• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.2
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• pp.145-165
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• 2006

Information filtering systems, which are designed fur users' needs, do not satisfy user's diverse requests as their filtering accuracy is unstable sometimes. This study suggests an information filtering system based on cognitive brain mapping by simulating the processes of information in human brain. Compared to traditional filtering systems, which use specific words or pattern in their filtering systems, the method suggested in this article uses both key words and relationships among these words. The significance of this study is on simulating information storing processes in human brain by mapping both key words and their relationships among them together. To combine these two methods, this study finds balances in representing two methods by searching optimal weights of each of them.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.346-348
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• 2006

기존의 웹 이미지 검색 시스템들은 웹 페이지에 포함된 텍스트들의 출현빈도, 태그유형 등을 고려해 각 키워드들의 중요도를 평가하고 이를 이용해 이미지의 캡션을 결정한다. 하지만 텍스트 정보만으로 캡션을 결정할 경우, 키워드와 이미지 사이의 관련성을 평가할 수 없어 부적절한 캡션의 배제가 어렵고, 사람의 인지와 맞지 않는 캡션이 추출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 이미지 마이닝 방법을 통해 웹 페이지로부터 캡션 후보 키워드를 추출하고, 자동 이미지 주석 방법을 통해 이미지의 개념 부류 키워드를 결정한 후, 두 종류의 키워드를 결할하여 캡션을 선택한다. 가능한 결합 방법으로는 키워드 병합 방법, 공통 키워드 추출 방법, 개념 부류 필터링 방범 캡션 후보 필터링 방법 등이 있다. 실험에 의하면 키워드 병합 방법은 높은 재현율을 가져 이미지에 대한 다양한 주석이 가능하고 공통 키워드 추출 방법과 개넘 부류 키워드 필터링 방법은 정확률이 높아 이미지에 대한 정확한 기술이 가능하다. 특히, 캡션 후보 키워드 필터링 방법은 기존의 방법에 비해 우수한 재현율과 정확률을 가지므로 기존의 방법에 비해 적은 개수의 캡션으로도 이미지를 정확하게 기술할 수 있으며 일반적인 웹 이미지 검색 시스템에 적용할 경우 효과적인 방법이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.3
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• pp.277-285
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• 2007

This research proposes a personalized mobile web contents creation method that uses web news channel contents-based analysis. It promptly acquires data through the RSS and RSS-linked web pages which have been supplied by the existing web sites for a news search. And then It applies a personalization method using analysis in contents filtering and generation. The proposed method will make creating mobile web contents easier while lowering wireless contents production costs. Moreover, It can be improved a user satisfaction for contents filtering and access with using analysis that fits in with a matter of user's specific interest.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.583-586
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• 2023

대량 문자서비스를 통한 스팸 문자가 계속 증가하면서 이로 인해 도박, 불법대출 등의 광고성 스팸 문자에 의한 피해가 지속되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 연구되어 왔지만 기존의 방법들은 주로 사전 정의된 키워드나 자주 나오는 단어의 출현 빈도수를 기반으로 스팸 문자를 검출한다. 이는 광고성 문자들이 시스템에서 자동으로 필터링 되는 것을 회피하기 위해 비정상 문자를 조합하여 스팸 문자의 주요 키워드를 의도적으로 변형해 표현하는 경우에는 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 기반 객체 탐지 및 OCR 기술을 활용하여 스팸 문자에 사용된 변형된 문자열을 정상 문자열로 복원하고, 변환된 정상 문자열을 문장 수준 이해를 기반으로 하는 자연어 처리 모델을 이용해 스팸 문자 콘텐츠를 분류하는 방법을 제안한다. 그리고 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 키워드 기반 필터링, 나이브 베이즈를 적용한 방식과의 비교를 통해 성능 향상이 이루어짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.283-286
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• 2011

스팸 메시지는 불특정 다수에게 보내지는 광고성 메시지로서 최근 들어 그 양이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 스팸 메시지 필터링을 위한 시스템을 제안하며 기존 환경에서 자주 사용되었던 키워드 기반 필터링 시스템의 단점을 해결하고자 고안되었다. 베이지안 네트워크를 통해 스팸 메시지들의 패턴을 추출하고 추출된 패턴을 멀티 레이어 퍼셉트론을 이용해 학습하여 메시지들을 분류한다. 이 시스템을 통해 약 93.5%의 필터링 정확도률을 얻었으며 키워드 선택 대신 스팸 메시지를 선택해 학습시킴으로서 사용하기 쉽고 사용자에 맞는 시스템을 구성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.7-9
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• 2006

