• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.435-442
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• 2003

정보 추출(Information Retrieval) 시스템은 거대한 양의 정보들 가운데 필요한 정보의 적절한 탐색을 도와주기 위한 도구이다. 이는 사용자가 요구하는 정보를 보다 정확하고 보다 효과적이면서 보다 효율적으로 전달해주어야만 한다. 그러기 위해서는 문서내의 무수히 많은 속성들 가운데 해당 문서의 특성을 잘 반영하는 속성만을 선별해서 적절히 활용하는 것이 절실히 요구된다. 이에 본 연구는 기존의 한글 문서 분류시스템(CB_TFIDF)[1]의 정확도와 신속성 두 가지 측면의 성능향상에 초점을 두고 있다. 기존의 영문 텍스트 문서 분류시스템에 적용되었던 다양한 속성선택 기법들 가운데 잘 알려진 세가지 즉, Information Gain, Odds Ratio, Document Frequency Thresholding을 통해 선별적인 사례베이스를 구성한 다음에 한글 텍스트 문서 분류시스템에 적용시켜서 성능을 비교 평가한 후, 한글 문서 분류시스템에 가장 적절한 속성선택 기법과 속성 선택에 대한 가이드라인을 제시하고자 한다.

• East Asian mathematical journal
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• 제35권4호
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• pp.489-508
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• 2019

In this paper we used text mining method to analyze journals of mathematics education posterior to the year of 2016. To figure out trends of mathematics education research. we analyzed the key words largely mentioned in the recent mathematics education journals by Term Frequency and Term Frequency-Inverse Document Frequency method. We also looked at how these keywords match up with the key words that appear of education to prepare for future society. This result can infer the characteristics of mathematics education research in the aspect upcoming research topics.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.103-109
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• 2018

In this paper, we propose a dynamic document classification method which breaks away from existing document classification method with artificial categorization rules focusing on suppliers and has changing categorization rules according to users' needs or social trends. The core of this dynamic document classification method lies in the fact that it creates classification criteria real-time by using topic modeling techniques without standardized category rules, which does not force users to use unnecessary frames. In addition, it can also search the details through the relevance analysis by calculating the relationship between the words that is difficult to grasp by word frequency alone. Rather than for logical and systematic documents, this method proposed can be used more effectively for situation analysis and retrieving information of unstructured data which do not fit the category of existing classification such as VOC (Voice Of Customer), SNS and customer reviews of Internet shopping malls and it can react to users' needs flexibly. In addition, it has no process of selecting the classification rules by the suppliers and in case there is a misclassification, it requires no manual work, which reduces unnecessary workload.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.79-84
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• 2022

본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권6호
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• pp.417-424
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• 2002

자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나, 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서 요약에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이타를 구축하고 실험하였으며 문장 중요도를 사용하지 않은 시스템 보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1660-1671
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• 2004

본 논문은 두 문서간 유사도 측정 방법을 제안한다. 제안한 유사도 측정 모델의 주안점은 문서간 관련성의 정도를 두 문서간 일치하는 단어(term)및 단어쌍(tenn-phrase)에 기반하여 이들이 해당 문서에서 차지하는 가중치를 통해 측정하는 것이다. 유사도 측정 과정에 영향을 미치는 특징을 설계함에 있어 기존의 연구들이 하나의 특징만을 고려하였던 것에 비하여 본 논문은 여러 가지 특징들을 고려한다 즉, 단어뿐만 아니라 단어쌍과 관련된 특징을 결합하여 신경망을 통해 유사도를 측정한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 두 가지 측면에서 실험하였다. 첫 번째는 두 문서의 동일성 여부를 검증하는 문제이며, 두 번째는 다수의 문서를 대상으로 유사한 문서를 찾는 검색 문제이다. 이 두 가지 실험 모두에서 제안 방법이 기존의 Cosine 유사도 계산 방법 및 구색인 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1085-1089
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• 2015

