• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.781-788
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• 2005

LDA는 클래스간 퍼진 정도와 클래스내 퍼진 정도의 비를 최대화하는 변환를 구하는 데이터 구분 기술이다. LDA는 여러 가지 응용에 성공적으로 응용되었지만 그 모델의 단순성과 관련된 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째는 각 클래스의 데이타가 가우시안 분포를 가진다고 가정되므로 복잡한 분포를 갖는 데이타를 구분하는데 실패한다는 것이다. 둘째는 LDA가 클래스의 전체 범위에 대해서 단지 하나의 변환만을 주므로 클래스 기반의 정보를 잃게 된다는 것이다. 본 논문은 위의 문제들을 극복하는 세가지 확장들을 제안한다. 첫 번째 확장은 더 복잡한 분포를 표현할 수 있는 PCA 혼합 모형을 이용하여 클래스내 퍼진 정도를 모델링함으로써 첫째 문제를 극복한다. 두번째 확장은 클래스 기반 특징들을 제공하기 위해서 각 클래스에 대해 다른 변환을 취함으로써 둘째 문제를 극복한다. 셋째 확장은 PCA 혼합 모형의 관점에서 각 클래스를 표현함으로써 앞의 두 확장을 결합하는 것이다. 숫자 인식과 알파벳 인식에 대한 실험에서 LDA의 모든 제안된 확장들이 LDA보다 더 좋은 분류 성능을 보여 주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.98-107
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• 2007

얼굴인식 등과 같은 고차원 패턴인식에서 학습패턴의 수가 패턴 차원에 비해 매우 적을 경우 희소성 문제(the Small Sample Size problem)가 발생한다. 최근 이 문제를 해결하기 위하여 LDA, PCA+LDA, Direct-LDA 등을 비롯한 다양한 LDA-확장 법이 제안되었다. 본 논문에서는 LDA-확장 법으로 차원을 축소하기 전에 학습 패턴을 사전 클러스터링하여 서브 클래스 수를 증가시키는 방법으로 LDA-확장에 기반을 둔 식별기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. LDA (또는 Direct-LDA)에서 축소된 특징공간의 차원은 학습패턴의 클래스 수로 제한되기 때문에 LDA의 식별 성능을 향상시킬 수 있도록 학습패턴을 사전에 클러스터링하여 서브 클래스의 수를 증가시키는 방법이다. 즉, 학습패턴의 특성공간(the eigen space)은 레인지 공간(the range space)과 널 공간(the null space)으로 구성되며, 레인지 공간의 차원은 클래스 수의 증가에 따라 증가한다. 따라서 변환 행렬을 구성할 때 클래스의 수를 늘려 널 공간을 최소화하게 되면 이 공간에 기인한 정보의 손실을 최소화 할 수 있다. 제안 방법을 X-OR 형태의 인공데이터와 AT&T와 Yale 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과 본 방법의 효용성을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권9호
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• pp.461-466
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• 2016

토픽 확장은 학습된 토픽의 질을 향상시키기 위해 추가적인 외부 데이터를 반영하여 점진적으로 토픽을 확장하는 방법이다. 기존의 온라인 학습 토픽 모델에서는 외부 데이터를 확장에 사용될 경우, 새로운 단어가 기존의 학습된 모델에 반영되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 무한 사전 온라인 LDA 토픽 모델을 이용하여 외부 데이터를 반영한 토픽 모델 확장 방법을 연구하였다. 토픽 확장 학습에서는 기존에 형성된 토픽과 추가된 외부 데이터의 단어와 유사도를 반영하여 토픽을 확장한다. 실험에서는 기존의 토픽 확장 모델들과 비교하였다. 비교 결과, 제안한 방법에서 외부 연관 문서 단어를 토픽 모델에 반영하기 때문에 대본 토픽이 다루지 못한 정보들을 토픽에 포함할 수 있었다. 또한, 일관성 평가에서도 비교 모델보다 뛰어난 성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.31-34
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• 2015

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질의 유형 정보를 이용한 LDA 기반 질의 확장 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출한다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 질의와 관련된 병명을 이용하여 추가 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 확장 질의로 선택한다. 또한, LDA를 실행한 후, Word-Topic 클러스터에서 질의와 관련된 클러스터를 추출하고 Document-Topic 클러스터에서 초기 검색 결과와 관련이 높은 클러스터를 추출한다. 추출한 Word-Topic 클러스터와 Document-Topic 클러스터 중 같은 번호를 가지고 있는 클러스터를 찾는다. 그 후, Word-Topic 클러스터에서 의학 용어를 추출하여 확장 질의로 선택한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.79-108
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• 2021

