현재의 자동색인 시스템들은 주로 정보검색을 하기 위한 목적으로 개발되고 있으며 단일 서적(저술 분야)색인에 관한 연구는 아직 미진한 상태이다. 또한 워드프로세서의 발달로 인해 단일서적에서 다양한 문서 특징이 나타나게 되었다. 본 논문에서는 관련 서적들의 색인어를 이용한 유사도 기반의 방법과 단일 서적의 문서 특징을 이용한 자동색인 기법을 제안한다. 제안한 기법의 평가를 위해 이미 출판된 서적을 대상으로 한 자동색인 시스템을 개발하고 자동추출 색인어와 수작업 색인어를 비교하였다. 관련 서적내의 색인어와 새로운 대상 문서간의 유사도 비교를 통해 색인어를 추출함으로써 통계적 빈도에 의존하는 색인 기법에서 발생하는 색인어 오추출과 과다한 추출을 줄일 수 있었다.
본 논문은 자연어 형태의 한국어 텍스트 부터 주제를 대표할 수 있는 색인어를 자동으로 추출하는 실험적인 구문 . 통계적 자동색인 시스템을 구현하였다. 구문 . 통계적 자동색인 시스템은 형태소 분석과 단어 가증 기법을 이용하여 단일어와 명사구를 동시에 선택하는 자동색인 시스템을 말한다. 시스템의 성능을 측정하기 위하여, 300개의 우리말 학술 및 학위논문 초록에서 선택된 단일 . 복합어 색인어를 수작업 색인과 비교하였다. 이와 같은 실험 결과를 가지고 아직 미흡한 연구상태인 우리말 자동색인 개발에 있어서 필요한 기초자료를 제시하였다.
본 연구는 전문(fulltext) 환경에서 수작업 색인과 자동색 인의 색 인용어의 특성과 차이점을 알아보는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 영어로 작성된 단행본에 대한 권말색인과 두 개의 유사 색인 시스템(LinkIt 과 Termer)을 이용한 색인들이 이용되었다. 이러한 비교분석을 통해 수작업 색인은 이용과 브라우징에 대한 강점이 있으며 자동색인은 자동 시스템에서의 탐색에 강점이 있음을 확인하였지만, 양자간의 경계가 불분명해짐도 아울러 확인하였다. 마지막으로 브라우징과 탐색을 위한 유사 색인 시스템의 이용에 있어서 고려할 점과 이에 대한 향후 연구에 대하여 토의하였다.
한국어 자동색인은 정보자료의 유형 및 특성에 따라 그 성능에 차이가 있으며, 검색 결과에 많은 영향을 미치기도 한다. 따라서 지능형 정보검색을 위해서는 정보자료의 유형과 특성에 따라 색인 기법의 전문화 및 다양성이 요구되고 있다. 정보검색 시스템이 사용자의 요구사항에 적합한 정보자료를 제공할 수 있도록 자동색인의 관점에서 검색 성능을 향상시키기 방법으로 문서 유형에 따른 차별화된 색인 기법, 불용어 처리 기법, 색인어 관리 기법, 색인어의 유형 정보와 위치 정보를 활용하는 방법 등을 제안한다.
인터넷의 급속한 발달로 사용자는 자신의 질의에 적합한 검색결과를 빠르고 정확하게 보장하는 검색도구를 요구하게 되었다. 이러한 사용자의 요구는 검색도구의 성능향상에 필수적인 문서의 내용을 대표하는 색인어를 추출하는 색인 시스템에 대한 관심을 가지게 되었다. 기존의 한국어에서의 자동 색인 방법에는 어절 중심 색인법, 형태소 중심 색인법과 최근에 n-gram 중심 색인법 등이 주류를 이루어 왔다. 그러나 한국어에서 색인어를 추출하는 기존의 방법은 복합명사의 색인과 복잡한 문법적 지식이 필요하고 잘못된 색인어를 추출하는 등의 검색효율에 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PDA를 이용한 정형화된 한국어와 영어문장의 자동 색인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 별도의 사전지식이 필요하지 않고 단일 명사와 복합명사의 색인이 가능하며 인터넷으로의 확장과 다양한 언어로 확장성이 좋은 장점 등을 갖는다. 성능 평가로써 한국통신의 KTSET으로 MS사의 IIS를 웹 서버로 ASP를 이용하여 인터넷 환경에서 테스트를 통하여 한국어 뿐 아니라 영어문장의 정형화되고 이용이 간편한 자동색인 결과를 보여준다.
