• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.167-169
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• 2000

문서 분류 시스템은 문서에 나타난 용어나 개념의 출현 정보를 이용한다. 개념 기반문서분류는 용어를 사용하지 않고 문서의 단어에 나타난 의미를 이용한다. 단어가 중의성을 가지는 경우 그 뜻을 정확히 가리지 않으면 문서에 출현하지 않은 의미를 이용하게 되므로 문서 분류 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문은 개념 기반 문서분류를 위하여 단어 애매성 해소를 시도하였다. 문서에 출현된 의미 정보를 이용하여 의미들간의 공기정보를 구하고 이를 이용하여 단어의 애매성을 해소하였다. 단어의 의미정보는 시소러스 도구를 통해 획득하고 의미들간의 공기정보는 의미들간의 동시 출현 정보를 획득하여 구축하였다. 본 시스템은 문서 분류 등 자연어처리 분야에 이용할 수 있어 효용가치가 높다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.196-198
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• 2006

분류되지 않은 문서의 문서 분류는 현재까지 아주 중요한 문제로 대두되고 있다. 컴퓨터를 이용한 문서 검색 엔진인 Citeseer에서는 문서 인덱싱을 하기 위해서 자동문서 분류 방법을 사용하고 있다. 문서 분류는 원본 문서의 단어들을 제1의 속성 표현으로 사용한다. 그러나 이와 같은 표현은 고차원과 속성 부족을 초래하게 된다. 단어 클러스터링은 속성 차원과 속성 부족을 감소시키기 위한 효율적인 방법이며 문서 분류 성능을 향상시켜 준다. 본 연구에서는 클러스터 속성 표현을 위한 도메인 규칙기반 단어 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터는 다양한 도메인 데이터베이스들과 단어 철자 속성들로부터 생성되는데, 이와 같은 클러스터 속성 표현은 중요한 차원 감소뿐만 아니라 문서 헤더 라인의 평균 분류 성능에서 향상을 보여 주었고, 원본 문서 단어 기반 속성 표현과 비교해 보았을 때 도서목록 항목 추출의 정확도를 향상시켰다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.2
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• pp.171-181
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• 2001

The previous Bayesian document categorization method has problems that it requires a lot of time and effort in word clustering and it hardly reflects the semantic information between words. In this paper, we propose a weighted Bayesian document categorizing method based on association word knowledge base acquired by mining technique. The proposed method constructs weighted association word knowledge base using documents in training set. Then, classifier using Bayesian probability categorizes documents based on the constructed association word knowledge base. In order to evaluate performance of the proposed method, we compare our experimental results with those of weighted Bayesian document categorizing method using vocabulary dictionary by mutual information, weighted Bayesian document categorizing method, and simple Bayesian document categorizing method. The experimental result shows that weighted Bayesian categorizing method using association word knowledge base has improved performance 0.87% and 2.77% and 5.09% over weighted Bayesian categorizing method using vocabulary dictionary by mutual information and weighted Bayesian method and simple Bayesian method, respectively.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.8
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• pp.742-751
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• 2005

This paper proposes a novel text image watermarking algorithm based on word classification. The words are classified into K classes using simple features. Several adjacent words are grouped into a segment. and the segments are also classified using the word class information. The same amount of information is inserted into each of the segment classes. The signal is encoded by modifying some inter-word spaces statistics of segment classes. Subjective comparisons with conventional word-shift algorithms are presented under several criteria.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.3
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• pp.251-260
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• 2001

기존의 베이지안 문서 분류는 문서의 특징 표현에 있어서 단어간의 의미를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 Apriori-Genetic 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. Apriori 알고리즘은 단어간의 의미를 반영한 연관 단어의 형태로 문서의 특징을 추출하며 추출된 연관 단어로 연관 단어 지식베이스를 구축한다. Aprrori 알고리즘만으로 연관 단어 지식베이스를 구축할 경우, 지식베이스 안에 부적당한 연관 단어가 포함된다. 따라서 문서 분류의 정확도가 낮아지는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해, Genetic 알고리즘을 이용하여 연관 단어 지식베이스를 최적화하는 방법을 사용한다. 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 최적화된 연관 단어 지식베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. Apriori-Genetic 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류의 성능을 평가하기 위해, Apriori 알고리즘을 이용한 베이지안 문서 분류 방법, 역문헌빈도를 사용한 베이지안 문서 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.160-162
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• 2004

