• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.141-146
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• 2018

저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다. 특정 키워드가 포함된 논문을 색인데이터 구조에서 탐색하고, 저자키워드를 대상으로 추출, 클러스터링 하여 가중치에 따라 크기별로 나타낼 수 있는 워드클라우드로 사용자에게 제공하여, 연구동향을 가시화 하는 방법을 설계하였다. 또한, 구현된 시스템에서 "바이러스"와 "홍채인식" 키워드를 통하여 연구동향 분석 결과를 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.13-17
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• 1995

본 논문은 한국어 특성을 적용하여 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제시한다. 기존에 제안된 명사 추출 시스템인 문법형태소 네트워크를 확장하여 단일 명사 뿐만 아니라 복합 명사를 색인어로 추출한다. 복합 명사는 단일 명사에 비해 보다 한정적 개념을 가지므로, 색인어로 추출될 때 문헌의 식별력을 높일 수 있다. 복합 명사를 구성하는 각각의 단일 명사를 인식함으로써 복합 명사를 분해하고, 간단한 구단위 구문분석을 수행하는 명사 결합 규칙에 따라 단일 명사들을 복합 명사로 합성하는 방법을 제시한다. 마지막으로 이와 같이 추출된 복합 명사에, 복합 명사를 구성하는 단일 명사간의 연관성을 고려하여 보다 정확한 가중치를 부여할 수 있는 새로운 가중치 부여 방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.901-910
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• 2003

대부분의 상업용 정보검색 시스템은 사용자의 질의 형태로 불리언 질의를 채용했다. 불리언 질의는 빠른 검색을 필요로 하는 검색엔진에는 유용할지라도 불리언 연산자로 사용자의 요구를 정확하게 표현하기는 어렵다. 따라서 사용자에게 편리한 자연어 질의를 이용하는 검색 엔진에 대한 연구가 있어왔다 문서를 검색하기 위해서 사용자는 자신의 요구를 정확하게 표현해야 하며 사용자의 요구도 적절해야 한다. 따라서 본 논문에서는 자연어를 이용한 대화형 질의 처리 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 사용자와 점진적인 대화를 통해 사용자의 요구를 정확하게 표현한다. 사용자가 자연어 질의를 입력하면 에이전트는 질의를 분석하고 적절한 키워드를 추출하여 불리언 질의어를 생성한다. 추출된 키워드가 동의어이거나 다의어이면 사용자와 대화를 통해서 키워드를 한정하거나 확장한다. 이렇게 함으로써 사용자의 요구를 보다 구체적으로 표현하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 따라서 본 시스템은 정보검색에서 정확률을 향상시킬 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.195-200
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• 2016

본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.195-200
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• 2016

본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴 본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.582-586
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• 2020

국가기후기술정보시스템은 국내 환경기술과 국외의 수요기술 정보를 제공하는 검색 시스템이다. 그러나 기존의 시스템은 유사한 뜻을 가진 단일 단어와 복수 단어들을 모두 식별하지 못하기에 유의어를 입력했을 경우 검색 결과가 다르다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 유의어 사전을 기반으로한 환경기술 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 Word2vec 모델과 HDBSCAN(Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) 알고리즘을 이용해 유의어 사전을 구축한다. Word2vec 모델을 이용해 한국어와 영어 위키백과 코퍼스에 대해 형태소 분석을 진행한 후 단일 단어와 복수 단어를 포함한 단어를 추출하고 벡터화를 진행한다. 그 다음 HDBSCAN 알고리즘을 이용해 벡터화된 단어를 군집화 해주고 유의어를 추출한다. 기존의 Word2vec 모델이 모든 단어 간의 거리를 계산하고 유의어를 추출하는 과정과 대비하면 시간이 단축되는 역할을 한다. 추출한 유의어를 통합해 유의어 사전을 구축한다. 국가기후기술정보시스템에서 제공하는 국내외 기술정보, 기술정보 키워드와 구축한 유의어 사전을 Multi-filter를 제공하는 Elasticsearch에 적용해 최종적으로 유의어를 식별할 수 있는 환경기술 검색 시스템을 제안한다.

• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.129-140
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• 2010

Google, NAVER와 같은 대형포털에서 지도 기반의 다양한 서비스를 제공함에 따라, 지역관련 정보를 얻으려는 사용자들의 관심과 요구 또한 증가하고 있다. 하지만, 대형포털의 서비스들은 특정 지역에 대한 상세정보가 충분하지 않고 관련 정보를 획득하는 과정이 반복되는 번거로움이 존재하기 때문에, 사용자가 특정 지역의 관련 정보를 자세하고 종합적이며 손쉽게 획득할 수 있도록 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 지역정보 획득에 유용한 시스템의 구축을 위해, 맵 인터페이스와 지식처리를 활용한 시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 '지역정보 웹 문서 Layer', '고유지역키워드 Layer', '맵 인터페이스 Layer'의 3-Layer로 구성된다. 이 모델을 기반으로 한 지역관련정보 통합검색 시스템은 (l) 특정 지역의 대표 키워드 추출 (2) 관련 웹 페이지 수집 (3) 연관 키워드 집합 추출 및 키워드간의 연관도 계산 (4) 사용자 인터페이스 구축의 4단계 과정을 거쳐 구현한다. 구체적으로 고양시 지역을 대상으로 한 시스템의 구축을 통해 제안한 모델과 유사도 행렬을 이용한 지역정보의 지식처리 알고리즘, 사용자의 검색 편의를 돕는 UI 등의 타당성을 검증하였다. 본 시스템은 단순히 개별 '정보'로 존재하는 지역정보들을 융합하고, 새로운 '지식'을 생산 및 체계화하여 사용자들에게 제공해준다. 이를 통해 사용자는 다양하고 상세한 지역정보를 제공받을 수 있고 관련 정보도 쉽게 얻을 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.219-222
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• 2000

수많은 종류의 비디오 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터를 분석하여 사용자에게 먼저 전체 비디오의 요약을 제시하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 기사 단위로 분할된 뉴스 기사 전체를 보여주지 않으면서도 기사의 내용을 왜곡됨이 없이 요약하여 효과적으로 사용자에게 보여주기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자에게 시각적인 요약 정보를 앵커 프레임 추출 및 대표 프레임 추출을 통해 필름 스트림(film trip)의 형태로 제시하고, 기사를 소개하는 앵커의 첫 대사를 폐쇄 자막(closed-caption)을 이용하여 추출하여, 이를 기사의 내용에 대한 요약으로 필름 스트립과 같이 제시하도록 하였다. 앵커 프레임을 추출하기 위해 본 논문에서는 폐쇄 자막에서의 "앵커:" 태그가 존재하는 시간 구간과 동기된 프레임을 선정한다. 또한 대표 프레임은 공개형 자막(open-cpation)이 존재하는 프레임과 빈도에 기반한 가중치가 높은 .폐쇄 자막에서의 키워드와 동기된 프레임을 선정하도록 하였다. 본 논문의 뉴스 기사 요약 시스템은 시각적인 프레임제시와 함께 기사의 내용을 바탕으로 하는 기사 요약문을 같이 사용자에게 제공함으로써 기존의 필름 스트립형태만 제공하던 시스템에 비하여 사용자 중심의 지능형 요약 서비스가 가능함을 실험을 통해 보인다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.299-301
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 키워드 학습과 비교 영역 학습을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화된 비디오 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 색상 히스토그램 비교기법과 제안하는 비교 영역 학습 기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1237-1239
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• 2011

본 논문에서는 다양한 상황에서의 정보 접근성을 향상시키기 위해 이미지를 검색 수단으로 사용하는 검색 시스템을 제안한다. 본 콘텐츠는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 이미지를 얻어 텍스트를 추출하고, 이를 검색 엔진의 키워드로 입력하여 그 결과를 출력하는 과정을 거친다. 또한, 검색 결과를 스마트폰의 내장 데이터베이스에 저장하고, 이를 관리하여 추후에 재사용할 수 있도록 한다.