• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.589-592
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• 2002

정보검색 시스템에서 문서 클러스터링 기법은 사용자 질의에 대하여 검색된 문서를 문서간의 관련도에 따라 클러스터로 구성하고 사용자에게 검색 결과로 보여주는 것이다. 본 논문에서는 사용자의 질의에 대하여 검색된 문서를 자동 문서 요약기를 통해 얻은 요약 문서와 문서 전문을 문서들간의 유사도를 기반으로 동적으로 클러스터링 한다. 구현한 시스템의 클러스터링 효과를 검증한 결과 검색된 문서 전문을 클러스터링 한 방식에 비해 요약 문서를 클러스터링 한 방식이 정확률 측면에서 더 나은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.169-172
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• 2001

본 논문에서는 회전된 문서에서의 회전각 검출과 문서에 포함된 그림, 글자, 표, 직선과 같은 구성요소를 자동으로 분석하고 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구는 입력영상을 획득하는 과정에서 발생되는 회전각에 의해 발생되는 오류를 최소화하기 위한 회전각 검출단계, 각 구성요소 검출에 불필요한 배경제거 단계, 각 구성요소의 특성을 통한 구성요소 분류단계로 이루어진다. 제안한 문서 인식 시스템의 성능 평가를 위해서 다양 한 문서에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.175-178
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• 2002

본 논문에서는 일반책에서의 정적 컨텐츠 요소와 오디오나 동영상 등의 멀티미디어 요소를 디지털 형태의 정보로 가공 및 저장하여 전자북을 편집할 수 있는 전자 출판 시스템을 설계한다. 기존의 전자북들은 멀티미디어 요소들을 보기 위한 별도의 전용 뷰어 설치가 요구되며, 서로 다른 포맷이나 다양한 프로그램들로 제작되어 문서의 통합 저장 및 관리가 어려운 실정이다. 본 논문에서 설계한 시스템은 별도의 전용 뷰어 대신 익스플로어와 같은 일반적인 뭔 브라우저를 이용하는 웹 뷰어를 지원하고, XML을 사용하여 보다 효율적으로 정보의 통합 관리 및 저장을 지원함으로써 다양한 컨텐츠 정보의 고수준의 재사용성을 제공한다. 또한, 웹상에서의 멀티미디어 요소들의 표현 시 요구되는 동기화 처리 기술을 위하여 SMIL을 이용함으로써 보다 다양한 멀티미디어 컨텐츠 및 멀티미디어 요소들의 시간적, 이벤트 발생적 동기화를 지원하여 정보 전달의 이해도를 놀일 수 있도록 한다. 설계 시스템은 웹 상에서 전자북을 보기위한 웹 뷰어, 전자북 출판 시 텍스트와 멀티미디어 요소를 표현하는 XML과 SMIL문서를 각각 자동적으로 생성하는 XMLnSMIL 에디터, 생성된 각 문서들을 데이터베이스에 저장하기 위한 XMLnSMIL2DB 저장기, 데이터베이스 내의 데이터들로 부터 XML과 SMIL문서를 자동으로 생성하는 DB2XMLnSMIL 생성기 등으로 구성된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.602-604
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• 2007

본 논문에서는 웹기반의 TOEIC 문법 문제 자동 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웹에서 문서를 가져온 후, 문서의 각 문장이 데이터베이스에 저장된 문제 패턴에 일치하는 지를 검사하여 문제를 생성한다. 본 시스템을 통해서 생성되는 문법 문제를 영어 전문가를 통해서 검중한 결과, 대부분의 문제가 TOEIC 실전 문제로 사용하기에 충분한 것이었다. 우리의 조사에 의하면, TOEIC 문법 문제의 자동 생성에 관한 기존 연구는 거의 발표되고 있지 않다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.447-454
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• 2001

The automatic document classification is a method that assigns unlabeled documents to the existing classes. The automatic document classification can be applied to a classification of news group articles, a classification of web documents, showing more precise results of Information Retrieval using a learning of users. In this paper, we use the weighted Bayesian classifier that weights with keywords of a document to improve the classification accuracy. If the system cant classify a document properly because of the lack of the number of words as the feature of a document, it uses relevance word cluster to supplement the feature of a document. The clusters are made by the automatic word clustering from the corpus. As the result, the proposed system outperformed existing classification system in the classification accuracy on Korean documents.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.311-320
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• 2002

시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는데 있다. 그러나 인터넷 등 정보통신 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보 자원을 효과적으로 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주석 에디터를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 볼 수 있으며, HTML 뷰를 통해 메타데이타를 수동으로 수정이 가능하다. 이 메타데이타는 RDF Repository로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 RDF 메타데이타 생성을 확인할 수 있다. 이렇게 생성된 RDF 메타데이타는 웹 로봇이 내용의 의미 파악 및 카테고리 정보를 쉽게 알 수 있도록 해준다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1119-1122
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• 2001

XML 데이터의 스타일 편집기 시스템을 이용한 문서의 변환 방법을 소개한다. 스타일 편집을 위한 XSL 정보는 XML 데이터에서 스타일을 적용할 부분을 선택하고 적용할 스타일을 기술하는데, 적용 결과는 원본 XML 문서에서 일부를 추출하는 효과가 된다. 본 논문에서는 이 때 추출되는 XML 문서의 부분을 새로운 문서로 생성하는 XSLT 의 자동 생성 알고리즘을 제안하였다. 이 때 생성된 XSLT 코드에 의해 XML 문서를 변환한 결과가 다음과 같은 성질을 만족함을 보였다. 1) 변환된 결과 문서에 편집의 결과인 XSL 스타일을 그대로 적용할 수 있으며, 2) 결과 문서가 최소한의 노드만을 가진다. 일반적으로 스타일을 적용할 때 원본 XML 문서는 불필요하거나 공개될 수 없는 많은 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서 제시된 모델을 실제 문서 전송 시스템에 적용하면 스타일 편집의 결과로 XML 의 필요한 부분만을 추출하는 XSLT 코드와 그 추출 문서에 적용 가능한 XSL 스타일 정보를 생성함으로써 효율적인 전송과 데이터 보호의 목적을 동시에 만족시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.51-54
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• 2001

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.132-136
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• 1989

본 논문에서는 한국과학기술원 전산학과 인공지능연구실에서 개발하고 있는 한글 문서 인식 시스템 SILNOON을 소개한다. 본 연구는 인쇄체 한글로 작성된 문서를 자동으로 인식하여 컴퓨터 화일로 저장하고, 인식된 문서를 편집 및 수정하여 레이저 프린터를 통하여 출력할 수 있는 실용적인 한글 문서 인식 시스템의 개발을 그 목적으로 하고 있다. SILNOON 시스템은 크게 전처리, 문자 인식, 후처리 등의 세 단계로 구성되어 있다. 본 논문에서는 SILNOON 시스템의 각 구성 단계에 대하여 설명하고 개인용 컴퓨터 상에서 구현되어 있는 시제품을 가지고서 실험한 결과를 발표한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.