• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.531-536
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• 2014

인터넷에서 사용 가능한 수많은 정보로 인해서 대용량의 문서를 다루는 기술은 점차 그 필요성이 증가되어 왔지만, 효과적으로 문서 내 정보를 처리하기 위한 기술의 문제는 여전히 풀어야 할 과제로 남아 있다. 자동문서 요약 기술은 문서 내 중요한 부분을 유지하고, 중복된 내용을 제거함으로써 이러한 대용량의 문서를 처리하는 데 중요한 방법으로 인식되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 요약문을 만들 때 중요도를 결정하는 문제를 해결하기 위해서 퍼지 이론을 이용한 문서 요약 기술을 제안한다. 제안된 요약 기술은 중요도를 결정하는 여러 특징들의 애매모호한 문제를 해결하고, 그 실험결과는 기존의 다른 방법과 비교해서 전반적으로 높은 결과를 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1255-1258
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• 2003

Today with the sheep of information which is produced the variety is increasing geometrical progression. To recently the internet being supplied quickly, will reach and the computer users whom it uses increase and the documents which have become digital anger are increasing. From the dissertation which it sees directness it extracts a weight with possibility work and it uses it summarizes a statistics algorithm technique and a sentence. The summary literature course which the summary and the person due to a statistics algorithm summarize an agreement ratio it compares and it compares. And being more accurate like this statistical base summary method more little more, the good hit rate is high and it proposes the document summary algorithm method which is good.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.125-148
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• 2018

다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.752-777
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• 2017

This paper proposes an automatic method to summarize Bangla news document. In the proposed approach, pronoun replacement is accomplished for the first time to minimize the dangling pronoun from summary. After replacing pronoun, sentences are ranked using term frequency, sentence frequency, numerical figures and title words. If two sentences have at least 60% cosine similarity, the frequency of the larger sentence is increased, and the smaller sentence is removed to eliminate redundancy. Moreover, the first sentence is included in summary always if it contains any title word. In Bangla text, numerical figures can be presented both in words and digits with a variety of forms. All these forms are identified to assess the importance of sentences. We have used the rule-based system in this approach with hidden Markov model and Markov chain model. To explore the rules, we have analyzed 3,000 Bangla news documents and studied some Bangla grammar books. A series of experiments are performed on 200 Bangla news documents and 600 summaries (3 summaries are for each document). The evaluation results demonstrate the effectiveness of the proposed technique over the four latest methods.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.161-167
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• 2019

현재 ICT 기반의 웹 서비스 발달과 빠른 최신 기술의 보급으로 인하여 생성되는 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이와 더불어 사용자들은 자신이 원하는 정보를 얻기 위해서는 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 문서요약기법은 사용자에게 주어진 문서의 문장과 핵심 단어들을 분석하여 효과적으로 요약문을 생성해주는 기술이다. 특히 한국어로 이루어진 문서는 언어의 특성상 기존 언어 분석 기법들을 적용하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 한국어의 특성을 고려한 문서요약기법에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문은 워드 임베딩 기법인 Word2Vec과 FastText를 활용하여 질의 기반의 한국어 문서요약 기법을 제안하고 그 결과를 비교 분석한다.

• ETRI Journal
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• 제27권6호
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• pp.806-809
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• 2005

The main goal of this research is automatic video analysis using a face recognition technique. In this paper, an automatic video management system is introduced with a variety of functions enabled, such as index, edit, summarize, and retrieve multimedia data. The automatic management tool utilizes MPEG-7 visual descriptors to generate a video index for creating a summary. The resulting index generates a preview of a movie, and allows non-linear access with thumbnails. In addition, the index supports the searching of shots similar to a desired one within saved video sequences. Moreover, a face recognition technique is utilized to personalbased video summarization and indexing in stored video data.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.467-474
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• 2018