본(木) 연구(硏究)에서는 자동색인(自動索引)의 색인어(索引語) 추출(抽出)에 있어 주요한 색인원(索引源)이 되는 표제(標題)와 초록(抄錄)등의 색인성을 비교 분석하였다. 결과는 표제만을 혹은 초록(抄錄)만을 색인원(索引源)으로 선정할 경우에 적절한 색인어(索引語)를 추출할 수가 없었으며, 표제(標題)와 초록(抄錄)을 동시에 색인원(索引源)으로 선정할 경우가 좀 더 적절한 색인어(索引語)를 확보할 수가 있었다.
형태소 분석(Morphological Analysis)과 같은 언어학적 처리에 의존하는 기존의 한국어 문헌에 대한 자동색인 기법들은 품사의 애매모호함이나 복합명사의 처리 등으로 부담(overhead)이 크다. 또한 불용어 처리에 사용되는 불용어 리스트가 대상 문헌의 주제 분야별로 따로 구축되어야 하며 그 크기가 방대하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 각 문헌의 텍스트에 대해 복합명사 처리나 애매모호함에 대한 엄격한 분석을 수행하지 않는 간단한 형태의 형태소 분석을 수행하여 단순명사들을 추출한다. 그런 후 이들 단순명사들을 이용하여 유한 오토마타(Finite Automata)를 구성하고, 구성된 유한 오토마타와 각 명사의 단어빈도(Term Frequency)에 의해 각 색인어 후보들의 중요도를 계산하는 자동색인 기법을 제안한다. 그 결과 품사의 애매모호함에 대한 처리나 복합명사의 처리에따른 부담을 줄일 수 있었으며, 선정된 색인어들과 수작업으로 선정한 색인어들의 비교 실험에 의해 제안한 자동색인 기법의 성능을 검증하였다.
오늘날 국내외에 인터넷 보급의 대중화가 점차 확대되고 네트워크을 이용하는 게임의 증가에 따라 게임에 관련된 웹 문서에 대한 사용자의 요구가 증가되고 있다. 기존의 수작업에 의한 색인 방식은 많은 전문인력, 시간, 경비등을 필요로 하기 때문에, 기하급수적으로 증가하는 웹 상의 정보를 처리하기에는 이미 그 한계에 이른 실정이다. 이러한 문제점의 해결을 위해 컴퓨터를 이용한 자동색인 시스템의 개발은 매우 중요하고 시급하다. 더구나 게임 분야에서 있어 신조어는 너무나 급속히 생성되고 있다. 따라서 이러한 신조어 처리는 효과적인 자동색인을 위한 중요한 요소이다. 이 논문에서는 사용자들에게 보다 적합하고 안정적인 게임 정보를 제공하기 위해 게임 용어 사전을 이용한 자동색인과 신조어 처리 시스템을 설계, 구현한다. 자동색인 및 신조어 처리를 위해 게임용어사전, TF-IDF, n-gram 추출법을 이용한다.
통제어휘를 사용하는 주제색인 작업에서 색인전문가를 효율적으로 지원할 수 있는 자동색인 방법으로 프로파일 방법의 성능과 특성을 검토해 보았다. 자동색인의 성능에 영향을 미치는 주요 요인들을 검토한 다음, 동일한 조건 하에서 프로파일 기반 방법과 다른 방법들(NB, SVM, VPT)의 성능을 비교하였다. 그 결과, 로치오 알고리즘에 기초한 프로파일을 사용하는 방법이 다른 방법들에 비해 저성능이라는 일부 평가를 일반화하기는 어렵다는 사실이 실험을 통해 드러났다. 또한, 후보 디스크립터 리스트의 생성을 통하여 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반자동색인의 경우, F$_1$척도로는 SVM, VPT와 동등한 수준에 있으면서 재현율이 상대적으로 높은 수준인 프로파일 기반 방법을 우선적으로 고려해 볼 수 있을 것이다.
최근 국내(國內) 대부분의 신문사(新聞社)에서 CTS시스템을 도입함에 따라 기사전문(記事全文)이 컴퓨터에 입력되는 장점을 고려한 자동색인(自動索引) 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 선행연구(先行硏究)와 국내외(國內外) 사례(事例)들을 통해 신문기사 자동색인 시스템의 문제점(間題點)과 앞으로의 전망(展望)을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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