• Title/Summary/Keyword: 한글문서 정보

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A Study on Hangul Text File Management and Effective Code Conversion (한글 문서화일의 관리와 효과적인 코드변환에 관한 연구)

  • Yun, Ho-Sang;Shon, Jin-Gon;Hwang, Chong-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1989.10a
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    • pp.191-196
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    • 1989
  • 한글 문서화일을 작성할 때 한글코드로서 일반적으로 많이 사용되는 것은 2 Byte 완성형 코드와 2 Byte 조합형 코드이다. 이 두 코드체제는 각각 내제된 장점이 있으며 이로 인하여 많은 논란이 되어 왔으나, 두 코드체제를 이용하여 작성되는 한글 문서 화일은 여전히 늘어나고 있는 것이 현 실정이다. 이러한 배경에서 한글 문서화일의 코드변환에 관해서는 계속 연구되어 왔고 현재 여러종류의 변환프로그램이 실용화되어 있다. 본 논문에서는 기존의 변환프로그램에서 한글 문서화일을 화일 단위로 변환시키는 것을 표시난 (tag field) 개념을 도입하여 디스크 단위로 변환시킬 수 있도록 개선된 변환프로그램을 제시하였다. 아울러 코드변환시 변환이 필요한 화일을 쉽게 찾을 수 있도록 한글 문서화일에 대하여 그 작성 코드의 종류를 표시할 수 있는 DOS 명령어를 제시하였다.

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An Effective Indexing Method for Hangul Texts (한글 문서를 위한 효과적인 색인 방법)

  • 이준호;박혁로;박현주;안정수;김명호
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 1995.08a
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    • pp.11-14
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    • 1995
  • 기존의 한글 자동 색인 방법들은 어절 단위 색인법과 형태소 단위 색인법으로 분류될 수 있다. 전자는 문서내의 어절에서 색인어의 부분으로서 가치가 없는 음절들을 제거함으로써 색인어를 추출하는 방법으로, 문서에 복합 명사들이 많이 포함되어 있을 경우 검색효과가 저하되는 문제점을 지니고 있다. 후자는 형태소 해석이나 구문 해석을 이용하여 중요한 의미를 갖는 명사나 명사구를 추출하는 방법으로, 단일 명사를 추출함으로써 복합 명사의 띄어 쓰기 문제를 극복할 수 있다. 그러나, 색인 과정에서 요구되는 많은 언어 정보를 개발하고 유지 보수해야 하는 부담을 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 색인 방법들의 문제점들을 완화할 수 있는 새로운 색인 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 평가한다.

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Sequencing Document Clusters to Support Human Annotation Efforts (효율적인 문서 처리 작업을 위한 문서집합 나열)

  • Nah, Chong-Yeol;Moon, Il-Chul;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2008.10a
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    • pp.75-78
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    • 2008
  • 온톨로지 어노테이션(Annotation)과정은 수동에 의해 대부분의 문서 처리 작업이 진행되고 있다. 그러므로 계획적이지 않은 문서 처리는 자칫 일관성이나 효율성을 떨어뜨릴 수가 있다. 예를 들어, 처리되는 문서들의 도메인이 자주 바뀌면, 수동 어노테이션을 하는 작업자는 객관성을 잃을 가능성이 높다. 따라서, 본 연구에서는 처리되는 문서집합의 도메인이 최대한 연관성이 유지되도록 처리 문서를 집합하여 나열하는 알고리즘을 소개한다. 첫번째로, 문서들을 유사한 주제 집합으로 형성한다. 두번째로, 두개 이상의 집합에 겹치는 문서들을 계산한다. 마지막으로, 이러한 겹침이 최대화 되도록 문서들의 처리 순서를 나열한다. 본 알고리즘을 IT관련 위키피디아 문서집합을 이용하여 평가를 시행했다. 평가 결과 우리의 알고리즘을 이용하면 처리되는 문서들의 도메인 이동이 무작위로 처리하는 것 보다 연속적이었음을 수치상으로 계산할 수 있었다.

