학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 사용자들이 노래 가사를 입력으로 음악을 검색할 때 사용자의 질의어 특징을 반영한 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 노래 가사 검색에서 사용자들이 작성하는 질의어들은 음악 하이라이트 부분에 해당된다는 점을 고려하여 본 논문에서는 노래 가사를 색인할 때, 하이라이트 부분이 더 중요하도록 만든다. 이를 위해 본 논문에서는 응집 계층 군집화를 사용하여 자동으로 음악 하이라이트 부분을 찾고, 하이라이트 부분과 그 주변 부분을 중요하게 고려할 수 있는 가우시안 중요도를 제안한다. 이 가우시안 함수는 평균을 하이라이트 부분으로 설정함으로써 하이라이트에서 가장 높은 값을 가지며, 주변부는 하이라이트보다 낮은 중요도를 가진다. 이렇게 얻어진 중요도와 함께 노래 가사를 색인함으로써 사용자들이 작성한 질의어에 대해 더 부합하는 검색 결과를 제공해준다. 실험에서 실사용자 5명에 대해 다양한 질의 타입들과 함께 평가하였으며, 가중치를 고려하지 않는 비교 모델보다 제안한 방법이 효과적임을 보인다.
인간은 문서에서 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분적인 덱스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집하고, 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시정을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일어로 된 분야연상어를 추출하는 방법을 제안한다.
인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.
본 연구는 어도에서의 어류이동의 적합성을 검증하기 위해 어도 수리실험을 통해 흐름에 따른 어류이동을 조사하는 것으로 하였다. 이를 위해 실험은 모형이 아닌 거의 실물에 가까운 원형 수준의 어도를 제작하였다. 물고기는 피라미를 준비하였으며, 어도 내부에 넣고 흐름을 형성시켜 어류의 거동을 비디오로 촬영하였다. 어도 격벽은 두께를 t=0.1m, 어도 폭은 B=1.0m, 격벽간 거리는 L=$1.0{\sim}2.0m$, 격벽간 낙차는 ${\Delta}H=0.1m$로 하여 각 경우에 따른 실험을 실시하였다. 본 연구 결과에 따르면 어류 이동에 효율적인 흐름의 속도는 $1.0{\sim}1.5$(m/s)임을 나타내고 있는데, 이는 기존 피라미의 선호유속(0.8m/s)보다 높은 편으로서, 이는 어류의 상류이동을 위해서는 선호유속보다 약간 높은 유속을 형성시킴으로써 어류가 상류로 이동하려는 의욕을 가지게 하는 것이 중요함을 시사하였다. 상기 실험 결과를 바탕으로 어류(피라미)의 상류 이동에 적합한 계단식 어도는 경사가 1/20이고, 상하류 격벽 단차가 10cm 정도로서 순환류가 약하게 형성되며, 월류 흐름의 속도가 $1.0{\sim}1.5$(m/s)를 유지하는 형태임을 알 수 있었다.
인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.
컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.
보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐만 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 연구들 대부분이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하거나 HTML 문서 태그의 중요도를 결정하는 연구들이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자의 질의에 바탕을 둔 사용자의 검색 행위를 반영한다. 그리고 기존 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.
본 연구는 관용어의 친숙도, 성별, 학업성취도가 관용어 이해하기에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 대학생을 대상으로 관용어 친숙도를 조사하여 50개의 관용어를 친숙한 관용어와 친숙하지 않은 관용어로 분류하였다. 이를 토대로 예비검사와 본 검사를 실시하였다. 본 검사에서 대학교 1학년 학생 63명을 대상으로 관용어 이해과제를 실시하고, 학업성취도를 조사한 결과 첫째, 관용어의 친숙도에 따라서 관용어 이해하기에는 차이가 있어 친숙한 관용어를 친숙하지 않은 관용어에 비해 더 잘 이해하는 것으로 나타났다. 둘째, 성별에 따라서 관용어 이해하기에는 차이가 없었다. 셋째, 학업성취도에 따라서 관용어 이해하기에는 차이가 있어 학업성취도가 가장 높은 집단은 가장 낮은 집단에 비해 관용어를 더 잘 이해하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 관용어 특성 이해, 관용어 교육 및 외국인 우리말 교육의 중요한 자료가 될 것이다.
인간은 문서를 읽고 그 내용을 머릿속에서 개념적으로 정리하여 몇 개의 명사를 이용하여 키워드로 인지한다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서는 단어의 개별적인 개념 정보를 동의어와 유의어 사전을 통해 주요 개념어를 추출하고, 추출된 개념어들 사이의 공기 관계를 계산하여 키워드로써의 중요도를 계산하고자 한다. 이를 통해 문서를 대표할 수 있는 키워드 후보를 생성하는 생성 규칙을 자동화하고 문서를 잘 대표할 수 있는 키워드 추출기를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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