• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1273-1284
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• 2016

In this paper, we analyzed the patents on machine learning using keyword network analysis and clique analysis. To construct a keyword network, important keywords were extracted based on the TF-IDF weight and their association, and network structure analysis and clique analysis was performed. Density and clustering coefficient of the patent keyword network are low, which shows that patent keywords on machine learning are weakly connected with each other. It is because the important patents on machine learning are mainly registered in the application system of machine learning rather thant machine learning techniques. Also, our results of clique analysis showed that the keywords found by cliques in 2005 patents are the subjects such as newsmaker verification, product forecasting, virus detection, biomarkers, and workflow management, while those in 2015 patents contain the subjects such as digital imaging, payment card, calling system, mammogram system, price prediction, etc. The clique analysis can be used not only for identifying specialized subjects, but also for search keywords in patent search systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.761-764
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• 2003

효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.8
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• pp.1769-1776
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• 2004

Effective keyword extraction is important in the information search system and there are several ways to select proper keyword in many keywords. Among them, DER Structure for AC Algorithm to search single keyword, can search multiple keywords but it has time complexity problem. In this paper, we developed a algorithm, "EDER structure" by expanding standalone search table based on DER structure search method to improve time complexity. We tested the algorithm using 500 text files and found that EDER structure is more efficient than DER structure for AC for keyword posting result and time complexity that 0.2 second for EDER and 0.6 second for DER structure,structure,

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.9
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• pp.147-151
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• 2013

On retrieving high frequency keywords in information retrieval system, mismatchings to user's request are problems because of the various meanings of keywords in the existing ontology configuration. In this paper, it is to construct personnel selection ontology and rules in personnel management which are composed of various concepts and knowledges based on semantic web technology and suggest selection procedures to support these rules and knowledge retrieval system to verify suitability of selection results. This system utilizes a method of extraction of speech features by using non-parametric correlation coefficient. This proposed method has been validated by showing that the result average SNR of the experiment evaluation of the proposed techniques was shown to be decreased by .752dB.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.694-697
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• 2017

최근 인터넷 기사 중에는 부정확한 제목이나 자극적인 단어를 사용하는 경우가 많아 구독자에게 불편함을 준다. 본 논문에서는 이러한 기사들의 헤드라인을 삭제하고, 기사의 내용을 3문장으로 요약해 주어, 구독자가 원하는 기사를 효율적으로 파악할 수 있게 하는 시스템을 제안한다. 제안하는 본 시스템은 파이썬 언어의 KoNLPy 패키지를 사용하여 기사의 단어들을 형태소 단위로 분석하며, 추출된 키워드를 토대로 워드 클라우드를 생성한다. 사용자가 클라우드의 특정 단어를 선택하면, 해당 신문기사들의 본문을 분석하여 각 신문 기사만의 핵심적인 문장을 3문장으로 출력해 준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.184-188
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• 2005

본 논문에서는 개념 기반 질의-응답 시스템에서 개념 규칙을 이용하여 해답을 추출하는 방법에 대하여 기술한다. 개념 기반 질의-응답 시스템은 질의문의 각 유형별 개념 정보를 이용하여 질의문을 분석하고 해답을 추출하는 시스템이다. 질의문의 키워드들을 개념에 따라 분류하고, 질의 유형별로 공통적으로 나타나는 개념들을 이용하여 개념 프레임을 정의한다. 또한, 개념 정보와 해답이 들어 있는 문장과 문단에서 공통적으로 나타나는 구문 특성을 이용하여 해답 추출을 위한 규칙을 작성한다. 개념 규칙은 형태 정보와 구문 정보를 포함하며, 질의 유형별로 따로 작성한다. 작성된 규칙을 이용하여 문서로부터 해답이 들어 있는 문장과 문단을 추출한 후 질의문의 해답 유형에 해당하는 개체를 해답 후보로 제시한다. 실험 결과 개념 규칙을 이용한 해답 추출의 정확도가 매우 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.71-73
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• 2010