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SNS news Recommendation by Using Cosine Similarity (코사인 유사도 기법을 이용한 뉴스 추천 시스템)

  • Kim, Simon;Kim, Hyung-Jun;Han, In-Kyu
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2013.10a
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    • pp.163-166
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    • 2013
  • 사용자별로 SNS/RSS 구독 뉴스 분석을 통해 사용자가 관심이 있는 새로운 뉴스를 추천해 주는 시스템을 설계하고 구현한다. 뉴스 추천 시스템의 설계를 위해 전체 시스템에서 사용자와 서버에서의 작업을 명세하고, 이중에 주요 기능을 담당하는 부분을 구현한다. 구현된 주요 기능은 선호 문서가 들어왔을 때 특징을 추출하고 이를 저장하는 것과 새로운 문서가 들어왔을 때 선호 문서군과 얼마나 유사한지 판별하여 문서에 대한 추천 여부를 결정하는 것이다. 선호 문서의 특징 추출에 대해서는 형태소 분석을 통해 단어와 빈도를 추출하고 이를 누적하여 저장한다. 또한, 새로운 문서가 들어왔을 때 코사인 유사도를 계산하여 사용자가 선호하는 학습문서와의 유사도 비교를 통해 문서 추천 여부를 결정한다. 구현된 시스템에서 실제로 연관된 선호 문서군을 학습시키고, 연관된 새로운 문서 혹은 연관되지 않은 새로운 문서에 대한 추천 여부를 비교하는 것으로 시스템 정확도를 파악한다.

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Implementation of the Text Abstraction System using the Statistical Information of Korean Documents (한국어 문서의 통계적 정보를 이용한 문서 요약 시스템 구현)

  • Kang, Sang-Bae;Cho, Hyuk-Kyu;Kwon, Hyuk-Chul;Park, Jae-Deuk;Park, Dong-In
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1997.10a
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    • pp.28-33
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    • 1997
  • 이 논문에서는 문장 유사도 측정 기법과 말뭉치 정보를 이용한 문서요약 시스템을 구현하였다. 문서 요약은 문서에서 문장 단위로 단어를 추출하여 문장을 단어의 벡터로 표현하고, 문서 내 단어의 출현빈도와 말뭉치 내 단어의 사용빈도를 이용하여 각 문장의 중요도를 계산한다. 그리고 중요도가 높은 상위 몇 위의 문장을 요약문장으로 추출한다. 실험 결과, 문서내 단어빈도의 중요도를 낮추고, 말뭉치내 일반 사용빈도를 단어의 가중치에 추가했을 때 가장 좋은 효율을 보였다. 또 요약하고자 하는 문서와 유사한 말뭉치를 사용 했을 때 높은 효율을 보였다.

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Hybrid Document Summarization using a TextRank Algorithm and an Attentive Recurrent Neural Networks (TextRank 알고리즘과 주의 집중 순환 신경망을 이용한 하이브리드 문서 요약)

  • Jeong, Seok-won;Lee, Hyeon-gu;Kim, Harksoo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.47-50
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    • 2017
  • 문서 요약은 입력 문서가 가진 주제를 유지하면서 크기가 축약된 새로운 문서를 생성하는 것이다. 문서 요약의 방법론은 크게 추출 요약과 추상 요약으로 구분된다. 추출 요약의 경우 결과가 문서 전체를 충분히 대표하지 못하거나 문장들 간의 호응이 떨어지는 문제점이 있다. 최근에는 순환 신경망 구조의 모델을 이용한 추상 요약이 활발히 연구되고 있으나, 이러한 방법은 입력이 길어지는 경우 정보가 누락된다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해소하기 위해 추출 요약으로 입력 문서의 중요한 일부 문장들을 선별하고 이를 추상 요약의 입력으로 사용했을 때의 성능 변화를 관찰한다. 추출 요약을 통해 원문 대비 30%까지 문서를 요약한 후 요약을 생성했을 때, ROUGE-1 0.2802, ROUGE-2 0.1294, ROUGE-L 0.3254의 성능을 보였다.

