• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.646-648
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• 2004

기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.25-30
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• 2018

최근 인터넷의 발전과 함께 사용자들이 원하는 정보를 빠르게 획득하기 위해서는 효율적인 검색 결과를 제공해주는 정보검색이나 데이터 추출등과 같은 연구 분야에 대한 중요성이 점점 커지고 있다. 하지만 새롭게 생겨나는 한국어 단어나 유행어들은 의미파악하기가 어렵기 때문에 주어진 단어와 의미적으로 유사한 단어들을 찾아 분석하는 기법들에 대한 연구가 필요하다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나인 단어 군집화 기법은 문서에서 주어진 단어와 의미상 유사한 단어들을 찾아서 묶어주는 기법이다. 본 논문에서는 Word2Vec기법을 이용하여 주어진 한글 문서의 단어들을 임베딩하여 자동적으로 유사한 한국어 단어들을 군집화 하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.28-34
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• 2005

특허 검색은 수많은 특허 문서 중에서 특정 해당분야의 문서 집합 내에서 검색을 수행하기 때문에 정확한 특허 분류에 크게 의존하게 된다. 이러한 특허 분류의 중요성에 덧붙여, 특허 문서의 수가 빠르게 증가하게 되면서 특허를 자동으로 분류하려는 요구가 더욱 필요하게 되었다. 특허문서는 일반문서와는 달리 구조화되어 있기 때문에 특허분류를 하기 위해서는 이러한 점이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 k-NN 방법을 이용하여 일본어 특허 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 훈련집합으로부터 유사문서를 검색할 때, 구조화되어 있는 특허 문서의 특징을 이용한다. 문서 전체가 아닌 (기존 기술), (응용 분야), (해결하고자 하는 문제), (문제를 해결하려는 방법) 등의 세분화된 요소끼리 비교하여 유사성을 계산한다. 특허 문서에는 사용자가 정의한 많은 의미 요소가 있기 때문에 먼저 이들을 군집화한 후에 이용한다. 실험 결과 제안한 방법이 특허문서를 그대로 이용하는 것보다는 74%, 특허문서에 나타난 <요약>, <청구항>, <상세한 설명>의 큰 구조 정보를 이용하는 것보다는 4%의 성능 향상을 가져왔다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.73-73
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• 2003

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.133-133
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• 2003

• 디지털콘텐츠학회지
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• 제1권1호
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• pp.73-85
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• 2005

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.283-286
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• 2003

군집화 시 일반적으로 개별 클래스(class) 혹은 카테고리(category) 당 하나의 군집이 형성되는 결과가 선호된다. 하지만 데이터가 비정형적인 분포를 따르는 경우에는 하나의 군집으로 개별 클래스를 온전히 표현하는 것이 불가능하거나 오히려 부자연스러운 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 예제의 클래스를 알고 있는 즉, 레이블(label)된 예제들을 그렇지 않은(unlabeled) 예제들과 함께 활용하여 군집화하는 제약된 K-means (constrained K-means) 알고리즘을 위하여 보다 자연스러운 형태의 군집이 형성될 수 있도록 초기 씨드(seed, 씨앗)를 생성하는 방안을 제안한다. 레이블된 예제들을 계층적으로 군집화하면 다양한 단계에서 제약된 K-means를 위한 씨드집합을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 각 단계의 씨드집합을 기반으로 형성된 군집결과간의 변화정도를 측정하여 가장 적절한 것으로 추정되는 씨드집합을 선정하였다. 제안한 방안을 문서 군집화 문제에 적용하여 실험한 결과 개별 클래스마다 하나의 군집을 가정하는 경우보다 더 나은 군집을 형성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.429-434
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• 2008

원하는 정보를 보다 빠르게 찾기 위해서 활용하는 방법 중에 하나가 군집화이다. 군집화를 보다 효과적으로 할 수 있다면, 군집화내에서 원하는 정보를 보다 쉽게 얻을 수가 있다. 따라서, 본 논문에서는 군집화하기 위한 여러 가지 방법 중에서 TSP(Traveling Salesman Problem)을 이용해서 문서를 보다 정교하게 군집화하는 알고리즘을 제안하고, 제한된 알고리즘을 온톨로지 기반으로 실험하여 그 효율성을 입증하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.12-23
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• 2023

2020 년대 K-Pop 시장은 보이그룹보다 걸그룹이, 3 세대보다 4 세대가 전반에서 주목받았다. 해당 논문은 걸그룹의 세대가 바뀌기 시작했는지 알아보고자 가사 군집화에 대한 방법과 결과를 제시한다. 2013 년부터 2022 년까지 발표된 47 개 그룹의 1469 곡에 대한 메타정보를 수집하여 가사 정보와 가사 외 메타정보로 분류하여 각각 수치화했다. 가사 정보는 선행연구를 기반으로 단어역문서 빈도 벡터화를 적용한 뒤 상위 벡터 값만 선정하는 전처리를 하였다. 가사 외 메타정보는 가사 정보만 사용했을 때의 편향성을 줄이고 더 좋은 군집화 결과를 보여주기 위해 One-Hot Encoding 으로 전처리하여 적용했다. 전처리된 데이터에 대한 군집화 성능은 Spherical K-Means 의 Silhouette Coefficient, Calinski-Harabasz Score 가 Hierarchical Clustering 에 비해 각각 129%, 45% 더 높았다. 본 연구는 한국 대중가요 발전사와 걸그룹 가사 분석 및 군집화 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권4호
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• pp.149-154
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• 2014

지식iN과 같은 사용자 참여 질의응답 커뮤니티에서 원하는 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 검색 결과로 제공되는 다양한 문서를 일일이 확인하여 판단하는 과정이 필요하다. 만일 사용자가 원하는 답변을 자동으로 정제하여 제시할 수 있다면, 질의응답의 사용성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질의응답 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 문서 내 통계적 특성을 활용하여 각 분류별 답변을 자동으로 제시하기 위한 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 질의어에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 군집 내 빈도와 질의어에 대한 근접도, 답변 신뢰도 등으로 계산된 답변 내 어휘의 적합도를 활용하여 요약한 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로 제시한다.