웹에서 다양한 웹 지리 지역 정보를 검색할 수 있는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 웹 검색 시스템은 사용자가 키워드로 지역 웹 문서를 검색하고 해당 웹 문서를 지도와 비교하여 공간정보를 취득하며, 다른 관련 정보를 얻기 위해서는 검색과 비교를 반복해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비구조화 된 텍스트 웹 자원으로부터 지리정보 온툴로지(geo-ontology)를 확장할 수 있는 통합된 검색시스템을 제안한다. 이를 위해 문서의 정보에서 위치 정보를 추출하고 공간정보 위치 맵핑 기법을 적용하여 텍스트의 공간정보를 추출한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.9
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• pp.2185-2196
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• 1997

The existing information retrieval systems utilize thesaurus in order to search and retrieve the desired information even when the query is not accurate. However the cost for implementing and maintaining thesaurus is very high and it can not guarantee complete success of search/retrieval operation. Thus in this paper, Information Retrieval System using Keyword Network(KNetIRS) which was designed and implemented to solve these problem is introduced. Keyword Network composed of keywords which were extracted from documents. KNetIRS finds the appropriate documents by using the Keyword Network which is based on the concept of "inverted file". In addition, KNetIRS can carry out query expansion by using the Keyword Network Browser, and deal with the conjunction of "정보 검색", "정보", and "검색", by defining and implementing spilt function.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.33 no.2
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• pp.119-139
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• 1999

It Is the purpose of this research to analyse users' understanding how keyword and boolean search work in SELIS(SEoul Women's University Library and Information System) OPAC. Results of analyses of the subject, SELIS OPAC system processing, are: comprehension percentage of keyword extraction is $67(22.48\%)$ out of total 298 persons, no comprehension is $231(77.52\%)$ understanding of boolean OR In keyword search appears $115(22.48\%)$ out of 297, no understanding does $182(77.52\%)$ : comprehension of boolean AND is $98(33.11\%)$ out of 296, no understanding appears $198(66.89\%)$ understanding of using boolean and symbols is $109(36.49\%)$ out of 285, no understanding is $181(63.51\%)$ which Is lower percentage generally. And in SELIS OPAC system, in Intentional analyses to see any difference in understanding of keyword search between experience of keyword search or no, It shows no difference in interrelation $5\%$ level of significance, but In boolean search it does in interrelation $5\%$ level of significance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.16-21
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• 2021

소방 본부의 119 종합상황실에서는 24시간 국민의 안전을 위해 긴급 신고를 접수한다. 수보사 분들은 24시간 교대 근무를 하며 신고 전화에 접수 및 응대 뿐만 아니라 출동, 지휘, 관제 업무를 함께 수행한다. 이 논문에서는 이 같은 수보사의 업무 지원을 위해 우리가 구축한 음성 인식과 결합된 실시간 텍스트 분석 시스템에 대해서 소개하고, 출동 지령서 자동 작성을 위한 키워드 검출 및 대화 요약 및 개체명 인식에 기반한 대화 상태 추척 방법에 대해 설명하고자 한다. 대화 요약 기술은 음성 인식 결과를 실시간으로 분석하여 중요한 키워드의 검출 및 지령서 자동 작성을 위한 후처리를 수행하며, 문장 수준에서 개체명 인식 및 관계 분석을 통한 목적 대화의 대화 상태 추적을 수행한다. 이 같은 응용 시스템은 딥러닝 및 기계학습 기반의 자연어 처리 시스템이 실시간으로 텍스트 분석을 수행할 수 있는 기술 수준이 되었음을 보여주며, 긴급한 상황에서 많은 신고 전화를 접수하는 수보사의 업무 효율 증진 뿐만 아니라, 정확하고 신속한 위치 파악으로 신고자를 도와주어 국민안전 증진에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.