• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.295-302
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• 2001

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2017

학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1997년도 제4회 학술대회 논문집
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• pp.5-15
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• 1997

기존의 대부분의 정보 검색 시스템은 문서에 대한 ‘자동 색인 단계’를 거쳐 질의자의 요구에 적합한 문서들을 추출하도록 되어 있다. 이 과정에서 얼마나 적합한 문서를 빠짐없이 검색하였는가 하는 문제가, 검색 시스템의 효율성들 판단하는 데 가장 중요한 열쇠가 된다. 이 글에서는 ‘명사’ 중심의 키워드 추출이 안고 있는 몇 가지 문제점들에 관해서 논의하였다. 즉, 합성어 키워드 구축의 필요성, 동사 구문 정보에 대한 필요성, 부사구 표현에 대한 기술 필요성, 그리고 발화 상황이 고려되어야 하는 점등이 검토되었고, 이에 관한 해결책으로, 어휘정보 및 어절 정보, 나아가 구문 정보들을 담고 있는, 보다 체계적인 한국어 사전 시스템이 구축되어야 함을 강조하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.53-57
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• 2010

현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.123-136
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• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.181-183
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• 1999

대량의 정보를 빠르고 쉽게 검색하기 위한 많은 문서 자동 요약 시스템이 개발되고 있다. 현재에는 원문에서의 추출을 통한 방법 뿐 아니라 요약문의 생성에 초점을 두고 요약 시스템을 위해 대표 개념어 생성기를 위한 구성 방안을 제시한다. 격틀 구성을 위한 단계별 과정과 핵심어의 추출, 그리고 격틀 구성의 제한 요건을 서술한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.617-624
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• 2016

한글 워드임베딩은 명사 추출과정을 거치지 않으면, 학습에 필요하지 않은 단어까지 학습하게 되어 효율적인 임베딩 결과를 도출할 수 없다. 본 연구는 한글 워드임베딩, 아프리오리, 텍스트 마이닝을 이용하여, 특정 도메인에서 질의어 확장에 의해 보다 효율적으로 답변을 검색할 수 있는 모델을 제안하였다. 워드임베딩과 아프리오리는 질의어에 대해서 의미와 맥락에 따라 연관 단어를 추출하여, 질의어를 확장하는 단계이다. 한글 텍스트 마이닝은 명사 추출, TF-IDF, 코사인 유사도를 이용하여, 유사답변 추출과 사용자에게 답변하는 단계이다. 제안모델은 특정 도메인의 답변을 학습하고, 연관성 높은 질의어를 확장함으로서 답변의 정확성을 높일 수 있다. 향후 연구과제로서, 데이터베이스에 저장된 사용자 질의를 분석하고, 보다 연관성 높은 질의어를 추출하는 연구가 필요하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.414-422
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• 2011

본 연구는 정보 검색(Information Retrieval)과정에 있어 검색 기술의 적합성을 향상하기 위하여, 질의어 사이의 유용한 관계를 드러내도록 사례를 분석하고, 질의자의 의도를 파악할 수 있게끔 구체화하도록 연구한 것이다. 이를 위하여 먼저, 질의어가 가지는 어휘 의미적 연구 분야와 존재론적 연구 분야의 관련 연구들을 분석하였으며, 국내.외의 어휘 의미론적 네트워크 사례와 정보 검색 기술이 적용된 사이트의 실제 데이터를 분석하여 관계 유형을 추출하고 분석하였다. 다음으로는 일반적으로 검색자가 직면하는 검색 상황에서 자주 발생하는 문제를 중심으로 문제점을 정의하여 해결 방안을 모색하였다. 현행 검색 기술에서 색인어와 질의어를 단순 비교하여 결과를 쏟아주는 검색은 사용자를 혼란하게 하기 때문에 개선이 필요하고, 질의자의 의도에 맞는 질의 결과를 줄 수 있도록 지능적 검색으로 개선할 필요가 있다. 문제점 해결 방안에 있어서는, 두 질의어 사이의 관계를 드러냄으로써, 검색자의 의도를 인식하고 식별 및 처리할 수 있는 방안이 필요하였다. 질의어들에 관한 실제 사례를 분석하고 관계 유형을 9가지로 분류함으로써, 관계 유형을 디자인하는 방법을 적시하였으며, 관계 유형의 명칭 부여와 관계 역할의 명칭을 부여할 수 있는 방법과 제한점도 예시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.861-873
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• 2009

정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서도 표기의 다양성은 검색 시 불일치로 인한 정보 누락을 발생시키는 원인이 된다. 본 논문은 이러한 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위하여 검색 대체어 후보를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 자동 생성 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 기반으로 하여 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어 뭉치, 연관단어 뭉치 간 코사인 유사도 및 신뢰도를 이용한 필터링 기법 등을 이용한 대체어 후보 자동 생성 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 자동 생성 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 정확도 및 재현율을 측정함으로써 평가되었으며, 제안 방법이 context window overlapping을 이용한 대체어 추출 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.649-651
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• 2004

현재, 웹의 정보는 사용자들이 원하는 모든 정보를 담고 있다고 할 수 있으나, 방대한 웹에서 사용자가 원하는 정보를 정확히 추출하기란 어려운 문제이다. 이러한 정보 추출의 어려움은 방대한 정보량과 정보추출 방식과 직결된다. 웹에서 정보를 정확히 추출하여도 일반적인 검색엔진들의 웹 페이지 순위 결정 방식을 따르게 되면, 사용자에게 중요한 페이지를 상위에 위치시키기란 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 질의어의 모호성을 해결하기 위해 워드넷 기반 사용자 인터페이스를 설계하고, 웹 페이지의 가중치에 의미 카테고리 빈도 확률과 하이퍼링크 가중치를 이용한 웹 페이지의 가중치 결정 방식을 제안한다.