• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.94-95
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• 2006

A great deal of research has been made to model the vagueness and uncertainty in information retrieval. One such research is fuzzy ranking models, which have been showing their superior performance in handling the uncertainty involved in the retrieval process. In this study we develop a new fuzzy ranking model based on the user preference. Through the experiments on the TREC-2 collection of Wall Street Journal documents, we show that the proposed method outperforms the conventional fuzzy ranking models.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.326-331
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• 2006

A great deal of research has been made to model the vagueness and uncertainty in information retrieval. One such research is fuzzy ranking models, which have been showing their superior performance in handling the uncertainty involved in the retrieval process. In this study we develop a new fuzzy ranking model based on the user preference. Through the experiments on the TREC-2 collection of Wall Street Journal documents, we show that the proposed method outperforms the conventional fuzzy ranking models.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.265-267
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• 2000

본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권1호
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• pp.1-11
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• 2002

This paper discusses problems of the Poisson Mixture model which Is widely used to decide the effective words in judging relevant document. Gamma Distribution model and Gauss Patterns model as an alternative of the Poisson Mixture model are studied. Classification experiments by using TREC sub-collection, WSJ[1,2] with MGQUERY and AidSearch3.0 system are discussed.

• 감성과학
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• 제1권2호
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• pp.75-79
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• 1998

이 논문은 신체온도를 직접 측정하지 않고서 신체온도를 예상하는 모델을 연구한 것이다. 열감지지수 (TPI)를 개발하여 환경으로부터 느끼는 체감온도와 몸의 내부온도인 직장온도(Trec)와 몸의 외부온도인 피부온도 (Tsdin)를 예측하도록 하였다. Kwon과 Ramsey의 개발모델을 Goldman 의 모델과 비교해본 결과 정확도에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 회귀분석과 경험을 토대로 만든 체감온도를 예측할 수 있는 손쉬운 Kwon의 열감지지수 (KTPI)도 제시하였다. 대부분의 사람들이 쉽게 예측할 수 있도록 측정 또는 사용가능한 몇 개의 환경변수로부터 쉽게 몸의 예산 내부온도와 외부온도를 계산할 수 있게 단순화하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.262-264
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• 2002

하이퍼링크 환경에서의 정보검색은 주로 문서에 존재하는 링크정보를 이용하여 이루어진다. 본 논문은 하나의 문서에 존재하는 여러 개의 하이퍼링크마다 연결되는 문서와의 유사성을 측정하여 차등적으로 링크의 연결정보를 부여하여 기존의 알고리즘을 개선하였고, 관련이 없는 문서로의 하이퍼링크로 인해 발생되는 topic drift현상을 제거하기 위해 문서와 확장된 질의와의 유사성을 측정하여 문서의 가중치를 계산에 적용하도록 알고리즘을 개선하였다. 개선한 알고리즘의 성능을 확인하고자 TREC10의 web tree부분에 적용하여 향상된 검색 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.484-486
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• 2002

본 논문은 여러 컬렉션에 대해 검색을 수행하는 분산 검색시스템에서 질의어가 들어 왔을 때 질의어에 적합한 컬렉션을 자동으로 선택할 수 있도록 하는 컬렉션 선택 모델과 브로커 구조를 제안하였다. 각 컬렉션마다 과거 질의에 대해 검색된 결과 문서들을 색인하여 인접단어를 고려한 불완전 인텍스를 생성한다. 이러한 불완전 인덱스를 이 용하여 컬렉션 선택하는 모델을 TREC 문서집합과 SMART 시스템을 이용하여 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.259-261
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• 2002

대부분의 자동문서분류 시스템은 문서에 사용된 단어의 분포만 고려하고, 또 하나의 중요한 정보인 통사 정보는 무시한다. 본 논문에서는 통사정보와 어휘정보를 모두 사용함으로써 대규모의 비구조 문서를 분류하는 방법을 제시한다. 이를 위해, 학습 데이터에 대해 독립된 두 개의 관점을 요구하는 일종의 부분 감독 학습 알고리즘인 co-training 알고리즘을 사용한다. 어휘정보와 통사정보가 각각 문서의 독립된 관점이 될 수 있으므로, 이 두 정보와 레이블이 없는 문서를 사용하여 문서 분류의 성능을 높일 수 있다. Reelers-21578 문서집합과 TREC-7 filtering 문서집합에 대한 실험 결과는 제시된 방법의 유효성을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.501-508
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• 2004

본 논문에서는 문서분류의 학습단계에 가상적합문서기법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 어떤 범주에 대해 적합하다고 판단된 두 개의 적합문서를 결합해서 생성된 문서 또한 적합문서가 된다는 관찰을 통해서, 문서분류기가 학습할 수 있는 새로운 정보를 추가함으로써 분류기의 학습을 돕는다. 제안하는 방법은 학습문서집합에 있는 적합문서들의 쌍을 조합해서 단순히 변환함으로써 가상의 문서를 생성한다. 이 방법에 의해서 생성된 가상 문서는 두 개의 적합문서에 같이 발생하는 어휘들에 대해서는 높은 가중치를 갖고, 문서 내의 어휘 공간이 확장되는 특성을 갖는다. 대량의 문서를 포함하는 TREC-11 필터링 태스크 참여에서 제안한 방법은 제공되는 학습문서를 이용한 기본 성능에 비해 71%의 성능 향상을 보였다. 또한 문서분류 연구에서 일반적으로 비교를 위해 이용하는 실험집합인 Routers-21578에서 학습집합의 적합문서 개수가 100개 이하인 범주에 대해서 기본 학습문서를 이용한 분류기에 비해 11%의 성능향상을 보였다. 가상문서를 계속 추가해 나가면서 성능의 변화를 분석한 결과, 가상문서의 추가는 문서분류기의 학습능력을 도와 성능이 꾸준히 향상되고 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.479-486
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• 2005

온톨로지는 차세대 시맨틱 웹을 위한 논리의 기반을 구성하기 위해 제안되었다. 이러한 온톨로지는 특정 분야에 대한 지식을 정형화된 형태로 표현함으로써 기계에 의한 지식의 이해를 가능하게 하고, 이를 사용하여 사용자의 요구에 알맞은 지능화된 서비스를 제공할 수 있게 한다. 하지만, 온톨로지의 구축과 유지는 많은 사람의 시간과 노력을 요구한다. 본 고에서는 온톨로지 구축 방법의 일환으로, 문서로부터 온톨로지를 구성하는 개념간의 관계를 정의하는 자동화된 방법을 제안한다. 본 고에서 제안된 방법은 특정 분야의 문서에 존재하는 개념을 기반으로 개념간의 연관 규칙을 형성하는 개념 쌍을 찾고, 두 개념 사이에 존재하는 내용의 군집화를 통해 두 개념간의 관계를 설명하는 패턴을 찾는다. 마지막으로 패턴간의 군집화를 사용하여 개념 사이의 일반화된 관계를 명시한다. 본 고에서는 제안된 방법을 검증하기 위한 방법으로 TREC(Text REtrieval Conference)에서 제공하는 문서집합을 사용하여 개념간의 관계를 추출, 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법은 개념간의 관계를 설명하는 유용한 정보를 제공할 수 있음을 보여준다.