• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권2호
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• pp.53-58
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• 2016

With the growing use of big data and data mining, it serves to understand how such techniques can be used to understand various relationships in the healthcare field. This study uses hierarchical methods of data analysis to explore similarities in hospitalization across several New York state counties. The study utilized methods of measuring crowding distance of data for age-specific hospitalization period. Crowding distance is defined as the longest distance, or least similarity, between urban cities. It is expected that the city of Clinton have the greatest distance, while Albany the other cities are closer because they are connected by the shortest distance to each step. Similarities were stronger across hospital stays categorized by age. Hierarchical clustering can be applied to predict the similarity of data across the 10 cities of hospitalization with the measurement of crowding distance. In order to enhance the performance of hierarchical clustering, comparison can be made across congestion distance when crowding distance is applied first through the application of converting text to an attribute vector. Measurements of similarity between two objects are dependent on the measurement method used in clustering but is distinguished from the similarity of the distance; where the smaller the distance value the more similar two things are to one other. By applying this specific technique, it is found that the distance between crowding is reduced consistently in relationship to similarity between the data increases to enhance the performance of the experiments through the application of special techniques. Furthermore, through the similarity by city hospitalization period, when the construction of hospital wards in cities, by referring to results of experiments, or predict possible will land to the extent of the size of the hospital facilities hospital stay is expected to be useful in efficiently managing the patient in a similar area.

• 스마트미디어저널
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• 제1권3호
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• pp.43-47
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• 2012

멀티미디어 데이터의 사용이 증대됨에 따라, 이를 관리하고 검색하기 위한 다양한 연구 및 시스템이 개발되고 있다. 하지만 일반적인 검색 방법이 비디오 데이터 내 관련 태그정보나 제목을 통해 검색이 되기 때문에 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 검색을 위해 비디오 내 이동 객체의 정보를 이용한 궤적 정보를 통해 유사도 측정 기법에 대해 기술한다. 전체적인 과정은 CCTV 비디오 데이터를 그레이 스케일화 하여, 이동 객체를 추출한 후 라벨링 과정을 통해 궤적을 추출한다. 이를 통해 유사도 즉정을 위한 TSR(Tansent Space Representation)과 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하여 두 알고리즘을 비교 분석한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권2호
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• pp.109-116
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• 2005

본 논문에서는 프로그램의 분석 과정에서 생성된 구문트리에서 키워드만을 추출하여 유사도 평가하는 방법을 소개한다. 이 방법은 기존의 구조 기반 방법과 같이 프로그램 구조적 특징에 상관없이 유사도를 평가한 수 있으며, 구문트리의 키워드만을 평가에 이용함으로써 기존 시스템의 단점이었던 속도를 개선할 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 유사도 평가 모델을 제시하고, 생성된 구문트리에서 키워드를 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 평가 부분에서는 기존 시스템에 비해 본 시스템이 구조적 특징이나 속도 면에서 많이 개선되었다는 것을 보여주었다. 따라서 본 시스템은 향후에 텍스트 위주의 문서의 유사도나 XML과 같은 전자 문서의 유사도 평가에 지대한 영향을 줄 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.41-47
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• 2019

조세 심판에 대한 선결정례는 법원 판례의 경우 유사 심판례를 검색하여 파악하는 것이 매우 중요한 상황이다. 그러나 기존 심판문에 대한 검색은 사용자가 입력하는 키워드를 통하여 검색하는 방법을 사용하고 있으나, 정확한 키워드의 입력이 필요하며, 키워드를 모르는 경우 필요한 문서를 검색하는 것은 불가능하다. 또한 검색된 문서 중에는 내용이 다른 경우도 발생한다. 이에 본 논문에서는 정확한 심판례의 검색을 위하여 문서를 3차원 공간에 벡터화하고, 코사인 유사도를 계산하여, 거리상 가까운 문서를 검색하는 방법의 효율성을 향상시키기 위하여 심판례에서 사용되고 있는 단어들의 유사도를 분석한 후, 최빈값을 추출하여 본문의 텍스트에 삽입하는 방법으로 검색하고자 하는 문서의 코사인 유사도를 향상시키는 방안을 제안한다. 제안 모델을 통하여 조세와 관련된 심판례를 검색하고자 하는 사용자에게 신속하고, 정확한 검색을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.1-17
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• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.59-66
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• 2008

