• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2155-2160
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• 2014

본 논문은 하둡 기반의 분산병렬처리에 의한 문서의 의미특징을 추출하고, 추출된 의미특징을 이용하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문서요약에 비음수 분해된 문서의 의미특징을 이용함으로써 문서의 내부 구조를 잘 표현 할 수 있다. 또한 하둡을 이용하여 빅데이터의 문서를 요약할 수 있다. 실험결과 제안방법이 단일 컴퓨터 환경에서 처리할 수 없는 대용량의 문서를 요약할 수 있음을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.372-377
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• 2008

본 논문은 의미특징행렬(semantic feature matrix)과 의미변수행령(semantic variable matrix)을 이용하는 질의 기반의 새로운 문서를 요약방법을 제안한다. 제안된 방법은 비지도 학습 방법으로 질의와 문장 간에 사전학습이 필요 없고, 의미 특징(semantic feature)과 의미변수(semantic variable)를 이용하여 질의에 적합한 하위 주제를 잘 반영하여서 정확한 문서를 요약 할 수 있다. 이것은 비음수 행렬 분해가 주제들로 구성된 문서의 내부구조를 나타내는 의미특징을 자연스럽게 추출할 수 있기 때문이다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2607-2613
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• 2012

지식 기반의 포괄적 문서요약은 문장집합의 구성이 요약 결과에 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 의미특징에 의한 군집과 문장군집의 응집도를 이용하여 포괄적 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 비음수행렬분해에서 유도되는 의미특징을 이용하여 문장을 군집하고, 문서의 내부구조를 잘 표현하는 문장군집들로 문서의 주제 그룹을 분류할 수 있다. 또한 문장군집의 응집도와 재군집에 의한 군집의 정재를 이용하여 중요한 문장을 추출함으로써 요약의 질을 향상시킬 수 있다. 실험결과 제안방법은 다른 포괄적 문서요약 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.305-306
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• 2013

본 논문은 클라우드 기반의 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 클라우드 기반의 비음수 행렬분해를 이용한 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.968-969
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• 2013

본 논문은 클라우드 기반의 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 클라우드 기반의 비음수 행렬분해를 이용한 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.53-60
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• 2012

본 논문은 위키피디아의 외부지식을 이용하여 사용자의 질의를 확장하고, 확장된 질의와 문서집합의 내부구조를 표현하는 의미특징을 이용하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 초기 질의에 위키피디아 기반의 연관 피드백을 적용하여 사용자가 요구하는 요약문장을 추출할 수 있도록 질의를 확장하며, 비음수 분해된 문서의 의미특징을 이용함으로써 문서의 내부 구조를 잘 표현 할 수 있다. 확장된 질의와 의미특징을 이용하여 의미 있는 문장을 추출함으로써 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해서 문서요약에 대해 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.255-264
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• 2008

본 논문은 K-means과 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안방법은 비음수 행렬 분해를 이용하여 가중치가 부여된 용어-문장 행렬을 희소(Sparse)한 비음수 의미특징 행렬과 비음수 변수 행렬로 분해함으로써 직관적으로 이해할 수 있는 형태의 의미적 특징을 추출할 수 있고, 주제와 의미특징간의 유사도에 가중치를 부여하여 유사도는 높으나 실제 의미 없는 문장이 추출되는 것을 막는다. 또한 K-means 군집을 이용하여 문장에 포함된 노이즈를 제거함으로써 문서의 의미가 요약에 편향되게 반영하는 것을 피할 수 있고, 추출된 문장에 부여된 순위순서대로 정렬하여 보여 줌으로써 응집성을 높인다. 실험 결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.533-540
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• 2012

본 논문은 의사연관피드백과 의미특징기반의 용어 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 가중치가 부여된 의미특징과 확장된 질의를 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 용어의 가중치를 부여하지 않은 방법에 비해서 좋은 성능을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-42
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• 2016

최근 SNS나 포털을 중심으로 다양한 분야 대해 대중들의 의견이 표현될 수 있는 환경이 확대되고 있고, 이로 인해 오피니언 문서들은 빠르게 대량화 되고 있다. 이러한 환경에서 대용량의 오피니언 문서들의 내용을 파악하기 위해서는 자동 요약 기술의 적용이 필수적이다. 하지만 오피니언 문서 내에는 대상 객체가 갖는 특성들과 주관적 표현들이 내재되어 있어 일반적인 요약 기법으로는 효율적인 요약이 불가능하다. 본 논문에서는 대용량의 오피니언 문서를 대상으로 주요 문장들을 추출하여 요약하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 사전에 정의된 오피니언 문서의 특성들에 대해서, 특성들에 대한 오피니언이 표현된 대표적인 문장들이 추출되도록 설계되었다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1517-1524
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• 2011

본 논문은 의미특징과 워드넷 기반의 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 질의에 관련 있는 의미 있는 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬 분해로부터 유도된 의미특정이 문서의 잠재의미를 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 의미특정과 워드넷기반의 의사연관피드백을 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.