• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제27권9호
• /
• pp.961-972
• /
• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의어로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의어에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 Dec-Hi 방법, 용어 분포 유사도를 이용한 방법, 퍼지 추론을 이용한 방법들을 정확률-재현률을 사용하여 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.605-615
• /
• 2000

본 논문에서는 정보검색에서 시소러스를 이용한 효율적이고 효과적인 질의 평가 기법을 제안한다. 제안된 방법에서 시소러스 내부 용어들 간의 관계와 관련도가 용어 매트릭스로 표현되며, 용어들 간의 관계는 동의, 계층, 그리고 연관관계의 세 가지 관계가 제공된다. 시소러스 내부 용어들 간의 무시된 관련도가 퍼지 이론에 근거한 용어 매트릭스의 전이폐쇄 알고리즘에 의해 추론된다. 따라서 다양한 관계에 따른 시소러스에 표현된 지식을 이용할 수 있다. 또한 질의 평가시 용어 매트릭스를 이용하기 때문에 논문[3-7]에서 사용되는 방법보다 시간적으로 효율적이다. 그리고 정의된 용어 매트릭스는 논문[8]에서 발생되는 문제점을 제거하여 검색 효과를 높이기 위해 논문[6]에서 제안된 질의 평가함수와 용이하게 통합시킨다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제27권1호
• /
• pp.90-100
• /
• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 피드백 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의와의 관련 정도를 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고 피드백 문서들에서 발생 빈도 유사성을 이용하여 초기 질의에 대한 후보 용어의 관련 정도를 산정하며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 질의어를 확장하지 않은 방법, Dec-Hi방법들을 정확률-재현율을 사용하여 평가 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.43-49
• /
• 2005

이 논문에서는 전자 사전의 뜻 풀이말을 이용하여 용어를 자동 분류하는 용어 클러스터링 시스템을 설계하였다. 클러스터링 성능에 영향을 미치는 요소로 자질 선택 자질 표현 그리고 유사도 측정 등이 있다. 이 논문에서는 이러한 요소들이 용어 클러스터링에 미치는 영향을 평가해보았다. 클러스터링 결과를 객관적으로 비교하기 위해서 용어 클러스터링 결과와 한국어 의미 계층망에서 추출한 정답 클러스터를 비교하였다 실험 결과, 용어의 뜻 풀이말만 자질로 사용한 방법보다는 뜻 풀이말 자질을 확장하는 방법이 훨씬 더 좋은 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.141-148
• /
• 2020

용어추출은 도메인 텍스트 모음으로부터 도메인 용어 목록을 인식하는 작업이다. 용어추출의 기존 효과적인 방법들은 비교사 방식으로 동작하며, 후보 용어 집합을 추출하는 작업과 후보 용어에 용어중요도를 할당하는 작업을 주요 단계로 포함한다. 후보 용어의 용어중요도 계산과 관련하여 본 논문에서는 후보 용어의 내부 및 외부용어집합을 활용한다. 내부용어집합은 후보 용어에 포함된 다른 짧은 용어들의 집합이며, 외부용어집합은 후보 용어가 포함된 다른 긴 용어들의 집합이다. 본 논문에서는 후보 용어의 내부 혹은 외부용어집합으로부터 후보 용어의 용어 강도를 계산하는 다양한 강도 함수들을 제시하고, 이들 용어 강도 값들과 C-value 점수를 결합하는 용어중요도 계산 방법을 소개한다. 생물학 및 전산언어학 분야 영어 데이터셋을 사용한 성능 평가에서는 제안된 방법의 용어추출 성능을 비교하고 분석한다. 제안된 방법은 생물학 및 전산언어학 분야 데이터셋에 대해 각각 최대 1%와 3% 차이의 성능 향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권8호
• /
• pp.47-54
• /
• 2021

핵심구 추출은 문서의 내용을 대표하는 주제 용어를 자동 추출하는 작업이다. 비지도 방식 핵심구 추출에서는 문서 텍스트로부터 핵심구 후보 용어가 되는 단어나 구를 추출하고 후보 용어에 부여된 중요도에 기반하여 최종 핵심구들이 선택된다. 본 논문에서는 비지도 방식 핵심구 후보 용어 중요도 계산에서 단어 유형 후보 용어와 구 유형 후보 용어의 중요도를 조정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 핵심구 추출 대상 문서 텍스트로부터 후보 용어 집합의 타입-토큰 비율과 고빈도 대표 용어의 정보량을 단어 유형과 구 유형으로 구분하여 수집한 후 중요도 조정에 활용한다. 실험에서는 영어로 작성된 full-text 논문을 대상으로 구축된 4개 서로 다른 핵심구 추출 평가집합들을 사용하여 성능 평가를 수행하였고, 제안된 중요도 조정 방법은 3개 평가집합들에서 베이스 라인 및 비교 방법들보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
• /
• pp.481-483
• /
• 2002

