• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-166
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• 2013

사용자별로 SNS/RSS 구독 뉴스 분석을 통해 사용자가 관심이 있는 새로운 뉴스를 추천해 주는 시스템을 설계하고 구현한다. 뉴스 추천 시스템의 설계를 위해 전체 시스템에서 사용자와 서버에서의 작업을 명세하고, 이중에 주요 기능을 담당하는 부분을 구현한다. 구현된 주요 기능은 선호 문서가 들어왔을 때 특징을 추출하고 이를 저장하는 것과 새로운 문서가 들어왔을 때 선호 문서군과 얼마나 유사한지 판별하여 문서에 대한 추천 여부를 결정하는 것이다. 선호 문서의 특징 추출에 대해서는 형태소 분석을 통해 단어와 빈도를 추출하고 이를 누적하여 저장한다. 또한, 새로운 문서가 들어왔을 때 코사인 유사도를 계산하여 사용자가 선호하는 학습문서와의 유사도 비교를 통해 문서 추천 여부를 결정한다. 구현된 시스템에서 실제로 연관된 선호 문서군을 학습시키고, 연관된 새로운 문서 혹은 연관되지 않은 새로운 문서에 대한 추천 여부를 비교하는 것으로 시스템 정확도를 파악한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.307-309
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• 2002

정보의 다양화와 급속한 정보량의 증가로 정보검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재 시스템 자체로는 사용자들의 요구나 선호도를 만족시킬 수 없고 그만큼 사용자에게 편의성을 제공하지 못한다. E-mail의 정보를 보다 효율적으로 관리하기 위하여 사용자가 원하는 문서를 그룹핑하고 지식라인 생성이 가능한 문서 관리기 시스템을 생성해야한다. 따라서 본 논문에서는 LSA기법을 이용하여 문서를 순차적으로 관리하고 유사한 지식을 그룹화 시키는 문서관리 알고리즘을 제안하고 사용자의 선호도에 맞는 알고리즘을 생성하기 위한 문서관리시스템을 설계한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.256-258
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• 2002

본 논문은 주어진 문서집합에 대한 유사도 검사를 통해 주어진 문서집합의 내용을 사용자가 직관적으로 파악할 수 있도록 하는 클러스터링 시각화 알고리즘에 관한 것이다. 제안하는 방법의 핵심은 주어진 문서 집합의 각 문서 사이의 유사도를 측정하여 각 문서 주변의 밀집도를 파악하고, 밀집도가 높은 문서들을 묶어 하나의 클러스터로 구성한 후, 구성된 각각의 클러스터의 키워드를 제공함으로 사용자가 해당 문서 집합의 내용을 보다 직관적으로 파악할 수 있도록 한 것이다. 우리는 TIME 데이터 집합에 대해 제시하는 알고리즘을 적용해 실험한 후 그 결과를 기존의 spherical k-means에 의해 클러스터링한 결과와 비교하여 제안하는 방법이 사용자에게 더 나은 시각화 정보를 제공함을 알아보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.371-373
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• 2003

웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11S호
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• pp.3623-3632
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• 2000

지금까지 XML 문서는 사용자에게 문서내의 모든 내용을 공개하였지만, 전자상거래와 같은 특정 분야의 경우에는 사용자에 따라 문서의 일부만을 공개하는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자에게 XML 문서의 권한을 부여하여 접근 권한을 근간으로 XML 문서에 대해서 접근을 관리하는 접근 제어 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위하여 권한 주체의 기본 단위로 사용자 그룹을 설정하고, XML 문서의 엘리먼트를 권한 객체의 기본 단위로 설정한다. 그리고, XML 문서의 생성자는 문서를 생성할 때 사용자 그룹에게 문서 내의 엘리먼트에 대한 접근 권한을 부여한다. 사용자가 XML 문서를 접근할 경우, 사용자가 속한 그룹의 해당 문서에 대한 접근 권한을 접근 제어 리스트를 이용하여 검사하고 접근 권한을 맞는 문서의 특정 부분만을 보여준다. 그 결과 XML 문서에 대한 접근 관리가 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1590-1595
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• 2006