본 논문에서는 인스턴트 메시징(Instant Messaging), 채팅과 같은 텍스트 기반의 대화에서 현재 발화를 기준으로 대화의 주제를 파악하고, 대화 주제 전환 여부를 판단하는 기법에 대해 기술한다. 대화는 다른 종류의 글과 다르게 길이가 매우 짧아 적은 수의 단어를 사용하고, 두 사람 이상이 참여를 하며, 대화의 이력(History)이 현재의 발화에 영향을 미친다. 이러한 특성에 따라 본 논문에서는 사용자 발화 뿐 아니라 대화 상대자의 발화에서 추출한 키워드 기반으로 주제 탐지를 하며, 대화의 이력도 고려하여 대화 주제 탐지의 정확도를 높힌 연구 결과를 기술한다. 대화주제 전환 탐지는 이전 발화와 현재 발화에서 탐지된 주제의 유사성을 계산하여, 유사성이 낮은 경우에 전환 탐지가 이루어졌다고 판단하였다. 본 논문의 실험에서 대화 주제 탐지는 88.20%. 대화 주제 전환 탐지는 87.36%의 정확도를 얻었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권4호
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• pp.419-430
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• 2009

Reading comprehension (RC) systems are to understand a given text and return answers in response to questions about the text. Many previous studies extract sentences that are the most similar to questions as answers. However, texts for RC tests are generally short and facts about an event or entity are often expressed in multiple sentences. The answers for some questions might be indirectly presented in the sentences having few overlapping words with the questions. This paper proposes a conceptual graph matching method towards RC tests to extract answer strings. The method first represents the text and questions as conceptual graphs, and then extracts subgraphs for every candidate answer concept from the text graph. All candidate answer concepts will be scored and ranked according to the matching similarity between their sub-graphs and question graph. The top one will be returned as answer seed to form a concise answer string. Since the sub-graphs for candidate answer concepts are not restricted to only covering a single sentence, our approach improved the performance of answer extraction on the Remedia test data.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권10호
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• pp.952-959
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• 2023

Large language models (LLMs) such as ChatGPT have garnered considerable interest for their potential to aid non-native English-speaking researchers. These models can function as personal, round-the-clock English tutors, akin to how Prometheus in Greek mythology bestowed fire upon humans for their advancement. LLMs can be particularly helpful for non-native researchers in writing the Introduction and Discussion sections of manuscripts, where they often encounter challenges. However, using LLMs to generate text for research manuscripts entails concerns such as hallucination, plagiarism, and privacy issues; to mitigate these risks, authors should verify the accuracy of generated content, employ text similarity detectors, and avoid inputting sensitive information into their prompts. Consequently, it may be more prudent to utilize LLMs for editing and refining text rather than generating large portions of text. Journal policies concerning the use of LLMs vary, but transparency in disclosing artificial intelligence tool usage is emphasized. This paper aims to summarize how LLMs can lower the barrier to academic writing in English, enabling researchers to concentrate on domain-specific research, provided they are used responsibly and cautiously.

• 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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.21-29
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• 2012

In this paper, we propose a new method to select colors representing the meaning of text contents based on the cognitive relation between words and colors, Our method is designed on the previous study revealing the existence of crucial words to estimate the colors associated with the meaning of text contents, Using the associative probability of each color with a given word and the strength of color association of the word, we estimate the probability of colors associated with a given text. The goal of this study is to propose a system to recommend the cognitively plausible colors for the meaning of the input text. To build a versatile and efficient database used by our system, two psychological experiments were conducted by using news site articles. In experiment 1, we collected 498 words which were chosen by the participants as having the strong association with color. Subsequently, we investigated which color was associated with each word in experiment 2. In addition to those data, we employed the estimated values of the strength of color association and the colors associated with the words included in a very large corpus of newspapers (approximately 130,000 words) based on the similarity between the words obtained by Latent Semantic Analysis (LSA). Therefore our method allows us to select colors for a large variety of words or sentences. Finally, we verified that our system cognitively succeeded in proposing the colors associated with the meaning of the input text, comparing the correct colors answered by participants with the estimated colors by our method. Our system is expected to be of use in various types of situations such as the data visualization, the information retrieval, the art or web pages design, and so on.