Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2003.08a
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pp.303-312
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2003
요약은 원문의 주제를 파악하여 원문의 축약판을 만들어 이용자에게 제공하는 중요한 정보 생산 과정이다. 최근 이용자에게 제공되는 정보량이 급증하면서 자동 요약에 대한 필요성이 더욱 증가하고 있으며 단일문서의 내용을 파악하는 도구로써 활용되던 요약이 문서집합의 내용을 파악하는 도구 및 새로운 정보생성 수단으로 그 기능을 넓혀가고 있다. 본 논고에서는 자동요약의 기본 개념과 요약대상의 문서 수에 따른 요약 특성 및 기능을 고찰하였다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2006.08a
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pp.175-180
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2006
이 연구에서는 질의응답을 기반으로 한 검색 서비스를 이용할 때 이용자가 효율적으로 응답정보를 이용할 수 있도록 검색되는 복수 응답을 요약하는 방안을 제시하였다. 복수 응답을 요약하기 위해서는 질의중심방식과 응답중심방식이 비교되었다. 생성된 요약문을 평가한 결과 응답내용을 중심으로 요약하는 방식이 질의중심으로 요약하는 방식보다 질의에 적합한 문장을 효과적으로 추출하고 중복되는 정보도 줄여주는 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.3
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pp.169-188
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2009
The study proposed the algorithm for automatically summarizing the audio information from a video and then conducted an experiment for the evaluation of the audio extraction that was constructed based on the proposed algorithm. The research results showed that first, the recall and precision rates of the proposed method for audio summarization were higher than those of the mechanical method by which audio extraction was constructed based on the sentence location. Second, the proposed method outperformed the mechanical method in summary making tasks, although in the gist recognition task(multiple choice), there is no statistically difference between the proposed and mechanical methods. In addition, the study conducted the participants' satisfaction survey regarding the use of audio extraction for video browsing and also discussed the practical implications of the proposed method in Internet and digital library environments.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2001.08a
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pp.185-188
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2001
본 연구에서는 단락검색 기법을 응용하여 이용자의 질의에 적합한 최적의 요약문을 자동 생성하는 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 먼저 실험문헌집단을 구축한 후, 실험을 통해 이용자 중심 요약문을 생성하는 정적 단락검색 기법과 동적 단락추출 기법의 최적의 모형을 찾고 이들의 성능을 비교하였다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2018.08a
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pp.51-54
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2018
본 연구는 문헌정보학 학술지 논문의 결론 장(chapter)의 특색을 분석하기 위하여 결론의 분석도구를 개발하고, 결론의 구조와 경향성을 파악하는데 있다. 연구 결과, 문정학 학술지 논문의 결론 장은 평균 4.2개의 구성요소로 구성되었다. 결론 제목은 '결론'이 절반 이상이며, 그 다음은 '결론 및 제언' 이었다. 각 구성요소별 출현빈도는 '연구결과 요약'이 단연 우세하며, '연구전체 요약', '후속연구 제언', '연구 의의' 순이었다. 서술 분량은 '연구결과 요약'이 가장 우세하며, 결론의 절반 이상을 차지하였다. 결론을 시작하는 첫 번째 요소로 가장 우세한 요소는 '연구결과 요약'이며, 결론을 마무리하는 최종 요소로 가장 우세한 것은 '후속연구 제언'이었다. 문헌정보학 학술지 논문 결론 구조의 핵심 구성요소이자 핵심기능은 '요약하기'의 구성요소인 '연구결과 요약'과 '연구전체 과정 요약'이다. 이는 결론을 기술하는데 필수 요소로 밝혀졌다. '적용하기','확대하기'에 포함된 여타의 요인은 선별적 요인으로 적용하고 있었다.
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.
Han Hee Jun;Kim Cheon Seog;Choo Jin Ho;Ro Yong Man
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2003.11a
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pp.3-6
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2003
방송 서비스상의 교육용 어학 컨텐츠의 증가와 더불어 비디오 컨텐츠의 효율적인 제공, 이용 및 관리를 위한 내용 기반 요약에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 교육용 어학 비디오의 내용 기반 요약을 위한 방법을 제안한다. 디지털 비디오로부터 샷 경계를 추출한 후 각 샷을 대표하는 키프레임으로부터 MPEG-7 비주얼 특징 값들을 추출한다. 추출된 특징 값들의 다중 조합을 통해 교육용 어학 비디오의 내용 정보를 세분화하여 요약 결과를 생성한다. 외국어 회화 컨텐츠에 대해 실험하여 알고리즘의 효용성을 검증하였으며. 제안한 방법은 교육용 방송 컨텐츠의 다양한 서비스 제공 및 관리론 위한 비디오 요약 시스템에 효율적으로 이용될 것이다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.1
s.59
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pp.83-98
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2006
This study proposes a template-based method of automatic summarization of multiple news articles using the semantic categories of sentences. First, the semantic categories for core information to be included in a summary are identified from training set of documents and their summaries. Then, cue words for each slot of the template are selected for later classification of news sentences into relevant slots. When a news article is input, its event/accident category is identified, and key sentences are extracted from the news article and filled in the relevant slots. The template filled with simple sentences rather than original long sentences is used to generate a summary for an event/accident. In the user evaluation of the generated summaries, the results showed the 54.l% recall ratio and the 58.l% precision ratio in essential information extraction and 11.6% redundancy ratio.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.18
no.3
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pp.159-178
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2001
This paper presents an automatic text summarization model which selects representative sentences from sentence clusters to create a summary. Summary generation experiments were performed on two sets of test documents after learning the optimum environment from a training set. Centroid clustering method turned out to be the most effective in clustering sentences, and sentence weight was found more effective than the similarity value between sentence and cluster centroid vectors in selecting a representative sentence from each cluster. The result of experiments also proves that inverse sentence weight as well as title word weight for terms and location weight for sentences are effective in improving the performance of summarization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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