유해 정보란 정보의 홍수 속에서 무차별적으로 제공되는 음란, 폭력 등의 내용을 담고 있는 정보를 말한다. 이러한 유해 정보들로부터 청소년 등 사회적으로 보호를 받아야 할 인터넷 이용자들을 보호하기 위한 장치가 필요하다. 현재 다양한 방법이 제안되고 연구되고 있다. 본 연구에서는 유해 문서의 필터링을 기법 중 키워드 필터링에서 사용되는 유해어 사전을 위한 자질어 추출 알고리즘에 대해서 비교/연구하였다. 키워드 필터링에서 자질어는 필터링의 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 필터링의 성능을 높이기 위한 자질어 추출 알고리즘 선택은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 알고리즘을 비교 분석하여 정확하고 효율적인 자질어 추출 알고리즘 조합을 찾고자 하였다. 그 결과 CHI/TF-IDF 조합이 높은 성능을 보였으며 92%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.7
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• pp.345-350
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• 2016

This research suggests the keyword filtering about disaster and the method of detecting area in real-time event detecting system by analyzing contents of twitter. The diffusion of smart-mobile has lead to a fast spread of SNS and nowadays, various researches based on studying SNS are being processed. Among SNS, the twitter has a characteristic of fast diffusion since it is written in 140 words of short paragraph. Therefore, the tweets that are written by twitter users are able to perform a role of sensor. By using these features the research has been constructed which detects the events that have been occurred. However, people became reluctant to open their information of location because it is reported that private information leakage are increasing. Also, problems associated with accuracy are occurred in process of analyzing the tweet contents that do not follow the spelling rule. Therefore, additional designing keyword filtering and the method of area detection on detecting real-time event process were required in order to develop the accuracy. This research suggests the method of keyword filtering about disaster and two methods of detecting area. One is the method of removing area noise which removes the noise that occurred in the local name words. And the other one is the method of determinating the area which confirms local name words by using landmarks. By applying the method of keyword filtering about disaster and two methods of detecting area, the accuracy has improved. It has improved 49% to 78% by using the method of removing area noise and the other accuracy has improved 49% to 89% by using the method of determinating the area.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.109-114
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• 2022

질의 생성 모델은 스마트 스피커, 챗봇, QA 시스템, 기계 독해 등 다양한 서비스에 사용되고 있다. 모델을 다양한 서비스에 잘 적용하기 위해서는 사용자들의 실제 질의 특성을 반영한 자연스러운 질의를 만드는 것이 중요하다. 본 논문에서는 사용자 질의 특성을 반영한 간결하고 자연스러운 질의 자동 생성 모델을 소개한다. 제안 모델은 topic 키워드를 통해 모델에게 생성 자유도를 주었으며, 키워드형 질의→자연어 질의→응답으로 연결되는 chain-of-thought 형태의 다중 출력 구조를 통해 인과관계를 고려한 결과를 만들도록 했다. 최종적으로 MRC 필터링과 일관성 필터링을 통해 고품질 질의를 선별했다. 베이스라인 모델과 비교해 제안 모델은 질의의 유효성을 크게 높일 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.47-51
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• 2003

인터넷을 통해 제공되는 맡은 양의 뉴스 정보 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것이 필요하다. 먼저, 인터넷에 접속된 뉴스서버들의 뉴스 문서를 각 그룹별로 수집한다. 수집된 뉴스 문서를 대상으로 퍼지추론을 통하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 각 뉴스그룹의 문서에서 단어들을 분석하여 입력된 단어들의 개수를 이용하여 정규화 시켜서 대표적인 비지도학습 신경망인 코호넨 신경망을 사용하여 학습시킨다. 코호넨 신경망으로 추출된 단어들의 연관성을 활용하여 뉴스그룹을 클러스터링한다. 최종적으로 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면, 학습된 신경망이 유사한 뉴스그룹들을 사용자에게 제시해준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.581-584
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• 2002

인터넷의 급성장과 함께 인터넷을 통해 제공되는 서비스 중 사용자들에게 제공되는 뉴스서비스는 사용자가 원하지 않은 뉴스들까지 제공됨으로써 원하는 뉴스만을 골라서 제공받을 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자가 입력하는 키워드를 이용하여 각 뉴스서버에서 제공하는 뉴스 중 사용자의 요구에 적합한 뉴스를 필터링하는 에이전트 시스템을 구현하였다.