본 논문에서는 검색된 수많은 결과 중에서 특정 사용자의 선호도를 고려 한 최적의 문서만을 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 이용한 문서 순위 결정기법을 제안한다. 사용자 프로파일을 구축하여 사용자의 선호도를 표현하고 검색결과 문서들을 대상으로 잠재적 구조를 분석 한 다음, 사용자 프로파일과 분석 결과로 표현된 문서들과의 유사성을 비교한다. 그리고 적합성 정도에 따라 사용자에게 최적의 문서를 제공하는 데에 목적이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.103-105
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• 2002

웹에 데이터를 나타내기 위해서 사용하는 HTML은 데이터를 표시(presentation)하기 위한 언어일 뿐 데이터의 의미를 나타내지는 못한다. 이러한 HTML의 단점을 극복하고 데이터의 표시(presentation)와 의미(semantic)를 나타낼 수 있도록 한 마크업 언어가 XML이다. HTML로 나타난 정보를 제대로 이용하기 위해서는 HTML 문서의 의미(semantic)정보를 알아내야만 한다. HTML 문서를 XML 문서로 변경할 수 있다면, 변경된 문서의 의미 정보를 이용할 수 있을 것이다. HTML 문서 포멧(format)을 XML 문서 포멧(format)으로 변경하기 위한 작업으로 [1]이 있다. [1]에서는 자동으로(automatic) 변환하는 방법을 사용했다. 이러한 방법은 프로그램이 HTML 문서의 의미를 파악하는데 한계가 있기 때문에 변환된 XML 문서에서 문서의 의미를 제대로 나타내기 어렵다는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 HTML 문서의 의미론 제대로 나타내는 XML 문서를 만들기 위해서 사용자가 어느 정도 개려하여 최종적인 XML 문서를 만드는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자의 약간의 개입으로 원래 HTML 문서의 의미를 보다 더 잘 나타내는 XML 문서를 만들어낸다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.325-329
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• 2001

양식문서와 증명서의 온라인 사용을 위하여 최근 XML 기반의 문서작성에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서 구현하는 XML 기반 문서 발급 시스템이란 일상에서 사용되는 각종 증명서와 양식문서를 온라인 상에서 XML로 표현된 데이터 문서를 작성한 후 XSLT를 통한 문서변환을 거쳐 완벽한 증명서 및 양식문서를 생성한다. 생성된 증명서는 사용자가 직접 발급 받을 수 있고 이를 E-mail 전송을 통해서 사용자가 원하는 제3의 사용자에게 전송될 수 있다. 본 논문에서 이러한 증명서 발급 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.351-355
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• 2007

문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.292-297
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• 2008

복잡한 시맨틱을 포함한 웹 문서를 정확히 범주화하고 이 과정을 자동화하기 위해서는 인간의 지식체계를 수용할 수 있는 표준화, 지능화, 자동화된 문서표현 및 분류기술이 필요하다. 이를 위해 키워드 빈도수, 문서내 키워드들의 관련성, 시소러스의 활용, 확률기법 적용 등에 사용자의도(intention) 정보를 활용한 범주화와 조정 프로세스를 도입하였다. 웹 문서 분류과정에서 시소러스 등을 사용하는 지식베이스 문서분류와 비 감독 학습을 하는 사전 지식체계(a priori)가 없는 유사성 문서분류 방법에 의도정보를 사용할 수 있도록 기반체계를 설계하였고 다시 이 두 방법의 차이는 Hybrid조정프로세스에서 조정하였다. 본 연구에서 설계된 HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) 모델은 위의 웹 문서 분류과정과 이를 제어 및 보조하는 사용자 의도 분석과정으로 구성되어 있다. 의도분석과정에 키워드와 함께 제공된 사용자 의도는 도메인 지식(domain Knowledge)을 이용하여 의도간 계층트리(intention hierarchy tree)를 구성하고 이는 문서 분류시 제약(constraint) 또는 가이드의 역할로 사용자 의도 프로파일(profile) 또는 문서 특성 대표 키워드를 추출하게 된다. HDCI는 문서간 유사성에 근거한 상향식(bottom-up)의 확률적인 접근에서 통제 및 안내의 역할을 수행하고 지식베이스(시소러스) 접근 방식에서 다양성에 한계가 있는 키워들 간 관계설정의 정확도를 높인다.