• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.119-122
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• 2014

본 연구는 교육학 분야에서 국내 학술 논문 저자키워드 출현 순서에 의미가 있는지 알아보기 위하여 저자키워드 출현 순서별로 빈도를 조사하고 동 저자 키워드가 제목에 출현하는지를 살펴본 후, 학술논문 저자키워드 출현 순서에 따른 빈도가 저자키워드의 논문 제목 출현 빈도에 미치는 영향에 대해 연구하고자 한다. 연구의 배경은 구조적 학술용어사전의 구축과 관련해서 효율적인 용어 선정이나 용어 분류 방법을 찾는 것이다. 연구의 목적을 위해 교육학 분야 저자키워드의 출현 빈도수가 1인 것을 제외하고 고빈도 순으로 400개 용어를 추출하였다. 저자키워드의 몇 번째 출현 순서가 저자키워드의 제목 출현에 가장 큰 영향을 미치는지 알아본 결과, 저자키워드의 첫 번째 출현이 아닌 두 번째 출현이 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.124-126
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• 2004

인터넷 광고 시장의 급속한 성장과 함께 보다 효율적인 광고기법을 개발하기 위한 노력들이 이루어지고 있는 가운데 최근 들어 검색엔진의 특성을 이용한 키워드 광고가 주목을 받고 있다. 키워드 광고란 사용자가 입력한 검색어와 유사한 범주에 속하는 사이트의 광고를 검색 결과 페이지 상단에 보여주는 것을 말한다. 그러나, 키워드 광고는 키워드를 판매할 수 있는 위치가 한정적이기 때문에 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 및 판매 전략이 요구된다. 본 논문에서는 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 전략 수립을 위하여 연관 키워드 그룹을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 연관 키워드 그룹의 생성은 사용자가 입력한 검색어에 의해 노출되는 사이트들을 묶어 그룹으로 형성하고 사이트 그룹의 중요 키워드를 추출한 다음 키워드간의 연관성을 판단하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 연관 키워드 그룹 추출의 각 단계를 구체적으로 설명하고 실험 결과를 분석한다. 마지막으로 연구의 결론과 향후 연구 과제에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1221-1224
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• 2001

논문의 키워드는 논문을 읽을지 여부를 알아보는 아주 중요한 요소로 존재이다. 그러나 키워드가 되는 단어가 원문 중에 존재하지 않고, 키워드의 구성 단어로 분리하여 존재하는 경우에는 대처할 수 없다. 본 논문에서는 문서를 읽기 위한 판단의 재료가 되는 키워드의 추출을 목적으로 하고, 특히 복합명사 생성 규칙을 이용하여 키워드의 구성 단어로 분리되어 존재하는 키워드를 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.53-54
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• 2014

대부분 국내에서 발행되는 과학기술 분야의 논문에는 저자 키워드가 포함되어 있다. 이 키워드는 논문을 이해를 돕고 온라인 검색에 유용하게 활용되고 있다. 특히 많은 논문에서 키워드를 영문과 국문을 동시에 부여하도록 하고 있어 과학기술 용어로서의 가치도 있다. 일정 기간 국내에서 발행되는 논문으로부터 저자 키워드들을 추출하여 다양한 각도에서 부여 키워드의 현황을 분석하였다. 결론으로 바람직한 키워드 부여의 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.858-859
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• 2010

본 논문에서는 텍스트 기반 유사도 계산 방안을 이용하여 논문들 간의 유사도를 계산하는 방안을 제안한다. 논문 데이터베이스에는 논문의 본문이 거의 저장되어 있지 않다. 따라서 논문 데이터베이스에 저장되어 있는 논문의 제목과 요약글들의 키워드들을 이용하여 기존 텍스트 기반 유사도 계산 방안으로 논문들 간의 유사도를 계산할 수 있다. 그러나 논문의 제목과 요약글은 논문의 본문이 가지고 있는 키워드들에 비해서 너무나도 적은 수의 키워드들을 가지고 있기 때문에 해당 키워드들만으로 논문들 간의 유사도를 계산하면 정확도가 낮을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 논문을 표현하는 키워드의 수를 증가시키기 위해서 새로운 논문 유사도 계산 방안을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방안의 우수성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.190-194
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• 2003

자연언어 질의문에서 추출된 키워드들은 정답추출에 미치는 비중이 다른 경우가 많지만 키워드들에 대해 상대적인 가중치를 부여하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 질의 문장의 구문 정보를 이용하여 중심키워드와 일반키워드들로 구분하였으며 이를 기반으로 키워드들 간의 가중치 부여 방법을 제안한다. 질의문 코퍼스로부터 질문 유형을 분석하여 구문을 추출하고 추출된 구문정보를 이용하여 질의문에서 키워드들을 추출한다. 이렇게 얻어진 키워드들을 이용하여 다량의 문서들 속에서 중심키워드와 일반키워드들 간의 불린 검색을 통해 질의문의 정답이 포함되었을 가능성이 큰 단락을 추출하고, 질의문과 추출된 단락간의 유사도 측정을 통해 단락을 순위화 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의문의 정답이 포함된 단락추출에 대한 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.685-687
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• 2002

일반적으로 인간이 사용하는 몇 개의 주요단어를 이용하여, 문서의 분야나 주제어가 되는 일본어 키워드를 추출하는 점에 주목한다. 먼저, 학술논문에서 저자 자신이 부여한 키워드 중 분야 명이나 주제어가 문서 중에 출현하지 않는 경우를 분석하고, 단어의 개념정보를 기초로 복합어 생성규칙을 구축한다. 문서 의미와 상관없는 키워드의 추출을 억제하기 위해 중요도 결정법을 새롭게 제안한다. 추출된 키워드의 타당성 검사를 위해 자연.음성언어에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 75%가 되어 제안방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.2
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• pp.149-154
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• 2012

The aim of this paper is to collect relevant keywords from clicklog data including user's keywords and URLs accessed using them. Our main hyphothesis is that two or more different keywords may be relevant if users access same URLs using them. Also, they should have higher relationship when the more same URLs are accessed using them. To validate our idea, we collect relevant keywords from clicklog data which is offered by a portal site. As a result, our experiment shows 89.32% precision when we define answer set to only semantically same words, and 99.03% when we define answer set to broader sense. Our approach has merits that it is independent on language and collects relevant words from real world data.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.285-289
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• 2009

Tag is important to retrieve and classify contents. However, someone uses so many unrelated tags with contents for the high ranking In this work, we propose tag refinement algorithm using TextRank. We calculate the importance of keywords occurred a title, description, tag, and comments. We refine tags removing unrelated keywords from user generated tags. From the results of experiments, we can see that proposed method is useful for refining tags.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.13 no.1
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• pp.1-11
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• 2002

In this paper, a test was performed to determine whether words in Anchor Text were appropriate as key words. As a result of the test. there were proper words of high weighting factor, while some others did not even appear in the text. therefore, were not appropriate as key words. In order to resolve this problem. a new method was proposed to extract key words. Using the proposed method, inappropriate key words can be removed so that new key words be set, and then, ranking becomes possible with the TFIDF value as a weighting factor of the key word. It was verified that the new method has higher accuracy compared to the previous methods.