• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.593-596
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• 2002

정보추출이란 자연어로 작성된 문서 집합에서 원하는 정보를 선택하여 구조화된 표현으로 생성하는 것을 말한다. 문장 단위로 정보 추출 작업을 수행할 때 추출되는 정보를 보유한 문장을 이벤트 문장이라고 정의하고 이러한 이벤트 문장의 구조를 분석하여 최종적으로 유용한 정보를 추출하기 위해서는 이벤트 문장의 구조를 파악하기 위해 이벤트 문장을 단문으로 분할하여 구조를 분석한다. 본 연구에서는 단문 구조 분석을 위해 일반적인 한국어 문장의 특성과 용언의 조사 정보를 이용하고 이러한 정보로 분석할 수 없는 문장에 대해서는 공기 정보를 사용한다. 사용되는 공기 정보는 개체명이 많이 사용되는 이벤트 문장의 특성을 이용하기 위하여 개체명으로 확장된 명사(개체명)-조사-용언의 공기 정보를 구축하여 사용한다. 개체명 확장된 공기 정보는 일반 공기 정보에 비해 이벤트 문장에서 F-Measure 기준으로 약 2%의 성능향상을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.325-331
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• 2002

정보추출 시스템의 목적은 관심의 대상이 되는 특정 정보를 선택적으로 찾아내 제시하는데 있다. 따라서 도메인 정보에 의존적인 방법으로 정보추출이 이루어질 수밖에 없고, 이에 따른 도메인 정보 구축의 부담이 컸다. 이러한 부담을 줄이기 위해 본 연구에서는 특정 주제영역과 관련한 문서로부터 자동으로 이벤트 문장을 추출하는 시스템을 제안한다. 이벤트 문장이란, 특정도메인에서 다루어지는 이벤트의 구체적인 내용을 포함하고 있는 문장이다. 이러한 문장을 추출함으로써 기본적인 수준의 정보추출 요구를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라, 주출된 이벤트 문장을 도메인 정보 구축에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 동사, 명사, 명사구, 및 3W 자질을 이용하여 문장추출의 성능을 최대화하기 위한 방안을 제안하고, 세 개의 평가 도메인을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, when 및 where 자질과 동사, 명사. 명사구의 가중치를 이용하여 문장 가중치를 계산함으로써 최적의 이벤트 문장추출 성능을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.9
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• pp.9-15
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• 2012

A conventional event sentence extraction research doesn't learn the 3W features in the learning step and applies the rule on whether the 3W feature exists in the extraction step. This paper presents a sentence weight based event sentence extraction method that calculates the weight of the 3W features in the learning step and applies the weight of the 3W features in the extraction step. In the experimental result, we show that top 30% features by the $TF{\times}IDF$ weighting method is good in the feature filtering. In the real estate domain of the public issue, the performance of sentence weight based event sentence extraction method is improved by who and when of 3W features. Moreover, In the real estate domain of the public issue, the sentence weight based event sentence extraction method is better than the other machine learning based extraction method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.119-123
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• 2020

이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1510-1512
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• 2013

3D 영화 산업 발전과 함께 4D 영화에 관한 수요가 증가했지만, 4D 영화 제작은 복잡한 시스템과 오랜 제작 시간을 요구한다. 본 논문에서는 기존의 4D 영화 제작 방식의 문제점을 해결하기 위해 자막과 시나리오 정보를 이용한 4D 이벤트 추출 방법을 제안한다. 자막과 시나리오의 문장으로 부터 4D 이벤트와 관련된 특징을 추출하고 4D 사전과 비교하여 4D 이벤트를 분류한다. 또한, 자막과 시나리오 각각의 4D 이벤트 추출 성능을 비교한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.490-492
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• 2022

최근 사법분야에 지능형 법률 서비스를 제공하게 되면서 학습데이터로서 판결문의 중요성이 높아지고 있다. 그중 범죄사실은 수사자료와 유사하여 범죄수사에 귀중한 자료역할을 하고 있지만, 주체가 생략되거나 긴 문장의 형태로 인해 구성요건을 추출하고 사건의 인과관계 파악이 어려울 수 있어 이를 분석하는데 적지 않은 시간과 인력이 소비될 수밖에 없다. 따라서, 본 논문에서는 사전학습모델을 활용한 개체명 인식과 형태소 분석기반 이벤트 추출기법을 범죄사건 재구성에 적용하여 핵심 사건추출을 간편화하고 시각적으로 표현해 전체적인 사건 흐름 이해도를 향상할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.13 no.1
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• pp.96-107
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• 2023

The objective of this study is to explore future issues that Chinese users, who have the highest mobile payment service usage rate in the world, will be most interested in. For this purpose, after collecting text data from a Chinese SNS site, it classifies major keywords into 4 types of future signals by using Keyword Emergence Map (KEM) and Keyword Issue Map (KIM). Furthermore, to understand the four types of signals in detail, it performs the qualitative analysis on text related to each signal keyword. As a result, it finds that the strong signal, which is rapidly growing in keyword appearance frequency during this research period, includes the keywords related to the daily life of Chinese people, such as buses, subways, and household account books. Additionally, it find that the signal that appears frequently now, but with a low increase rate, includes various services that can replace cash payment, such as hongbao (cash payment) and bank cards. The weak signal and latent signal, which appear less often than other two signals, includes the keywords related to promotion events or changes in service regulations. Its result shows that the mobile payment services greatly have changed user's daily life beyond providing convenience. Furthermore, it shows that, in the Chinese market, in which card payment is not common, the mobile payment services have the great potential to completely replace cash payment.