과거의 텍스트마이닝기법은 텍스트 자체의 복잡성과 텍스트 내에 산재한 변수의 자유도 때문에 분석 알고리즘을 구현하는데 어려움이 있었다. 의미 있는 정보를 얻기 위하여 어렵게 알고리즘을 구현했다고 하더라도, 기계적으로 텍스트 분석에 소요되는 시간이 텍스트를 사람이 직접 읽어 분석 하는 것보다 많은 시간이 요구 되었다. 그러나 최근 하드웨어와 분석 알고리즘의 발전과 함께 빅데이터라는 기술이 등장하였으며, 앞에서 설명한 제약사항을 극복할 수 있게 되었고, 텍스트마이닝을 통한 분석이 현실세계에서 그 가치를 충분히 인정받고 있다. 만약, 텍스트의 탐색 수준에서 벗어나 마이닝을 통하여 분석이 가능하다면 텍스트 분석에 소비되는 인적, 물적 자원의 비용을 절감할 수 있기 때문에 공공분야에서 절실히 요구되는 창조적인 일에 더 많은 자원을 효과적으로 활용할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 인적 자원이 수작업으로 하는 공공분야 문서 분류의 결과값과 빅데이터 환경에서 텍스트마이닝기반의 문서내 단어 빈도수(TF-IDF)와 문서간 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 활용한 공공분야 문서분류의 결과값을 비교하여 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.401-406
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• 2019

본 논문에서는 XML 형태의 논문이나 보고서로 작성된 문서를 분석하는 시스템을 제안한다. 논문이나 보고서에서 지정한 키워드를 추출하고 이를 사용자에게 보여준 뒤 사용자가 해당 문서 내에서 검색을 원하는 키워드를 입력하면 각 키워드들을 포함하고 있는 문단들을 추출한다. 시스템은 사용자가 입력한 키워드들의 빈도수를 확인하고 가중치를 계산한 뒤 가중치가 가장 낮은 키워드만을 포함한 문단들을 제거한다. 또한, 정제된 문단들을 10개의 영역으로 나눈 뒤 영역별 문단들의 중요도를 계산하고 각 영역들의 중요도를 비교하여 가장 높은 중요도를 갖는 주요 영역을 사용자에게 알려준다. 이러한 특징들로 인해 제안하는 시스템을 활용할 경우 기존의 문서 분석 시스템을 활용하여 논문이나 보고서를 분석하는 것보다 압축률이 높은 형태로 주요 문단들을 제공받을 수 있다. 이로 인해 문서를 이해하는데 필요한 시간을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.163-172
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• 2007

웹은 전세계 규모의 네트워크로써 문자, 화상, 음성 등의 미디어 정보들을 페이지 단위로 관리되며, 링크를 이용하여 분산된 정보들을 연결하고 있다. 이러한 웹의 지속적인 발전으로 무수한 정보들을 축적하고 있으며, 그 중 텍스트로 구성된 문서들이 주를 이룬다. 사용자는 이렇게 많은 정보들 중에서 자신이 원하는 특정 정보를 찾기 위해 웹을 사용한다. 그래서 웹은 사용자 요구에 적합한 정보를 검색해 주기 위해 계속적인 시도와 많은 연구들로 발전되고 있다. 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등 기존의 방법들은 문서의 의미적인 주제나 특징을 정확하게 처리 할 수 없어 사용자는 재검색을 해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 국내 문서 분류를 위한 연구는 많이 이루어지지 않아 검색에 더욱 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 국내문서의 효율적이고 의미적인 분류를 위해 출현 개념의 TF(Term Frequency)와 주변 개념들과의 관계된 정도(RV : Relation Value)를 추출한다. 그리고 추출된 키워드들을 국내 어휘 사전인 U-WIN에 매핑하여 문서의 주제를 선택하고 본문에서 제 시하는 분류방법에 의해 웹 문서를 분류한다. 이는 문서 내 개념들의 관계를 이용하여 문서의 주제를 선정하고 문서의 의미적인 분류를 가능하게 한다.