• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.1 s.63
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• pp.103-120
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• 2007

Node is the semantic unit and a part of structured document. Information retrieval from structured documents offers an opportunity to go subdivided below the document level in search of relevant information, making any element in an structured document a retrievable unit. The node-based document retrieval constitutes several similarity calculating methods and the extended node retrieval method using structure information. Retrieval performance is hardly influenced by the methods for determining document similarity The extended node method outperformed the others as a whole.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.782-784
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• 2015

본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.2
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• pp.93-108
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• 2011

We propose a extended vector space model by using ambiguous words and disambiguous words to improve the result of a Korean document classification method. In this paper we study the precision enhancement of vector space model and we propose a new axis that represents a weight value. Conventional classification methods without the weight value had some problems in vector comparison. We define a word which has same axis of the weight value as ambiguous word after calculating a mutual information value between a term and its classification field. We define a word which is disambiguous with ambiguous meaning as disambiguous word. We decide the strengthness of a disambiguous word among several words which is occurring ambiguous word and a same document. Finally, we proposed a new classification method based on extension of vector dimension with ambiguous and disambiguous words.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.10
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• pp.687-692
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• 2016

Conventional way to search documents is keyword-based queries using vector space model, like tf-idf. Searching process of documents which is based on keywords can make some problems. it cannot recogize the difference of lexically different but semantically same words. This paper studies a scheme of document search based on document queries. In particular, it uses centrality vectors, instead of tf-idf vectors, to represent query documents, combined with the Word2vec method to capture the semantic similarity in contained words. This scheme improves the performance of document search and provides a way to find documents not only lexically, but semantically close to a query document.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.3
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• pp.1-8
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• 2009

This paper proposes a new document clustering system using fuzzy logic-based genetic algorithm (GA) and semantic vector expansion technology. It has been known in many GA papers that the success depends on two factors, the diversity of the population and the capability to convergence. We use the fuzzy logic-based operators to adaptively adjust the influence between these two factors. In traditional document clustering, the most popular and straightforward approach to represent the document is vector space model (VSM). However, this approach not only leads to a high dimensional feature space, but also ignores the semantic relationships between some important words, which would affect the accuracy of clustering. In this paper we use latent semantic analysis (LSA)to expand the documents to corresponding semantic vectors conceptually, rather than the individual terms. Meanwhile, the sizes of the vectors can be reduced drastically. We test our clustering algorithm on 20 news groups and Reuter collection data sets. The results show that our method outperforms the conventional GA in various document representation environments.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.1-7
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• 2006

최근 수년간 한국어를 위한 어휘의미망에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있지만, 그 결과물을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 방안은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 단어클러스터링 시스템 개발을 통하여, 어휘의미망에 의해 확장되기 전후의 클러스터링을 수행하여 데이터를 서로 비교하였다. 단어클러스터링 시스템 개발을 위해 사용된 학습 데이터는 신문 말뭉치 기사로 총 68,455,856 어절 규모이며, 특성벡터와 벡터공간모델을 이용하여 시스템A를 완성하였다. 시스템B는 구축된 '[-하]동사류' 3,656개의 어휘의미를 포함하는 동사어휘의미망을 포함하여 확장된 것으로 확장대상정보를 선택하여 특성벡터를 재구성한다. 대상이 되는 실험 데이터는 '다국어 어휘의미망-코어넷'으로 클러스터링 결과 나타난 어휘들의 세 번째 층위까지의 노드 동일성 여부로 정확률 검수를 하였다. 같은 환경에서 시스템A와 시스템B를 비교한 결과 단어클러스터링의 정확률이 45.3%에서 46.6%로의 향상을 보였다. 향후 연구는 어휘의미망을 활용하여 좀 더 다양한 시스템에 체계적이고 폭넓은 평가를 통해 전산시스템의 향상은 물론, 연구되고 있는 많은 어휘의미망에 의미 있는 평가 방안을 확대시켜 나가야 할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.36-41
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• 1996