헬스 분야에서 정보 검색의 어려움 중의 하나는 일반 사용자들이 전문적인 용어들을 이해하기가 어렵다는 점이다. 헬스와 관련된 전문 용어들은 일반 사용자들이 검색어로 사용하기 어렵기 때문에 이러한 전문 용어들이 자동적으로 검색어에 더해질 수 있다면 좀 더 검색의 효과를 높일 수 있을 것이다. 제안된 검색어 확장 모델은 전문 용어를 포함하는 MeSH(Medical Subject Headings)를 검색어 확장을 위한 단어 후보 군으로 이용하였다. 문서들은 MeSH용어들로 표현이 되고 이렇게 표현된 문서들의 집합에 대해서 LDA(Latent Dirichlet Analysis) 토픽들이 생성된 후, (검색어+초기 검색어에 의해 검색된 상위 k개 문서들)에 연관된 토픽 단어들이 원래의 검색어를 확장하는 데 쓰여졌다. MeSH로 구성된 토픽 단어들은 임의로 정해진 토픽 확률 임계값과 토픽을 구성하는 단어의 확률 임계값보다 높았을 때 초기의 검색어에 포함되었다. 특정수의 토픽을 갖는 LDA 모델에서 이러한 적절한 임계값의 설정을 통해 선택된 토픽 단어들은 검색어 확장에 이용되어 검색시에 infAP(inferred Average Precision)와 infNDCG(inferred Normalized Discounted Cumulative Gain)를 높이는데 효과적으로 작용하였다. 또한 토픽 확률값과 토픽 단어의 확률값을 곱하여 계산된 토픽 단어의 스코어가 높은 상위 k개의 단어를 검색어를 확장하는 데 이용하였을 때에도 검색의 성능이 향상될 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.1008-1014
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• 2016

트위터, 페이스북, 온라인 고객 리뷰 등은 신문기사처럼 정제된 글이 아닌 자유롭게 기술되는 비격식(informal) 텍스트 문서에 속한다. 이러한 비격식 문서에서 일관된 규칙이나 패턴을 찾는 일은 격식(formal) 문서 경우에 비해 용이하지 않기 때문에, 비격식 문서 분석을 위해서는 성능 개선을 위한 추가적인 접근 방법 필요다고 판단된다. 본 연구에서는 대표적 비격식 문서인 트위터 데이터를 열 가지 카테고리로 분류함에 있어 LDA(Latent Dirichlet allocation) 단어 분포를 사용하여 자질(feature)을 교정하고 확장한다. 토픽별로 상위에 랭크된 단어 자질들을 기반으로 다른 단어 자질들을 분해 및 병합하는 방식으로 유용한 자질 집합을 반복적으로 확장시킨다. 이렇게 생성된 자질로 문서 분류를 수행한 결과 자질 확장 이전에 비해 마이크로 평균 F1-score 7.11%p의 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.99-132
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• 2022

본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권2호
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• pp.208-212
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• 2013

부류안 분산 행렬의 특이성 때문에 선형 판별 분석은 작은 표본 크기 문제에 쓰기에 알맞지 않다. 이에 선형 판별 분석을 확장하여 작은 표본 크기 문제에서 좋은 성능을 갖는 영 공간 기반 선형 판별 분석이 제안되었다. 이 논문에서는 라그랑지 기법을 바탕으로 하여, 영 공간 기반 선형 판별 분석을 써서 특징을 추출하는 문제를 선형 방정식 문제로 바꾸는 과정을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.195-203
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• 2021

최근 IT 분야의 주요 기술인 빅데이터는 다양한 산업 분야로 확장되고 있으며 활용 방안에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 대부분의 인터넷 산업 분야에서 사용자 리뷰는 이용자가 상품 구매를 결정하는 데 많은 도움을 준다. 그러나 방대한 제품 리뷰에서 긍정, 부정적 의미와 도움이 되는 리뷰를 선별하는 과정은 제품 구매 결정에 있어 많은 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 기술인 LDA를 이용해 키워드를 분석 및 종합하여 사용자에게 의미 있는 정보를 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 문서 토픽 추출을 위해 본 연구에서는 국내 도서 산업을 도메인으로 데이터를 크롤링하고, 빅데이터 분석을 실시한다. 이를 통해 사용자 리뷰의 토픽 및 감정단어를 바탕으로 상품에 대한 종합적인 정보를 제공함으로써 구매자에게 도움을 주고 나아가 리뷰 현황 분석을 통해 상품의 전망 또한 파악할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.87-95
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• 2018

최근 인공지능(Artificial Intelligence; A.I.)의 기술 발전과 함께 이에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련 시장도 비약적으로 확대되고 있다. 아직은 초기단계이지만 2000년 이후 현재까지 계속 확장되고 있는 인공지능 기술 분야의 연구방향과 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 중요한 시점이다. 이러한 기술 변화와 시대적 요구에 따라서 본 연구는 빅데이터(Big Data) 분석방법 중 텍스트 마이닝(Text Mining)과 토픽모델링(Topic Modeling)을 활용하여 기술동향을 살펴보고, 핵심기술과 성장 가능성이 있는 연구의 향후 방향성을 제시하였다. 본 연구의 결과로부터 인공지능의 기술동향에 대한 이해를 바탕으로 향후 연구 방향에 대한 새로운 시사점을 도출할 수 있으리라 기대한다.