기존의 웹 문서 분류 시스템서는 많은 시간과 노력을 요구하며, 연관 단어가 아닌 단일 단어만으로 웹 문서들을 분류하여 단어의 중의성을 반영하지 못해 많은 오분류가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 협력적 필터링을 위한 연관 단어 빈도를 사용한 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 웹 문서 내에서 단어들을 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘에 의해 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 반영한다. 수정된 신뢰도를 ARHP 알고리즘에 적용하여 연관 단어들 사이의 유사정도를 계산하고 유사 클래스를 구성한다 생성된 유사 클래스들을 기반으로 웹 문서를 $\alpha$-cut을 이용하여 분류한다 성능평가를 위해 기존의 문서 분류 방법들과 비교 평가를 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.501-504
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• 2004

인터넷이 발달하면서 인터넷 상에서 공유 문서를 효율적으로 분류하기 위한 자동 분류의 필요성이 높아지고 있다. 또한 인터넷은 단순한 문서 제공의 한계를 넘어 어플리케이션간의 통합연동을 위한 기술이 대두되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 새롭게 제시되고 있는 웹서비스를 이용하여 SVM 기반의 분류기를 분산 구성하여 설계하였고, 문서로부터 추출된 특성단어 벡터정보를 이용하여 SVM 학습 후 각각의 분류기를 통하여 분산 문서 분류를 수행한다. 특성단어 벡터는 $TF^{\ast}IDF$에 기반한 특성 표현법을 사용하였으며, 분류 범주 별로 SVM 기반의 분류기 모델 데이터를 생성하기 위해 특성 단어 사전을 구축하여 분류 기준으로 구성하였다.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.41-45
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• 2017

본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크(CNN:Convolution Neural Network)을 기반으로 단어의 의미와 순서를 고려하는 문서 색인 방법을 이용하여 한글 문서 분류 방법을 제안한다. 먼저 문서를 형태소 분석하여 어절 단위로 분리 한 후, 불용어를 처리 하고, 문서의 단어 의미를 고려하는 문서 표현하고, 문서의 단어 순서까지 고려하여 CNN의 입력으로 사용하였다. 실험결과 CNN 분류기를 기반으로 본 논문에서 제안하는 문서 색인 방법은 TF-IDF를 이용하는 방법보다 4.2%, Word2vec만 단독으로 사용하는 것보다 1.4%의 성능 상승을 이루었다. 이러한 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 문서범주화 데이터 셋에서 문서 분류 성능향상에 영향을 미친다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.169-171
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• 2004

웹(WWW)은 방대한 양의 정보들과 함께 그에 따른 웹의 환경과 그에 따른 정보도 증가하게 되었다. 그에 따라 사용자가 찾고자 하는 정보가 잘 표현된 웹 문서를 효과적으로 찾는 것은 중요한 일이 되었다. 단어기반의 검색에서는 사용자가 찾고자 하는 단어가 나타난 문서들을 사용자에게 보여주게 된다. 검색 단어를 가지고 문서에 대한 가중치를 계산하게 되는데, 본 논문에서는 이러한 단어기반의 검색에서 단어에 대한 가중치를 효과적으로 계산하는 방법을 제시한다 기존의 방식은 단어가 나타난 빈도수에 한정되어진 계산을 하게 되는 반면, 수정된 방식은 태그별로 분류를 통한 차별화 된 가중치를 부여하여 계산된다. 기존의 방식과 비교한 결과 본 논문에서 제시한 수정된 방식이 더 높은 정확도를 나타냈다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.241-245
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• 1996

한국어 정보처리 시스템은 유형별로 다양한 형태의 형태소 분석 정보를 필요로 하는데 이를 위하여 한국어의 단어 유형을 분류하고 형태소 분석 결과를 효율적으로 저장하는 자료구조를 제안한다. 형태소 분석에 필요한 단어 유형은 일반적인 유형과 단순화된 유형으로 구분하여 비교하였으며, 이를 기반으로 형태소 분석을 위한 새로운 단어 구성 전이도를 제시하였다. 형태소 분석 결과를 저장하는 자료구조는 HAM에서 사용되고 있는 자료구조를 기반으로 응용시스템에서 필요로 하는 정보를 쉽게 사용할 수 있도록 보완하고 저장 공간의 효율성을 개선하였다.