• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1096-1097
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• 2013

최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS 상의 모든 글을 읽어보는 것은 현실적으로 불가능하며, 여러 포탈 사이트에서 제공되는 실시간 검색어 순위만으로는 상세 내용을 직관적으로 파악하기 어렵다. 따라서, 이러한 SNS상의 글을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 찾고 이와 연관된 내용을 분류 및 요약할 수 있다면, 사용자에게 유용한 최신 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 본 논문에서는 Tweet 들을 분석하여 얻은 트렌드 키워드를 기반으로 관련된 Tweet 들을 주제 별로 분류한 후, 각 주제 별로 세부 내용을 요약해서 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet 내에서 최근 화제가 된 트렌드 및 연관 키워드를 추출해낸다. 그 후, 해당 키워드가 출현한 Tweet 내에서 핵심 키워드를 찾고, 이를 기반으로 Tweet 들을 각각의 주제별로 분류하고 각 주제를 '이슈'로 정의한다. 마지막으로, 특정한 이슈에 해당되는 Tweet들을 분석하여 각 이슈 별로 키워드 리스트 및 단문 형식으로 요약된 줄거리를 생성한다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입 시스템을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 이슈 검출 기법의 유용성 면에서 성능을 평가한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.57-64
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• 2006

본 논문에서는 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특허용 영한 자동번역기로 특화하는 방법에 대해 기술한다. 특허용 영한 파동번역기로의 특화는 다음과 같은 절차에 의해 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서에 대한 언어학적 특성 분석, 2) 대용량 특허문서 대상 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기존 번역사전 대역어의 특화, 4) 특허문서 고유의 번역 패턴 추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 절차에 의해 만들어진 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계분야(80.54%), 전기전자분야(81.58%), 화학일반분야(79.92%), 의료위생분야(80.79%), 컴퓨터분야(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다. 현재 본 논문에서 기술된 영한 특허 자동번역 시스템은 산업자원부의 특허지원센터에서 변리사 및 특허 심사관이 영어 전기전자분야 특허 문서를 검색할 때 한국어 번역서비스를 제공받도록 이용되고 있으며($\underline{http://www.ipac.or.kr}$), 2007년에는 전분야 특허문서에 대한 영한 자동번역 서비스를 제공할 예정이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.304-313
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• 2005

RSS와 같은 신디케이션 기술은 사용자가 스스로 웹사이트에 접근하지 않아도, 새롭게 업데이트 되는 정보가 있을 때마다 RSS Aggregator를 통해 사용자에게 알려줌으로써 편리성을 가져다준다. 이러한 기술을 이용한다면 학습자들은 새로운 웹 문서가 게시될 때마다 해당 사이트를 방문할 필요 없이, 자동으로 신규 정보만 얻어오는 학습 자료의 습득 도구로서 활용이 가능하다. 하지만, 정의가 새롭게 추가되는 여부만을 판단하는 기존의 RSS Aggregator의 경우에 등록된 채널수가 늘어갈수록 사용자는 자신이 원하는 정보를 찾기 위해, 정보를 분류하고 검색하는 작업에 많은 노력을 기울여야한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 사용자에게 의다 효율적인 정보 전달을 위해, 사용자 스스로 관심분야를 생성하여, 사용자에게 전달되는 신규자료는 각 분야에 자동적으로 분류되며, 사용자가 지정해 놓은 조건에 적합하도록 콘텐츠를 제공 받을 수 있는 시스템을 설계하였다. 신규자료를 분야에 자동적으로 분류하기 위해 초기 분류된 문서로부터 분야별 색인어 추출 방안을 제안하고자 한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.21 no.8
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• pp.960-968
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• 2018

The mobile visual search service uses a query image to acquire linkage information through pre-constructed DB search. From the standpoint of this purpose, it would be more useful if you could perform a search on a web-based keyword search system instead of a pre-built DB search. In this paper, we propose a representative query extraction algorithm to be used as a keyword on a web-based search system. To do this, we use image classification labels generated by the CNN (Convolutional Neural Network) algorithm based on Deep Learning, which has a remarkable performance in image recognition. In the query extraction algorithm, dictionary meaningful words are extracted using Wikipedia, and hierarchical categories are constructed using WordNet. The performance of the proposed algorithm is evaluated by measuring the system response time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.55-59
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• 2007

최근 컴퓨팅 환경은 인터넷 환경의 웹을 기반으로 한 분산 컴퓨팅 환경으로 변화하고 있다. 그에 따라 XML 문서의 사용과 XML 문서의 양이 급속하게 증가하였으며, 언제나 쉽게 필요한 XML 문서에 접근할 수 있어야 한다. 또한 다양한 형태로 분산 저장된 XML 문서에서 원하는 데이터를 추출하고 변환하며, 단편화된 XML 데이터를 통합하는 작업들이 필요하게 된다. 따라서 XML 문서를 분산 객체 관계 데이터베이스 시스템에 효율적으로 저장하는 시스템을 개발하고, 분산 저장된 XML 문서에서 사용자가 필요한 정보를 검색할 수 있도록 하기 위해 XQuery 질의어를 지원하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 분산 객체 관계 데이터베이스 시스템에 저장된 XML 데이터를 접근할 수 있도록 하기 위해 XPath를 분산 SQL로 변환하여 실행하는 분산 XPath 의 처리기를 확장하여 XQuery를 분산 SQL로 변환하여 실행하는 분산 XQuery 질의 처리기를 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2269-2272
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• 2002

인터넷과 컴퓨터를 이용한 학생들의 과제물을 평가하는데 있어 표절의 용이성으로 인해 정확히 판별하는 것은 매우 어렵고 번거로운 일이다. 특히 동일한 주제에 대해서 작성되는 경우가 많으므로 독자적으로 작성된 문서와 표절되어진 문서를 판별하기가 쉽지 않다. 이것은 클러스터링 하고자 하는 문서들에서 주요 단어들 즉, 색인어들의 출현 빈도를 추출한 뒤 이를 이용하여 가장 적합한 Clustering을 찾는 기존의 정보 검색 방법들과는 전혀 다른 문제이다. 본 논문에서는 과제물의 평가에 지침을 제공할 수 있도록 유사 어절 트리를 이용한 표절 유사도에 따른 Cluster들을 생성하는 방법에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.330-335
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• 2002

The most critical issue in information retrieval system is to have adequate results corresponding to user requests. When all documents related with user inquiry retrieve, it is not easy not only to find correct document what user wants but is limited. Therefore, clustering method that grouped by corresponding documents has widely used so far. In this paper, we cluster on the basis of the meaning rather than the index term in the existing document and a LSI method is applied by this reason. Furthermore, we distinguish and analyze differences from the clustering using widely-used K-Means algorithm for the document clustering.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.41-47
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• 2000

한국어 형태소 분석에서 가장 중요한 부분 중 하나가 바로 용언구(서술어)를 분석하는 것이다. 형태소 분석 뿐만 아니라 구문 분석, 의미 분석 단계에서도 정확한 용언구 분석은 매우 중요한 작업 중의 하나이다. 또한, 용언구에는 [체언+지정사+어미] 패턴도 포함되므로, 정보검색기의 핵심 모듈인 명사 추출기(색인기)의 성능에도 용언구의 분석은 높은 비중을 차지한다. 본 논문에서는 용언구 분석의 정확성을 높이고, 견고하면서 속도도 향상시킬 수 있는 방법으로 새로운 어미 분류를 제안하고자 한다.