한글을 대상으로 하는 검색 시스템의 강우 문서의 대부분을 차지하는 복합명사는 원칙적으로 단어와 단어 사이를 띄어 써야 하지만 붙여쓰기 또한 허용하므로 정보 검색 시스템에서는 이를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 MIDAS/IR 정보검색 시스템에서 통계적인 정보를 이용하여 복합명사를 처리하는 방법을 구현하고 이를 실험을 통하여 평가하고자 한다. MIDAS/IR은 크게 복합명사의 통계적인 정보를 이용하는 색인 부분과 확장 불리한 모델 및 벡터 공간 모델을 제공하는 검색 부분으로 이루어져 있다. 색인기에서는 복합명사를 처리할 뿐 아니라 고유명사와 같이 사전에 등록되지 않은 명사를 처리하는 작업을 하게 되며 검색 부분은 클래스 라이브러리로 구현되어 있어 임의의 검색 모델도 쉽게 추가 될 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서는 KTSET을 이용하여 불리한 모델 및 벡타 공간 모델에서의 성능을 실험을 통하여 평가하였으며, n-그램을 사용한 시스템과 비교 분석하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.2
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• pp.95-106
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• 2014

In this study, the applicability of a standard vector model was evaluated using RIMGIS vector data and a portal based river-geospatial information web service system was developed using XML and JSON based data linkage between the server and the client. The RIMGIS vector data including points, lines, and polygons were converted to the Geospatial Data Model(GDM) developed in this study and were validated by layers. After the conversion, it was identified that the attribute data of a shape file remained without loss. The GeoServer GDB(GeoDataBase) that manages a DB in the portal was developed as a management module. The XML-based Geography Markup Language(GML) standards of OGC was used for accessing to and managing vector layers and encoding spatial data. The separation of data content and expression in the GML allowed the different expressions of the same data, convenient data revision and update, and enhancing the expandability. In the future, it is necessary to improve the access, exchange, and storage of river-geospatial information through the user's customized services and Internet accessibility.

• Korean Journal of Oriental Medicine
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• v.12 no.3 s.18
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• pp.1-15
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• 2006

For the recent several years, there has been much interest in lexical semantic network. However, it seems to be very difficult to evaluate the effectiveness and correctness of it and invent the methods for applying it into various problem domains. In order to offer the fundamental ideas about how to evaluate and utilize lexical semantic networks, we developed two automatic word clustering systems, which are called system A and system B respectively. 68,455,856 words were used to learn both systems. We compared the clustering results of system A to those of system B which is extended by the lexical-semantic network. The system B is extended by reconstructing the feature vectors which are used the elements of the lexical-semantic network of 3,656 '-ha' verbs. The target data is the 'multilingual Word Net-CoreNet'.When we compared the accuracy of the system A and system B, we found that system B showed the accuracy of 46.6% which is better than that of system A, 45.3%.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.224-230
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• 2000

기존의 전문 검색 시스템은 문서를 단지 단어의 연속이라는 제한적 관점에서만 바라보았다. 또한 기존의 필드 검색 시스템은 고정된 필드를 색인 및 검색대상으로 하거나, 문서의 내용이 아닌 메타 정보에 관한 검색만이 가능하였다. 본 논문에서는 내용과 필드 구조를 통합하여 가변 필드 구조 문서를 색인 및 검색하는 모델인 교차 필드 검색 모델을 제안한다. 기존 정보검색 시스템의 기능을 기본으로 제공하면서 필드구조를 색인/검색하기 위한 기능적 요구사항을 제시하고, 내용 및 필드 구조를 색인하면서 동적인 삽입/삭제가 가능한 색인 구조를 제안한다. 아울러 검색시에 문서 가중치를 계산하여 문서를 순위조정하는 분리언 모델, 확장 불리언 모델, 벡터 공간 모델의 변형 모델을 제시한다. 아울러 구현 사례로 STEER-XDS 검색 시스템에 대해 알아본다.