• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.132-137
• /
• 2018

뉴스 기반의 실시간 이슈 분석을 위해서는 실시간으로 생성되는 다중 뉴스 기사 집합을 입력으로 받아 점증적으로 군집화 하고, 각 군집별 정보를 자동으로 요약하는 기술이 필요하다. 기존에는 정적인 데이터 기반의 군집화와 요약 각각에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 실시간으로 입력되는 대량의 데이터를 위한 점증적인 군집화와 요약에 대한 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 대량의 뉴스 기사 집합을 분석하기 위한 점증적이고 계층적인 뉴스 군집화 및 다중 문서 요약 방법을 제안한다. 평가를 위해서 2016년 10월, 11월 두 달간의 실제 데이터를 사용 하였으며, 전문 교육을 받은 연구원들이 Precision at k 기반의 정성평가를 진행하였다. 그 결과, 자동으로 생성된 12개의 군집에서 군집 성능은 평균 66% (상위계층 $l_1$: 82%, 하위계층 $l_2$: 43%), 요약 성능은 평균 92%를 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.556-578
• /
• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권9호
• /
• pp.1161-1170
• /
• 2004

본 논문에서는 군집화 알고리즘을 사용하여 피부색 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 기존의 군집화 알고리즘들의 대부분은 주로 구형의 군집을 검출하고, 배치형으로 수행되며, 군집의 개수를 미리정해야 한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 타원형 군집화 알고리즘인 EM 알고리즘을 변형하여, 온라인으로 학습가능하며, 군집의 개수를 자동적으로 찾아낼 수 있는 EAM 알고리즘을 사용하였다. EAM 알고리즘외 유효성은 피부색 영역 분할에 대해 증명되었다. 실험결과는 군집의 개수가 미리 주어지지 않더라도, EAM 알고리즘은 주어진 영상에 대해 자동적으로 옳은 군집의 개수를 찾아냈고, EM 알고리즘과 비교하여 더 좋은 분할 결과를 보여주고 있다. 영역에 대한 조건부 확률을 이용하여 성공적인 피부색 영역의 탐지 및 분할 결과를 얻었다. 또한 사람이 포함된 영상을 분류하는 문제에도 적용하여 좋은 분류 결과를 얻었다.