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Extension and Validation of Hangul Text Collection(HANTEC) (한국어 테스트 컬렉션 HANTEC의 확장 및 보완)

  • Kim, Ji-Young;Jang, Dong-Hyun;Myaeng, Sung-Hyon;Lee, Suk-Hoon;Seo, Jeong-Hyun;Kim, Hyun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2000.10d
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    • pp.210-215
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    • 2000
  • HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정보검색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.

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A Comparative Study on the Type of Electronic Document via Internet (인터넷 전자문서 형식에 관한 비교 연구)

  • 조현양;최성필;고기형;송원택
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 1999.08a
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    • pp.123-128
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    • 1999
  • 최근 급속히 발달한 인터넷을 통해 단순한 전자우편뿐만 아니라 학술 논문, 저작물 및 보고서, 계약서 등 실제 물리적인 문서를 표현하는 전자문서의 교환이 빈번하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 전자문서 형식들인 가지고 있는 특성과 장단점을 비교 연구하였다. 우선 문서교환을 목적으로 하는 전자문서 형식이 가져야 할 특성으로 범용성, 신속성, 장치 독립성, 간결성, 확장성 등을 제시하고 이를 기준으로 현재 사용되거나 제안되고 있는 전자문서 형식들을 평가하였다. 특히 DVI, HTML, XML, SGML. PDF, Postscript 등의 문서 형식들을 대상으로 조사하고 평가하였다. 그 결과 연군개발정보센터에서 사용 중인 DVI 문서 형식이 한글 문서를 인터넷 상에 구현하는 가장 효율적인 방법 가운데 하나임이 증명되었다.

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BART with Random Sentence Insertion Noise for Korean Abstractive Summarization (무작위 문장 삽입 노이징을 적용한 BART 기반의 한국어 문서 추상 요약)

  • Park, Juhong;Kwon, Hongseok;Lee, Jong-Hyeok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.455-458
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    • 2020
  • 문서 요약은 입력 문서의 핵심 내용을 파악하여 짧고 간결한 문장으로 나타내는 과정이다. 최근에는 문서 요약을 위해 사전 학습된 언어 모델을 이용하는 방식이 여럿 제안되고 있지만, 이러한 언어 모델들은 문서 요약의 특성을 고려하지 않고 설계된 입력 노이즈 방식을 사용하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 한국어 문서 추상 요약에 사전 학습 언어 모델인 BART를 도입하고, 입력 문서에 무작위 문장을 삽입하는 노이징 방식을 추가하여 문서 추상 요약 모델의 언어 이해 능력을 향상시키는 방법론을 제안한다. 실험 결과, BART를 도입한 문서 요약 모델의 결과는 다른 요약 모델들의 결과에 비해 전반적으로 품질 향상을 보였으며, BART와 함께 무작위 문장을 삽입하는 노이징 방법은 적은 비율로 삽입하는 경우 추가적인 성능 향상을 보였다.

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Design and Implementation of Hangul Document Recognition System by Stroke Extraction (획 추출에 의한 한글 문서 인식 시스템의 설계 및 구현)

  • Lee, Kwan-Yong;Lee, Yill-Byung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1990.11a
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    • pp.200-207
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    • 1990
  • 본 논문은 다양한 활자체 및 크기의 한글 문자 영상에서의 정보량 및 엔트로피의 분포에 관한 연구이다. 12 종류의 서로 다른 활자체 및 크기의 한글 문자 영상이 실험에 사용되었으며, 사용 빈도수가 높은 520 자의 한글 문자 영상에 대하여 정보량과 엔트로피를 측정하였다. 실험 결과의 분석을 통하여 정보량과 엔트로피의 측정치는 문자의 구조적 형태에 따라 변하지만 활자체에는 무관하며, 대부분의 정보량이 문자의 가장자리 부분에 위치함을 알 수 있었다.

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