주의 서비스를 벗어나 메시지서비스를 제공케 하였으며, 2002년 7월 현재 독일, 이탈리아와 한국등에서 유선망 메시지서비스를 제공하고 있다. 이에 본 문서는 지난 4월부터 제공되기 시작한 KT의 단문메시지서비스를 위한 유선망 문자메시지 서버의 구현과 망 구축 기술에 대하여 서술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.375-377
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• 2012

스마트폰과 같은 모바일 기기가 발전함에 따라 SNS, 모바일 메신저, SMS와 같은 단문 기반 메시지는 자신의 감정을 가장 잘 표현하는 매체이다. 그럼에도 불구하고 기존 연구는 주로 장문의 텍스트로부터 긍정, 부정 분류나 문서의 성향을 분석하는 것에 그치는 경우가 많다. 의미지향(Semantic Orientation)방법은 검색엔진을 통해 감정 키워드와 인지하고자 하는 단어의 동시 빈출 정도를 PMI로 계산한 것으로 WordNet과 같은 의미 사전이 존재하지 않는 한국어의 특성에서 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서는 의미 지향성 및 다른 텍스트 기반 감정 분류 기술에 대해 비교하고 이들을 활용하여 한국어로 구성된 단문 텍스트에서 효율적인 감정 분류 기법을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.593-596
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• 2002

정보추출이란 자연어로 작성된 문서 집합에서 원하는 정보를 선택하여 구조화된 표현으로 생성하는 것을 말한다. 문장 단위로 정보 추출 작업을 수행할 때 추출되는 정보를 보유한 문장을 이벤트 문장이라고 정의하고 이러한 이벤트 문장의 구조를 분석하여 최종적으로 유용한 정보를 추출하기 위해서는 이벤트 문장의 구조를 파악하기 위해 이벤트 문장을 단문으로 분할하여 구조를 분석한다. 본 연구에서는 단문 구조 분석을 위해 일반적인 한국어 문장의 특성과 용언의 조사 정보를 이용하고 이러한 정보로 분석할 수 없는 문장에 대해서는 공기 정보를 사용한다. 사용되는 공기 정보는 개체명이 많이 사용되는 이벤트 문장의 특성을 이용하기 위하여 개체명으로 확장된 명사(개체명)-조사-용언의 공기 정보를 구축하여 사용한다. 개체명 확장된 공기 정보는 일반 공기 정보에 비해 이벤트 문장에서 F-Measure 기준으로 약 2%의 성능향상을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1092-1097
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• 2007

온톨로지의 구축은 상당한 시간과 비용을 소모하기 때문에 상업적인 시맨틱 웹의 구축은 매우 어려운 작업이다. 이러한 문제의 해결 방법은 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 본 논문에서는 대부분의 중요한 정보를 포함하고 있는 웹 문서를 분석하여 온톨로지를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 한국어 문장을 분석하여 문서 내 모든 문장을 단문으로 재구성하는 단문화 과정과 변환 규칙을 이용한 온톨로지 자동 생성 과정의 두 단계로 구성된다. 이러한 시스템은 온라인 쇼핑몰처럼 비슷한 내용을 포함하는 문서가 대다수 존재하고, 문서의 갱신 및 추가가 빈번한 응용 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.331-334
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• 2018

비정형 데이터의 대표적인 형태 중 하나인 텍스트 데이터 기계학습은 다양한 산업군에서 활용되고 있다. NOTAM 은 하루에 수 천개씩 생성되는 항공전문으로써 현재는 사람의 수작업으로 분석하고 있다. 기계학습을 통해 업무 효율성을 기대할 수 있는 반면, 축약어가 혼재된 단문이라는 데이터의 특성상 일반적인 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는, 데이터의 크기가 크지 않고, 축약어가 혼재되어 있으며, 문장의 길이가 매우 짧은 문서들을 군집화하는 방법을 제안한다. 주제를 기준으로 문서를 분류하는 LDA 와, 단어를 k 차원의 벡터공간에 표현하는 Word2Vec 를 활용하여 잡음이 포함된 단문 데이터에서도 효율적으로 문서를 군집화 할 수 있다.