본 논문에서는 데이터 결합 영역에서 문서값을 정규화 하는 기법과 결합함수에 따라 용어가중치 결합이 검색성능에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였으며, 특히 용어가중치 결합이 실질적으로 효율적인가를 성능 향상률 측면과 검색시스템의 효율성 측면에서 검증하고, 성능이 향상된 용어가중치 결합의 특징을 분석하였다. 실헙결과 대부분의 장어가중치 결합은 문서값 정규화 기법과 실험집단에 관계없이 높은 성능 향상률을 보이지 않았다. 특히 단일가중치고 높은 검색성능을 보였던 상위 가중치 알고리즘들은 다른 가중치 알고리즘과 결합할 경우 두드러진 성능 향상률을 보이지 않았다. 검색시스템의 효율성 측면에서 용어가중치 결합을 평가한 결과 문헌 내 단어빈도를 최대단어 빈도로 정규화한 가중치 알고리즘이 코사인 정규화 기법을 적용한 가중치 알고리즘들과 결합될 때 5개 실험집안에서 최적 단일가중치 보다 2% 이상 높은 성능을 보였다. 이는 서로 다른 특성을 지니는 용어가중치 알고리즘들이 장단점을 보완하여 검색성능을 향상시킨 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 용어가중치 결합의 효율성은 컬렉션과 가중치 알고리즘의 특성에 의존적이었으며, 비록 각 용어가중치 결합의 성능이 높게 나타날지라도 최적의 성능을 보인 달일가중치와 비교하면 그 성능 차이가 미미하거나 낮아서 대부분의 용어가중치 결합이 실질적으로 효과적이지 못하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.236-236
• /
• 2021

최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.

• 대한수의사회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.514-523
• /
• 2002

우선, 방사선의 생물학적 영향에 대하여 이해를 하기 위해서는 방사선 생물학, 방사선 유전학, 방사선 물리학 그리고 방사선 화학 등에 대한 최소한의 지식의 뒷받침이 있어야 하지만 용어의 전문성이 높아서 용어적 해석만을 위해서도 많은 시간이 소요될 것으로 생각이 된다. 특히, 방사선의 생물에 대한 영향을 평가하기 위해서는 세포유전학적 지식을 바탕으로 하는 방사선의 급$\cdot$만성 방사선 효과에 대한 설명이 필요할 수 밖에 없기 때문에 앞에서 열거한 분야들이 상호 보완되어야 한다고 생각이 된다. 본 투고에는 우선적으로 방사선 환경에 대하여 열거하면서 방사선 노출 형태들과 생물학적 영향에 대하여 최소한의 설명을 중심으로 기술하고자 한다.

• 대한예방한의학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.85-97
• /
• 2024

목적 : 본 연구는 한의약에서 사용하는 용어가 SNOMED CT로 매핑 가능한지 여부를 조사하고, 한의약 용어를 표현하기 위해 기존 SNOMED CT 온톨로지를 개선할 수 있는 방안을 제안하는 것을 목표로 하였다. 방법 : 선행 연구의 매핑 가이드라인에서 제시된 7단계 과정을 수정하여 활용하였다. 매핑의 목적 및 범위 정의, 용어 추출, 개념 추출, 매핑을 위한 소스 용어 작업, SNOMED CT 개념 검색, 매핑 관계 분류 및 매핑 검증의 과정을 수행하였다. 매핑의 목적은 한의약 임상 아이디어를 표현하는 표준 용어로서 SNOMED CT를 평가하는 것이고, 범위에는 편두통 환자 관리의 평가, 진단, 치료 및 예방을 포함하였다. 결과 : 총 546개의 용어가 추출되었다. 중복된 용어를 제거한 후, 271개의 개념이 SNOMED CT 매핑에 사용되었다. 이중 43.2%는 SNOMED CT 개념과 의미론적으로 동등하게 매핑되었고(117개 개념), 39.1%는 SNOMED CT 개념이 더 포괄적인 의미를 가지도록 매핑되었다(106개 개념). 상대적으로 포괄적인 의미를 가지는 SNOMED CT 개념에 매핑된 한의약 개념 106개 중 19개는 SNOMED CT 후조합을 이용하여 의미론적으로 동등하게 표현이 가능하였다. 나머지 17.7%의 한의약 개념은 SNOMED CT에 매핑할 수 없었다. 결론 : 본 연구는 한의약에서 사용되는 개념을 SNOMED CT에 매핑하여 한의약 용어를 표준화하였다. 연구 결과를 바탕으로, 한의약에서 사용되는 용어를 표준의료용어로 표현하기 위하여 SNOMED CT에 새로운 개념과 속성을 추가하는 것을 제안한다.