• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1058-1065
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• 2014

질의 확장은 입력된 질의와 관련된 키워드를 사용자에게 제시하여 검색 활동에 도움을 주는 방법이다. 최근에는 사용자가 검색한 내용에서 군집화 방법을 이용하여 도메인을 찾고 키워드를 제시하는 연구가 많이 이루어졌다. 하지만 군집화 방법은 군집의 개수를 정해야하기 때문에 다양한 도메인을 나타내는데 적절하지 않다. 따라서 본 논문은 커뮤니티 인지 알고리즘으로 검색 문서에서 질의마다 다양한 수의 도메인을 찾고 키워드로 선택하여 제시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 사용자가 검색한 결과 중 상위 30개 문서를 대상으로 단어를 추출하여 그래프 기반의 커뮤니티를 만들고, 각 커뮤니티에서 키워드를 추출하여 이를 질의 확장에 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 구글 검색 엔진과 검색된 문서의 tf-idf를 이용한 키워드 추천 방법과 비교하였다. 제안한 방법이 다른 비교 대상들에 비해 더 다양한 키워드를 추천할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1096-1101
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• 2005

본 논문에서는 수표 영상 내의 필기체 문장 금액을 개별 단어로 분리하기 위해 연결 성분 간의 공간적 간격을 효과적으로 측정하는 방법을 제안하였다. 기존의 간격 측정 방법들은 과대추정 또는 과소추정과 같은 문제를 내포하고 있어 무제약적 필기 스타일에 의한 문자의 왜곡과 필기 공간의 제약으로 인한 연결 성분 간 중첩 및 접촉, 그리고 단어 간 또는 문자 간 간격의 불규칙성이 심하게 나타나는 문장 금액에 적용하는데 많은 어려움을 가진다. 본 논문에서는 기존의 측정 방식들을 수정 보완하여 측정 과정에서의 오류를 줄임으로써 단어 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 단어 분리 실험 결과로부터 수정된 각 거리 측정법이 대응되는 기존의 측정법에 비해 $2-3\%$ 정도 향상된 단어 분리 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.319-324
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• 2006

본 논문에서는 화자독립 가변어휘 핵심어 검출기의 성능을 개선하기 위하여 두 가지의 새로운 비핵심어 모델링 방법을 제안한다. 첫째는 K-means 알고리즘 기반 monophone 군집화 방법을 개선하기 위해 monophone을 state단위로 결정트리를 기반으로 군집화하여 비핵심어를 모델링하는 방법이다. 둘째는 single state multiple mixture 방법을 개선하기 위해 음절단위 multi-state multiple mixture 방법으로 모델링하는 방법이다. 실험에서 ETRI 표준 한국어 공통음성 단어 DB를 이용하여 트라이폰 모델을 훈련하였고, 훈련에 사용하지 않은 음성데이터를 이용하여 핵심어 검출closed 테스트를 수행하였다. 그리고 사무실 환경에서 4명의 화자가 각각 100문장씩 발성한 400문장의 음성데이터를 이용하여 100단어 핵심어 검출 open 테스트를 수행하였다. 실험 결과 결정트리기반 상태 군집화 방법이 기존의 K-means 알고리듬 기반 monophone clustering 방법보다 핵심어 검출 성능이 28%/29%(closed/open test) 향상되었다 그리고 음절단위 multi-state multiple mixture 방법이 비핵심어 전체를 single state 모델로 구성하는 방법보다 핵심어 검출 성능이 22%/2%(closed/open test) 향상됨으로써 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬이 우수한 결과를 나타내었다

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.477-484
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• 2018

