• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.21-27
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• 2002

본 논문은 문장 안에서 의미 중의성을 갖는 단어가 출현했을 때 그 단어가 어떤 의미로 사용되고 있는지 판별해 주는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서 먼저 중의적 의미를 가지는 단어의 각 의미 (sense) 마다에 대하여 이 의미를 나타내는 주요단어 즉 종자단어와 연관성이 있는 단어들로 벡터를 구성하여 이 의미를 나타내고자 한다. 종자단어와 말뭉치의 문장을 통하여 연결된 경로를 가진 단어는 이 종자단어에 해당하는 의미를 나타내는 데 기여하는 정보로 본 것이다. 경로는 동일 문장에서 나타나는 두 단어 사이는 링크가 있다고 보고 이러한 링크를 통하여 이루어 질 수 있는 연결 관계를 나타낸다. 이 기법의 장점은 데이터 부족으로 야기되는 문제를 경감시킬 수 있다는 점이다. 실험을 위해 Hantec 품사 부착된 말뭉치를 이용하여 의미정보벡터를 구축하였으며 ETRI 품사 부착된 말뭉치에서 중의적 단어가 포함된 문장을 추출하여 실시하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 나은 성능을 보임이 밝혀졌다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.4
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• pp.835-845
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• 2013

Association rule of data mining techniques is the method to quantify the relevance between a set of items in a big database, andhas been applied in various fields like manufacturing industry, shopping mall, healthcare, insurance, and education. Philosophers of science have proposed interestingness measures for various kinds of patterns, analyzed their theoretical properties, evaluated them empirically, and suggested strategies to select appropriate measures for particular domains and requirements. Such interestingness measures are divided into objective, subjective, and semantic measures. Objective measures are based on data used in the discovery process and are typically motivated by statistical considerations. Subjective measures take into account not only the data but also the knowledge and interests of users who examine the pattern, while semantic measures additionally take into account utility and actionability. In a very different context, researchers have devoted a lot of attention to measures of confirmation or evidential support. The focus in this paper was on asymmetric confirmation measures, and we compared confirmation measures with basic association thresholds using some simulation data. As the result, we could distinguish the direction of association rule by confirmation measures, and interpret degree of association operationally by them. Futhermore, the result showed that the measure by Rips and that by Kemeny and Oppenheim were better than other confirmation measures.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.1
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• pp.121-129
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• 2012

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. Currently, study of the constraint-based association rules are underway by many researchers. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. Of this rules, we can find rule that direct relativity by marginally conditional variables (intervening variable, external variable) does not exist. In such a case, this association rule can be considered insignificant. In this study, we want to study for association rules creation using marginally conditional variable. The result of this study can find meaningless association rules. Also, we can understand more exactly the relationships between variables.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.1
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• pp.81-88
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• 2011

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. In order to improve the efficiency of existing mining algorithms, constraints were applied during the mining process to generate only those association rules that are interesting to users instead of all the association rules. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. This can find rule that direct relativity by intervening variable does not exist. In this study we try to discovery an insignificant rule in association rules by intervening variable. Result of this study can understand relativity about rule that is created in relation rule more exactly.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.163-170
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• 2021

As a big data is being used in various industries, big data market is expanding from hardware to infrastructure software to service software. Especially it is expanding into a huge platform market that provides applications for holistic and intuitive visualizations such as big data meaning interpretation understandability, and analysis results. Demand for big data extraction and analysis using social media such as SNS is very active not only for companies but also for individuals. However despite such high demand for the collection and analysis of social media data for user trend analysis and marketing, there is a lack of research to address the difficulty of dynamic interlocking and the complexity of building and operating software platforms due to the heterogeneity of various social media service interfaces. In this paper, we propose a method for developing a framework to operate the process from collection to extraction and classification of social media data. The proposed framework solves the problem of heterogeneous social media data collection channels through adapter patterns, and improves the accuracy of social topic extraction and classification through semantic association-based extraction techniques and topic association-based classification techniques.

• Korean Journal of Childcare and Education
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• v.9 no.2
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• pp.263-283
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• 2013

This study analyzed picture book "Who Pooped on my Head?" by using semiotic theories and considered involved meaning of the text. Because characteristics of children's development and picture book should be in harmony, it is necessary to understand the text in-depth. As a result of analysis, the text helps psychological stability and contains the meaning and value that guides children into social value or norm. Analyzing the text by using Greimas' Semiotic square, the meaning that following bowel movement standard is socially established behavior was involved. It seems that giving up instinct and accepting standard are process to extend thought. In conclusion, this study confirmed that the meaning and value that support cognitive and emotional development was contained in the picture book, "Who Pooped on my Head?".

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.68-71
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• 2010

본 논문에서는 서울대도시권의 1990년 이후 공간구조 변화에 대하여 도시 간 공간적 연관성에 초점을 맞추어 분석하였다. 서울대도시권을 포함하고 있는 서울시와 인천 및 경기도 도시들 간의 1990년에서 2005년에 이르는 15년의 통근 통학자 자료를 바탕으로 통근 통학비율과 Moran's I를 통하여 서울대도시권 내 도시들의 공간적 연관성을 분석한 결과, 서울대도시권 내에서 서울시의 인구는 경기지역으로 분산되고 있으며 외곽지역으로 이동하는 경향을 보이고 있다. 이는 서울대도시권의 교외화 확산이 심화되고 있다는 것을 의미하며, 또한 인접지역 간 매우 강한 공간적 연관성을 보임이 확인되었다. 분석 결과는 서울대도시권 관리와 정책수립을 뒷받침하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.118-125
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• 2004

인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.163-165
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• 2004

HTML의 ＜TABLE＞ 태그는 연관된 정보를 기술하기 위한 테이블은 물론이고 웹 문서의 레이아웃을 표현하기 위하여 사용된다 본 논문에서는 웹으로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 목적의 일환으로 HTML 문서로부터 테이블을 식별하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리와 속성-값 연관관계에 추출의 두 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 진짜 테이블 또는 레이아웃용으로 사용된 ＜TABLE＞ 태그의 일반적인 특징을 반영한 규칙을 적용하여 진짜 또는 가짜로 명확히 식별이 가능한 ＜TABLE＞ 태그를 추출한다. 속성-값 연관관계 추출 단계에서는 테이블 영역을 속성 및 값 영역으로 구분한 후. 값 영역에 대하여 구문적 일관성 검사를 수행한다 또한 값 영역의 크기가 작아서 구문적 일관성 검사를 수행할 수 없는 경우, 속성-칸 영역의 의미적 일관성을 검사한다. 제안된 방법의 성능을 명가하기 위하여 1,393개의 HTML 문서로부터 추출한 11,477개의 ＜TABLE＞ 태그를 대상으로 실험한 결과. 평균적으로 97.54%의 정확률과 99.22%의 재현률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.