• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.938-942
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• 2007

신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.214-216
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• 2006

온라인 정보가 증가함에 따라 많은 양의 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 정확하고 신속하게 찾아 주는 문서 여과의 중요성 또한 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 여과 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 나이브 베이즈 분류기를 동적인 문서 여과 목적으로 사용하였다. 이때 사용자가 자신의 관심 분야에 해당하는 주제를 제대로 여과 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 학습문서의 범위와 관련성 있는 문서를 제대로 여과 받기 위해서 체크해야 하는 관련성 표기 비율에 따른 분류기의 성능에 대하여 실험을 하였다. 코사인 유사계수를 이용한 여과 방법과의 성능도 비교 실험하였다. 실험 결과 나이브 베이즈 이진 분류기는 문서집합의 크기가 일정한 정도일 때 관련성 있는 문서가 모두 표기되지 않더라도 여과에는 큰 영향을 미치지 않음을 볼 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.89-96
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• 1999

본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 하이퍼링크는 문서간의 관계를 나타내는 유용한 정보로서 링크를 통해 연결된 두 문서는 내용적으로 관련이 있어 검색에 도움을 준다는 것은 이미 밝혀진바 있다. 본 논문에서는 이러한 과거 연구를 바탕으로 새로운 문서 분류 모델을 제안하는데, 이 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 문서의 범주를 결정한다. 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이 모델은 이웃한 문서의 범주가 미리 할당되어 있지 않은 경우 용어 기반 분류 방법으로 가용 범주를 할당하고, 이렇게 할당된 분류 정보가 다시 새로운 문서의 범주를 결정할 때 사용됨으로써, 문서 집합 전체의 분류가 점진적으로 이루어지며 그 정확도를 더해 나가는 효과를 가져올 수 있다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRI-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 18.5%의 성능 향상을 얻었다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권55호
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• pp.82-85
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• 1997

현재 국내의 EDMS의 상황은 광파일 시스템의 단계를 벗어나 EDMS로의 이양이 두드러지고 있다. 이것은 기업에서 전자우편, 전자결제 등과 같은 그룹웨어의 발달에 힘입은 것이다. 이같은 EDMS의 요구 조건을 만족하기 위한 국내 개발 제품으로는 한국아이시스사의 OPENDMS, 트라이튼테크의 MetaDesk 등이 있고, 국내 들어와 있는 외국 제품으로는 DOCS Open, FileNet, Saros, Documentum등이 있다. 여기서는 국내외 문서 관리 시스템의 현황과 전망이라는 주제로 살펴보았다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.261-268
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• 2000

고대 아시리아의 도서관에서는 점토판에 새겨진 계행 문자로 된 문서가 항아리에 주제별로 분류되어 담겨져 있었다고 한다. 수없이 쏟아져 나오는 문서 정보를 관리하기 위하여 이와 같은 분류기술이 발달 된 것이라고 추측된다. (중략)

• 한국항행학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.372-377
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• 2008

본 논문은 의미특징행렬(semantic feature matrix)과 의미변수행령(semantic variable matrix)을 이용하는 질의 기반의 새로운 문서를 요약방법을 제안한다. 제안된 방법은 비지도 학습 방법으로 질의와 문장 간에 사전학습이 필요 없고, 의미 특징(semantic feature)과 의미변수(semantic variable)를 이용하여 질의에 적합한 하위 주제를 잘 반영하여서 정확한 문서를 요약 할 수 있다. 이것은 비음수 행렬 분해가 주제들로 구성된 문서의 내부구조를 나타내는 의미특징을 자연스럽게 추출할 수 있기 때문이다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.189-196
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• 2014

최근 들어 트위터와 같은 SNS 환경에서 검색의 필요성이 증가하고 있다. 트위터 검색을 지원하기 위해서는 다량으로 검색된 문서를 주제별로 분류하는 클러스터링 기법이 필요하다. 하지만 트위터의 특성상 단순한 클러스터링 기술을 그대로 적용하기에는 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 트위터 환경에 적합한 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 한글 위키피디아를 이용하여 각 트위터 문서에 대한 특징 벡터를 보강하고 각 특징들의 가중치를 재계산하는 방법을 이용하였다. 또한 한글 트위터 문서를 대상으로 실험을 실시하고 기존 기법과의 성능 비교를 통해서 제안된 기법의 유용성을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.164-166
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• 2000

지금까지 대부분의 정보검색 시스템은 명사만을 색인어로 추출하여 사용하였다. 명사는 문서를 대표할 수 있는 어휘 요소이다. 그러나 명사 색인어만 가지고는 문서의 주제를 정확하게 나타낼 수 없다. 본 논문은 명사 색인어와 함께 용언도 색인어로 추출하여 사용하는 한국어 정보 검색시스템을 제시한다. 또한, 용역 색인어와 명사 색인어의 상대적 가중치를 검색에 이용하여 사용자의 질의에 적합한 문서를 검색할 수 있도록 한다. 이러한 과정에서 발견된 문제점은 향후 연구 과제로 계속 향상시켜나갈 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.792-793
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• 2024

RAG는 정보 검색과 셍성 모델을 결합하여 주어진 주제나 질문에 관련된 지식을 생성하는 방법이다. 본 연구는 RAG의 성능을 높이기 위해 문서 내 문장의 평균 길이에 따른 청크의 크기와 오버랩 크기를 비교하여 최적화한다. 이를 통해 참조 문서의 특징에 맞춘 RAG를 개발할 수 있고, 다양한 종류의 글에 대해 맞춤형 답변을 제공할 수 있을 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.555-562
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• 2004

스타일 또는 장르는 문서의 주제와는 다른 문서를 보는 또 하나의 관점이 될 수 있다. 그렇기 때문에 문서의 스타일은 문서 분류의 기준으로 사용될 수 있다. 문서의 스타일에 따른 자동 분류 시스템에 대한 여러 연구들이 수행되어 왔다. 그러나 이런 연구들의 대부분이 일반 문서를 대상으로 수행하였으며, 몇몇 일부의 연구만이 웹 문서를 대상으로 스타일 분류에 대한 연구를 수행하였다. 웹 문서는 일반 문서와는 달리 URL HTML을 갖고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 URL과 HTML로부터 추출한 자질들을 웹 문서의 스타일 분류에 사용해 보고자 한다. 실험을 통해서 이와 같은 자질들이 웹 문서의 스타일 분류에 어떤 영향을 미치는지를 밝혀보고자 한다.