• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1587-1590
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• 2012

인터넷의 활용이 보편화 됨에 따라 정보의 양은 급격히 늘어나고 있다. 이에 취업을 희망하는 구직자의 경우 IR 로부터 원하는 정보를 검색하기 위해 과거보다 더 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 TF(Term Frequency)기법을 통해 문서를 추출하고 추출된 문서의 Doc_ID 빈도수를 기준으로 한 내용기반과 군집기법을 혼합한 하이브리드 검색 시스템을 제안한다. 구직자들이 클릭한 취업정보들의 링크번호들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화를 한다. 생성된 군집들은 각기 하나의 문서로 가정하고, 기존 문서과 더불어 검색 주제와 연관성을 갖고 있는 문서들을 동적비율로 검색 랭킹 하는 방식이다. 기존의 IR 기술과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.595-597
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• 2020

빅데이터 시대에서 대용량 문서의 의미를 자동으로 파악하기 위해서는 문서 내에서 주제 및 내용을 포괄하는 핵심 단어가 키워드 단위로 추출되어야 한다. 문서에서 키워드가 될 수 있는 단위는 복합명사를 포함한 단어가 될 수도, 그 이상의 묶음이 될 수도 있다. 한국어는 언어적 특성상 구묶음 개념이 적용되는 데, 이를 통해 주요 키워드가 될 수 있는 말덩이 추출이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 문서에서 단어뿐만 아니라 다양한 단위의 키워드 묶음을 태깅하는 가이드라인 정의를 비롯해 태깅도구를 활용한 코퍼스 구축 방법론을 고도화하고, 그 방법론을 실제로 뉴스 도메인에 적용하여 주석 말뭉치를 구축함으로써 검증하였다. 본 연구의 결과물은 텍스트 문서의 내용을 파악하고 분석이 필요한 모든 텍스트마이닝 관련 기술의 기초 작업으로 활용 가능하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권1호
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• pp.57-66
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• 2003

컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있으며, 문서 단위별 표현된 많은 정보들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서들을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 새로운 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고, 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적극적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안하고, 문서 클러스터링에서 정확한 단어가중치 산출을 위해 TF$\times$IDF 공식을 수정한 TF$\times$NIDF 공식을 제안한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권1호
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• pp.75-96
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• 2021

이 연구는 우리나라 차기 수학과 교육과정의 문서 체재의 일관성 구현의 시사점을 도출하기 위해 국제적으로 주목받고 있는 IB 교육과정 내의 수학과 교육과정 문서 체재의 일관성을 탐구하였다. 이를 위해 IB DP 고등학교 교육과정 문서의 외·내적 체재의 일관성을 기준으로 분석하였다. 먼저, IB DP 수학과 교육과정은 문서의 목차와 형식을 동일하게 제시하여, 과목별·주제별로 교육과정 문서는 일관된 서술을 보였다. 다음으로, 동일한 과목 주제 구성 및 평가방법의 구성, 빅 아이디어 제시, '안내, 명료화, 교수요목 연계'와 같은 장치 마련을 통해 일관성 있는 과목 간, 과목 내의 교육과정 문서의 서술을 이루었다. 마지막으로, '연결'에서 실세계 맥락, 다른 과목, IB 교육과정 '지식론'과의 연계 방안을 서술함으로써 타 교과와의 연계를 통해 교육과정 문서의 일관된 서술을 이루었다. 이러한 연구 결과를 토대로 수학과 교육과정 문서 항목의 구체적이고 일관적인 제시, 개정 교육과정의 과목별 영역과 평가 방법의 일관적인 제시, 타 교과와의 연계를 통한 일관성 있는 교육과정 문서 구현에 대한 시사점을 도출하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.196-198
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• 2001

문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하기 위해 일반적으로 영어에서는 명사구를 색인하는 기법을 사용하지만 주제어 추출의 관점에서 영어의 명사구가 한국어의 복합명사에 해당하기 때문에 한국어에서는 복합명사 색인 기법을 중요시하고 있다. 본 논문에서는 한글 문서에서 추출된 용어의 가중치를 결정하기 위하여 경험적인 방법에 따라 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 구체적인 가중치 계산 방법으로 용어 자체의 특성에 의한 가중치를 부여한 후에, 복합명사의 경계를 인식하여 띄어쓴 복합명사의 가중치를 조절하고, 다시 용어의 조사 유형에 따라 가중치를 재계산하는 방법을 제안한다. 신문기사에 대한 실험결과에 의하면 제안한 방법이 단순 출현빈도에 의한 주제어 추출 기법보다 정확도가 더 높았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.349-352
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• 2010

질의를 이용한 정보 검색 기술에서 단어 의미의 모호성에 의해 사용자가 검색 하고자 하는 주제 이외의 문서 까지 검색되고 있다. 이러한 문제는 모바일기기의 검색 환경에서 두드러진다. 모바일에서의 검색은 문서의 로딩속도가 느리며 작은 화면에 의해 스크롤이 잦다. 그러므로 원하는 검색 결과가 검색 첫 페이지 이외에 위치하거나, 또는 페이지 하단에 위치할 경우 검색 결과를 확인하는 대에 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기위해선 단어 의미의 모호성을 해결하고 사용자가 검색하고자하는 주제의 검색결과를 검색 상위에 위치시킬 수 있는 방법을 필요로 한다. 이 연구에서는 연관 단어 추출과 TF*IDF를 이용하여, 검색결과를 re-ranking하는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.347-354
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• 2013

본 논문은 확장된 용어를 기반으로 용어의 가중치를 재산정하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의미특징을 이용하여 군집문서의 중요 용어를 추출하고, 워드넷을 이용하여 용어를 확장함으로서 문서의 주제를 잘 나타낼 수 있다. 또한 확장된 용어를 기반으로 하여 용어의 가중치를 재산정함으로써 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 적용하지 않은 문서군집 방법에 비해서 좋은 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.859-872
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• 2004

컴퓨터와 통신 기술이 발전함에 따라 최근의 교육 환경은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 유비쿼터스 학습 방향으로 나아가고 있다. 방대한 양의 학습정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있기 때문에 문서 단위로 표현된 많은 정도들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서틀을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자통으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 학습 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 학습 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고. 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적응적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 글러스터링의 정확도극 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안한다.

• 디지털콘텐츠
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• 6호통권73호
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• pp.106-109
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• 1999

한국정보검색위원회에서는 위원간의 의욕 고취와 새로운 검색 및 데이터베이스 관련기술 보급을 위해 매월 연구발표회를 개최하고 있다. 본 코너에서는 주제논문을 게재함으로써 정보검색과 관련된 정보를 제공하기 위해 마련된 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권12호
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• pp.577-584
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• 2015

일반적으로 질의응답 시스템은 입력된 질문에 대한 정답을 찾기 위해 질문과 관련된 문서 또는 단락 단위의 검색을 수행한다. 그렇지만 단어 기반의 검색만으로는 정답을 포함하는 단락을 찾기 어려운 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 각 문장이 가지고 있는 주제를 통해 해결할 수 있다고 판단하고 이를 위한 질의-응답문의 주제 분류 시스템에 대해 연구하였다. 이러한 시스템을 위해 필요한 인물과 관련한 주제 유형을 소개하고, 주제를 찾기 위한 단서표현을 정의하였다. 또한 단서표현기반으로 문장의 주제를 파악하는 시스템의 구성에 대해 소개하고, 이 시스템의 구성요소들에 대한 성능 평가를 수행하였다.