• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.614-617
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• 2021

법률 문서는 일반 사용자가 이해하기 어려운 용어로 이루어져 있고 특히 장문의 문서가 많아 법률시스템에 종사하는 종사자들 또한 많은 양의 문서를 읽기가 어려운 현실이다. 이에 문서 요약 방법중 딥러닝 기반의 사전학습 모델을 적용한 추출요약기반, 생성요약 방법론과 딥러닝 이전의 핵심문장 추출 방법론을 비교하여 법률용어의 요약성능에 대한 비교 평가를 수행하고자 하며 추후 연구과제로 법률문서에 특화된 요약 모델을 만들어보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.581-585
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• 2023

Question Answering(QA)은 질문과 문맥에 대한 정보를 토대로 적절한 답변을 도출하는 작업이다. 이때 입력으로 주어지는 문맥 텍스트는 대부분 길기 때문에 QA 모델은 이 정보를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 모델을 활용한 요약 기반 QA 모델 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 문맥 정보를 효과적으로 요약하면서도 QA 모델의 컴퓨팅 비용을 줄이고 성능을 유지하는 것을 목표로 한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.3
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• pp.289-303
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• 2004

This experimental study proposes a multi-document summarization method that produces optimal summaries in which users can find answers to their queries. In order to identify the most effective method for this purpose, the performance of the three summarization methods were compared. The investigated methods are sentence clustering, passage extraction through spreading activation, and clustering-passage extraction hybrid methods. The effectiveness of each summarizing method was evaluated by two criteria used to measure the accuracy and the redundancy of a summary. The passage extraction method using the sequential bnb search algorithm proved to be most effective in summarizing multiple documents with regard to summarization precision. This study proposes the passage extraction method as the optimal multi-document summarization method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.759-762
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• 2000

멀티미디어 정보의 보다 효율적인 검색을 위해서는 비디오 요약정보의 생성 및 색인 작업이 필요하며, 이러한 요약정보를 만들기 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 스포츠 비디오 프로그램의 요약정보를 만들 때 오디오 신호를 이용하여 주요 장면을 검출할 경우 이러한 시간과 비용을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 축구경기 비디오에서 주요장면을 나타내는 핵심 사운드로 주심의 호르라기 소리 및 아나운서의 "슛" 음성을 정의하고 이를 오디오 신호에서 검출하는 방법에 대해 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.379-381
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• 2001

본 논문은 문서요약 시스템의 일부로써 신문기사의 문장을 효율적으로 구문 분석할 수 있는 구문 분석기를 구현한다. 요약의 대상인 신문기사의 문장은 보조동사, 화용조사, 인용동사 등 많은 동사들을 가지며, 이와 같은 동사들은 구문분석을 할 때 많은 문제점을 발생시킨다. 본 논문은 이러한 동사들을 단위화하고, 여기서 발생하는 주어 생략과 모호성 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 그리고 단위화의 결과로 나온 의미적 중심용언을 이용하여 문장의 필수 성분을 추출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.173-176
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• 2009

본 논문에서는 영상 정보와 오디오 정보 분석을 이용하여 TV 골프 방송 프로그램에서 중요 이벤트 구간을 검출하고 요약 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 입력되는 TV 골프 동영상을 영상 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 연속적인 오디오 스트림을 내용 기반의 오디오 구간으로 분류한 뒤 오디오 이벤트 구간을 검출하고, 이와 병렬적으로 영상정보에서 선수들의 플레이 장면을 검출한다. 플레이 장면 검출에 있어서는 방송 환경이나 날씨 등의 변화하는 다양한 조건에 대해 플레이 장면에 대한 오프라인 모델과 함께 경기 내에서 발생한 온라인 모델에 대한 학습을 혼합 적용함으로써 검출 성능을 높였다. 오디오 신호로부터 관중들의 박수소리와 스윙 사운드를 통해 검출된 오디오 이벤트와 플레이 장면은 이벤트 장면 검출 및 요약본 생성을 위해 사용된다. 제안된 알고리즘은 멀티 모달 정보를 이용하여 이벤트 구간 검출을 수행함으로써 중요 이벤트 구간 검출의 정확도를 높일 수 있었고, 검출된 이벤트 구간에 대한 요약본 생성을 통해 골프 경기를 시청하는 사용자가 원하는 부분을 빠르게 브라우징하여 시청하는 것이 가능하여 높은 사용자 만족도를 얻을 수 있었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.16 no.4
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• pp.271-285
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• 2005

An experiment was conducted to investigate the effect of three types of prior knowledge (domain related knowledge, summary-writing strategy knowledge, and neutral unrelated knowledge) and two types (analytic and wholistic) of cognitive styles on the quality of the summary writing of a descriptive text. The results showed that learning domain-related knowledge and summary-writing-strategy knowledge increased the level of understanding of the target text and the quality of the summary; the former operating mainly at the understanding phase, and the latter operating mainly during the summary planning and producing phases. The effect of the types of cognitive style was found somewhat limited but mainly operating In the process of planing the summary. Other features of time course in writing a summary were further discussed.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.212-214
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• 2020

본 논문에서는 비디오의 피처레벨 분석을 통해 비디오의 장면 구성 특징을 파악하고, 그에 적응적으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 생성된 캡셔닝 피처는 비디오를 잘 요약하고, 이를 통해 효과적인 캡셔닝을 수행할 수 있다. 기존 비디오 캡셔닝 연구에서는 비디오의 장면 구성을 고려하지 않고 단순 등간격으로 프레임 추출을 통하여 비디오 캡셔닝을 수행하였다. 이는 다양한 장면의 모임으로 이루어진 비디오의 특성을 고려하지 않은 방법으로, 경우에 따라 주요 장면을 놓치거나, 불필요하게 중복된 프레임을 선택하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 비디오의 피처레벨 분석을 통해 비디오의 구성 특징을 파악하고, 이를 고려해 적응적으로 주요 프레임을 추출하여 이와 같은 문제를 해결하여 비디오 캡셔닝 에서의 성능향상을 보인다. 제안 알고리즘을 이용하여 생성된 피처는 비디오를 잘 요약하여 비디오 캡셔닝 수행 시, MSVD 데이터 셋에서 4 개의 평가지표에 대해 약 0.78%의 성능향상을 보였고, MSR-VTT 데이터 셋에서 약 0.6%의 성능향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.168-170
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• 2023

이 논문에서는 7,400만개의 한국어, 영어 문서를 활용하여 최대 4,096개의 토큰을 입력으로하고 최대 1,024개의 토큰을 생성할 수 있도록 학습한 언어모델인 Long-KE-T5를 소개한다. Long-KE-T5는 문서에서 대표성이 높은 문장을 생성하도록 학습되었으며, 학습에 사용한 문서의 길이가 길기 때문에 긴 문맥이 필요한 태스크에 활용할 수 있다. Long-KE-T5는 다양한 한국어 벤치마크에서 높은 성능을 보였으며, 사전학습 모델링 방법이 텍스트 요약과 유사하기 때문에 문서 요약 태스크에서 기존 모델 대비 높은 성능을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.9C
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• pp.881-887
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• 2007

In this paper, we proposed a method for content based automatic summarization of basketball game videos. For meaningful summary, we used the score information in basketball videos. And the score information is obtained by recognizing the digits on the score caption and analyzing the variation of the score. Generally, important events of basketball are the 3-point shot, one-sided runs, the lead changes, and so on. We have detected these events using score information and made summaries and highlights of basketball video games.