• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.487-489
• /
• 2005

본 논문에서는 온톨로지의 개념구조를 이용한 웹페이지의 의미적 분류방법을 제안한다. 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들 간의 개념 구조를 파악하여 온톨로지를 확장시키면서 이를 문서분류에 적용하여 의미적 분류가 이루어지게 한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하여 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 온톨로지와 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2016.10a
• /
• pp.33-38
• /
• 2016

수사구조는 텍스트의 각 구성 성분이 맺고 있는 관계를 의미하며, 필자의 의도는 논리적인 구조를 통해서 독자에게 더 잘 전달될 수 있다. 따라서 독자의 인지적 효과를 극대화할 수 있도록 수사구조를 고려하여 단락과 문장 구조를 구성하는 것이 필요하다. 그럼에도 불구하고 지금까지 수사구조에 기초한 한국어 분류체계를 만들거나 주석 코퍼스를 설계하려는 시도가 없었다. 본 연구에서는 기존 수사구조 이론을 기반으로, 한국어 보도문 형식에 적합한 30개 유형의 분류체계를 정제하고 최소 담화 단위별로 태깅한 코퍼스를 구축하였다. 또한 구축한 코퍼스를 토대로 중심문장을 비롯한 문장 구조의 특징과 분포 비율, 신문기사의 장르적 특성 등을 살펴봄으로써 텍스트에서 응집성의 실현 양상과 구문상의 특징을 확인하였다. 본 연구는 한국어 담화 구문에 적합한 수사구조 분류체계를 설계하고 이를 이용한 주석 코퍼스를 최초로 구축하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.31-34
• /
• 2006

단백질 구조로부터 단백질 기능을 예측하고자 하는 일은 생명정보학 에서 중요한 이슈 및 연구과제가 되어 왔다. 그 중 단백질의 3 차 구조를 이해하고 분류하는 데에는 계층적인 분류방법을 이용하는 CATH database가 사용되고 있다. 이 논문에서는 CATH database 의 계층적 분류의 특성을 이용하되, 단백질의 3 차 구조가 아닌 단백질 서열로부터 데이터마이닝 기술을 적용, 마이닝 기법 중 순차패턴과 연관적 분류 기법을 이용하여 CATH database 의 계층별 구조 분류 기법을 제안 하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.25 no.3
• /
• pp.77-93
• /
• 2020

The literature has reported that hierarchical classification methods generally outperform the flat classification methods for a multi-class document classification problem. Unlike the literature that has constructed a class hierarchy, this paper evaluates the performance of hierarchical and flat classification methods under a situation where the class hierarchy is predefined. We conducted numerical evaluations for two data sets; research papers on climate change adaptation technologies in water sector and 20NewsGroup open data set. The evaluation results show that the hierarchical classification method outperforms the flat classification methods under a certain condition, which differs from the literature. The performance of hierarchical classification method over flat classification method depends on class similarities at levels in the class structure. More importantly, the hierarchical classification method works better when the upper level similarity is less that the lower level similarity.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.34 no.4
• /
• pp.33-57
• /
• 2017

This study aims to introduce an emerging prescriptive analytics method and suggest its efficient application to a category-based service system. Prescriptive analytics method provides the whole process of analysis and available alternatives as well as the results of analysis. To simulate the process of optimization, large scale journal articles have been collected and categorized by classification scheme. In the process of applying the concept of prescriptive analytics to a real system, we have fused a dynamic automatic-categorization method for large scale documents and intellectual structure analysis method for scholarly subject fields. The test result shows that some optimized scenarios can be generated efficiently and utilized effectively for reorganizing the classification-based service system.

• KIISE Transactions on Computing Practices
• /
• v.20 no.12
• /
• pp.676-681
• /
• 2014

In order to discern and classify high-quality slides, our research proposes a classification method that utilizes a knowledge structure containing information on the presentation slides. After analyzing whether our knowledge structure captures the content's quality information, we developed a classification method based on the knowledge structure produced from the analysis results. With the proposed method, we compared results classified by quality of presentation slides. Through this comparison, we verified that the slides in the high quality group could be classified and were able to retrieve high quality slides. The results show that, by utilizing the cognitive model of a knowledge structure, our method can increase the effectiveness of classification when search or recommendation is conducted mainly with high-quality slides.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.371-373
• /
• 2003

웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.45-71
• /
• 1998

There is increasing importance of a system to reorganize explosive expansion of internet information resources efficiently; therefore, an increasing concern about classification system as an instrument for facilitating an access to a specific subject and improving efficiency in information retrieval. Comparing the hierarchical structure and access methodology of internet-based classification system with those of library classification such as Dewey Decimal Classification through their structural aspects and retrival process, this paper proposes the proper classification system in internet environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05b
• /
• pp.1011-1014
• /
• 2003

브라우저를 통해서 보는 웹 문서는 보이는 문서 내용 이외에 많은 풍부한 정보들을 원시 문서에 포함하고 있다. 웹 문서 색인 및 분류 과정에서 이런 관련 정보를 효율적으로 사용한다면 색인어에 가중치를 부여하거나 문헌 분류과정에서 밀접하게 관련된 문헌들끼리 분류가 가능하다. 잘 색인된 색이어 집합 및 잘 분류된 문헌 집합은 검색자의 질의어에 대한 검색 견과의 문헌집합들에 대한 문헌 순위화를 효율적으로 수행하여 사용자로 하여금 검색 시간을 줄여줄 수 있다. 본 논문에서는 웹 문서를 대상으로 한 검색 시스템에서 검색 효율을 향상시키기 위하여 웹 문서의 구조적인 정보들을 이용한 방법들에 대하여 고찰해 본다. 색인 과정, 문헌 분류과정 순위화 과정에서 활용한 방법들에 대하여 중점적으로 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.151-153
• /
• 2000

현재의 자동 문서 분류 시스템에서는 문서분류는 지식베이스를 구축하고 전문가가 클레스의 분류 주제어를 수동 입력함으로써 이루어진다. 이것은 대단히 어렵고 번거로운 일이며 많은 시간과 노력이 소요되고 지속적으로 이루어지기 힘들다. 본 논문에서는 지식베이스와 문서의 구조적 정보, 통계적 정보, 키워드 간의 응집도를 이용하여 자동 문서 분류를 위한 분류 주제어의 자동 증식 방법을 제안한다.