다양한 업무 수행에 있어서 회의나 토론 등의 내용을 정리하여 문서화하는 것의 중요성은 매우 높다. 그러나 기존에는 사람이 직접 내용에 대한 정리를 수작업으로 수행하였다. 본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용하여 자동으로 회의록을 생성하는 시스템의 개발에 대하여 설명한다. 제안한 시스템은 발언자의 모든 발언 내용을 실시간으로 기록하고, 문장들을 출현 빈도수에 기초하여 유사도를 계산한 후, 문서 데이터 안에서 문장들 간의 관계를 찾아내는 비지도 학습 알고리즘을 통해 중요 단어 혹은 문장을 추출함으로서 자동으로 회의록을 생성하도록 하였다. 특히, PageRank 알고리즘을 단어와 문장에 적합하도록 재구성한 TextRank 알고리즘에 대하여 핵심어의 가중치 조정 기법을 도입함으로서 성능 향상을 모색하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1145-1156
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• 2002

본 논문에서는 기존의 일반 PC 화면에 적합하도록 작성된 웹 문서를 무선 환경의 핸드헬드 계열의 소형 단말기 화면에서도 효율적으로 표현되어지도록 변환하는 기법을 제시한다. 이는 선행 연구에서 나타나는 단순한 텍스트 위주의 추출 및 요약 형식의 변환과는 달리, 시각적인 분리에 근거한 내용 블록 단위를 설정하고 이를 기본으로 변환을 수행함으로써 보다 정확한 변환 결과를 얻으며, 내용 블록 단위들의 재배치와 새로운 인덱스 형식의 재표현을 통하여 편리한 인터페이스로 좌우스크롤 없는 웹 문서를 제공한다 이를 위하여 본 논문에서는 Layout-Forming Tag Analysis Algorithm과 Component Grouping Algorithm을 사용하여 시각적 표현을 주도하는 태그 정보에 대한 구조적인 분석 및 내용 블록 단위의 추출을 시도하고, 분리된 블록들의 분류와 재구성 및 인덱스 생성 과정을 통하여 소형 단말에 적합한 웹 문서를 생성한다. 웹문서 변환 시스템은 프락시 서버에서 동작하도록 설계되었고, 프로토타입의 구현을 통하여 제시하는 변환 기법을 평가하였다. 실제 웹 문서에 대한 검증 과정을 거쳤고, 복잡한 구조의 웹 문서에 대해 적합한 변환 결과를 보였다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.187-192
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• 2023

본 연구는 기계학습의 키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR(CONvergence of iteration CORrealtion) 기법을 통한 ICT 교육에 대한 흐름을 탐색한다. 2018년부터 현재까지의 등재지 이상의 논문을 'ICT 교육'의 키워드로 구글 스칼라에서 304개 검색하였고, 체계적 문헌 리뷰 절차에 따라 ICT 교육과 관련이 높은 60편의 논문을 선정하면서, 논문의 제목과 요약을 중심으로 키워드를 추출하였다. 단어 빈도 및 지표 데이터는 자연어 처리의 TF-IDF를 통한 빈도 분석, 동시 출현 빈도의 단어를 분석하여 출현 빈도가 높은 49개의 중심어를 추출하였다. 관계의 정도는 단어 간의 연결 구조와 연결 정도 중심성을 분석하여 검증하였고, CONCOR 분석을 통해 유사성을 가진 단어들로 구성된 군집을 도출하였다. 분석 결과 첫째, '교육', '연구', '결과', '활용', '분석'이 주요 키워드로 분석되었다. 둘째, 교육을 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 진행한 결과 '교육과정', '활용'이 가장 높은 단어의 관계로 나타났다. 셋째, 교육을 키워드로 군집분석을 한 결과, '교육과정', '프로그래밍', '학생', '향상', '정보'의 5개 군이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 ICT 교육 동향의 분석 및 트렌드 파악을 토대로 ICT 교육에 필요한 실질적인 연구를 수행할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.