컴퓨터 기술의 발전으로 힘입어 수많은 논문이 출판되고 있으며, 새로운 분야들도 계속 생기면서 사용자들은 방대한 논문들 중 자신이 필요로 하는 논문을 검색하거나 분류하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 사용자의 이러한 어려움을 완화하기 위해 본 논문에서는 유사 내용의 논문을 분류하고 이를 군집화하는 방법을 제한한다. 본 논문의 제안 방법은 TF-IDF를 이용하여 각 논문의 초록으로부터 주요 주제어를 추출하고, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 추출한 TF-IDF 값을 근거로 논문들을 유사 내용의 논문으로 군집화한다. 제안 방법의 실효성을 검증하기 위해 실제 데이터인 FGCS 저널의 논문 데이터를 사용하였으며, 엘보우 기법을 적용하여 클러스터 개수를 도출하고 실루엣 기법을 이용하여 클러스터링 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.731-738
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• 2013

본 논문은 사회의 최근 동향에 대한 여론의 반응을 관찰하기 위한 방법을 나타낸다. 최근 동향을 나타내는 키워드를 신문기사로부터 추출하고, 추출된 키워드를 이용하여 수집된 트윗의 감성 분석을 통해 최근 동향에 대한 여론을 분석한다. 수집된 신문기사를 k-means알고리즘을 이용하여 군집화하고, 군집내의 단어의 출현 빈도를 이용하여 토픽 키워드를 선정하였다. 각 토픽에 대하여 수집된 트윗은 그 토픽 대한 트윗이라는 가정하에 기계학습 방법을 이용하여 긍/부정을 판별하여 감성을 판단하게 하였다. 그리고 이와 같은 가정에 대한 타당성을 검증해 보았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권6호
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• pp.591-600
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• 2006

본 논문에서는 문서 영상의 그림 영역에서 통계적 분석을 통한 단어 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 그림 영역의 구성 요소를 문자 성분과 그래픽 성분으로 분류하기 위하여 연결요소에 대한여 통계적 분석 방법인 상자그림 분석을 적용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 투영 히스토그램 분석을 통하여 문자열을 추출하고, 문자열을 단어단위 영상으로 분리하기 위하여 투영 히스토그램 분석과 갭 군집화, 특수 기호 검출 등을 수행한다. 제안 방법은 임계값의 사용 대신에 그림 영역의 구성 요소들에 대하여 통계적 분석을 수행하기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다. 또한 제안 방법의 응용 분야인 주제어 검색을 위한 오프라인의 전처리에 해당하는 문서 영상의 단어단위 영상 추출에 적용하여 제안 방법에 대한 연구의 필요성을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.319-322
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• 2011

시각 피처를 사용한 이미지 표현은 이미지 검색 분야에서 이미 광범위하게 사용되고 있다. 특히 이미지 자체에 태깅이 되어있지 않거나 다른 추가 정보가 없는 경우에는 이미지 콘텐츠자체의 정보만으로 검색하기 위해서는 이러한 전처리가 필수적이다. 이미지로 부터 얻어진 시각적 피처들이 시각 단어로 사용되기 위해서는 k-means 와 같은 군집 알고리즘을 통한 시각적 피처의 양자화를 위한 전처리가 필요한데, 시각 단어의 개수 k를 정하는데 모호함이 있다. 본 논문에서는 임의의 k를 사용하더라도, 대표적 토픽 모델링 기법인 LDA (Latent Dirichlet Allocation)를 사용하여 데이터의 차원을 줄이게 되면 여러개의 시각적 단어들의 조합을 각각의 토픽이 나타낼 수 있게 됨을 이미지 검색 성능으로써 확인해 보고, 이러한 방법을 사용하면 표현형의 사이즈를 줄일 수 있고, 검색에 있어서도 이미지의 유사성을 더욱 효과적으로 표현할 수 있음을 확인해 본다.

• 정보관리연구
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• 제42권4호
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• pp.137-154
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• 2011

표제어 검색시스템은 뜻풀이를 질의로 간주하는 정보검색 시스템이다. 이러한 시스템을 구축하기 위한 가장 간단한 방법으로 사전의 표제어 뜻풀이(사전 뜻풀이)를 문서로 간주하는 정보검색 시스템을 구축하는 것이다. 이 문서의 길이가 너무 짧아 사용자 질의(사용자 뜻풀이)에 대한 적절한 표제어를 검색하기 어렵다. 이 문제를 완화하기 위해서 본 논문에서는 정보검색에서 사용되는 질의 확장 개념을 문서 확장에 적용한다. 본 논문에서는 문서 확장 방법으로는 뜻풀이 확장과 유의어 확장을 사용한다. 뜻풀이 확장은 주어진 단어의 사전 뜻풀이에 속하는 단어의 뜻풀이를 문서에 포함시키는 방법이고, 유의어 확장은 무자질 군집화 알고리즘을 통해서 유의어를 찾고, 찾아진 유의어를 문서에 포함시키는 방법이다. 제안된 표제어 검색시스템은 사전 뜻풀이 그 자체를 입력으로 할 때, 16-포함률이 거의 100%에 달하였다. 또한 사용자 뜻풀이를 입력으로 할 때, 20-포함률이 66.9%였다. 사용자 뜻풀이가 단어의 의미를 충분히 전달할 수 없는 것으로 관찰되었으며 앞으로 정확하고 객관적인 평가를 위해서 평가 집합에 대한 연구가 추가적으로 필요한 실정이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.173-184
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• 2019

본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)을 통해 소셜 미디어의 단어검색을 중심으로 빅데이터 분석을 실시하여 3가지 영역(2019광주세계수영선수권대회, 2019광주세계수영마스터즈대회, 2019세계수영선수권 대회문제점)에 대한 단어를 웹 환경에서의 데이터 수집과 정제작업을 통해 일관되게 처리하였다. 또한 수집된 단어를 활용하여 Ucinet6의 프로그램에 적용한 후 시각화 하였으며, 단어들의 유사한 관계파악과 공통요인의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 2019광주세계수영선수권대회와 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 4개의 영역으로 구분되어 수영선수권대회와 관련된 전반적인 대회운영적인 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났고 2019광주세계수영마스터즈대회와 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 2개의 영역으로 구분되어 마스터즈대회의 홍보와 대회에 대한 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났으며, 2019광주세계수영선수권대회 문제점과 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 5개의 영역으로 구분되어 수영선수권대회 문제점의 장소, 운영, 기관, 행사 등에 대한 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 최종적으로 2019광주세계수영선수권대회 키워드 분석결과를 통해 첫째, 전남지방과의 상호구축관계형성, 둘째, 시설투자를 최소화한 대회운영, 셋째, 신뢰가 있는 대회운영을 해야 함을 시사할 수 있겠고 2019광주세계수영마스터즈대회 키워드 분석결과를 통해 첫째, 광산업을 활용한 대회홍보, 둘째, 광산업을 활용한 지역홍보를 해야 함을 시사할 수 있겠으며, 2019광주세계수영선수권대회 문제점에 관한 키워드 분석을 통해 2019세계수영선수권대회의 개최 전, 개최 중, 개최 후에 맞는 레거시 정책개발을 해야 함을 시사할 수 있겠다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.264-269
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• 2021

상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결의 대상이 될 수 있는 멘션을 추출하고, 같은 개체를 의미하는 멘션 쌍 또는 집합을 찾는 자연어처리 작업이다. 하나의 멘션 내에 멘션이 될 수 있는 다른 단어를 포함하는 중첩 멘션은 순차적 레이블링으로 해결할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 멘션의 시작 단어의 위치를 여는 괄호('('), 마지막 위치를 닫는 괄호(')')로 태깅하고 이 괄호들을 예측하는 멘션 탐지 모델과 멘션 탐지 모델에서 예측된 멘션을 바탕으로 포인터 네트워크를 이용하여 같은 개체를 나타내는 멘션을 군집화하는 상호참조해결 모델을 제안한다. 실험 결과, 4개의 영어 대화 데이터셋에서 멘션 탐지 모델은 F1-score (Light) 94.17%, (AMI) 90.86%, (Persuasion) 92.93%, (Switchboard) 91.04%의 성능을 보이고, 상호참조해결 모델에서는 CoNLL F1 (Light) 69.1%, (AMI) 57.6%, (Persuasion) 71.0%, (Switchboard) 65.7%의 성능을 보인다.