• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.291-294
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• 2003

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 하지만 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 코호넨 신경망을 이용하여 분류하는 서비스를 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 뉴스 필터링 시스템의 분류 성능을 평가하기 위하여 유클리드 거리 면에서 비교한 결과, 제안한 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.47-51
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• 2003

인터넷을 통해 제공되는 맡은 양의 뉴스 정보 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것이 필요하다. 먼저, 인터넷에 접속된 뉴스서버들의 뉴스 문서를 각 그룹별로 수집한다. 수집된 뉴스 문서를 대상으로 퍼지추론을 통하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 각 뉴스그룹의 문서에서 단어들을 분석하여 입력된 단어들의 개수를 이용하여 정규화 시켜서 대표적인 비지도학습 신경망인 코호넨 신경망을 사용하여 학습시킨다. 코호넨 신경망으로 추출된 단어들의 연관성을 활용하여 뉴스그룹을 클러스터링한다. 최종적으로 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면, 학습된 신경망이 유사한 뉴스그룹들을 사용자에게 제시해준다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2005.11a
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• pp.107-112
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• 2005

연속음성인식을 위한 언어모델 적응기법은 특정 영역의 정보만을 담고 있는 적응 코퍼스를 이용해 작성한 적응 언어모델과 기본 언어모델을 병합하는 방법이다. 본 논문에서는 추가되는 자료 없이 인식 시스템이보유하고 있는 코퍼스만을 사용하여 적응 코퍼스를 구축하기 위해 언어모델에 기반한 정보검색 기법을 사영하였다. 검색된 적응 코퍼스로 작성된 적응 언어모델과 기본 언어모델과의 병합을 위해 본 논문에서는 입력음성을 분할하여 각 구간에 최적인 동적 보간 계수를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 적응 코퍼스를 구하는 방법과 동적 보간 계수는 기본 언어모델 대비절대 3.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여주었으며 기존의 검증자료를 이용한 정적 보간 계수에 비해 상대 13.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.67-72
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• 2004

않은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습 패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.747-752
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• 2003

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 분류하여 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표용어들을 선택한다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터간 거리와 표준편차, 클러스터간 거리의 척도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.2
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• pp.89-98
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• 2007

For browsing, searching, and manipulating video documents, an indexing technique to describe video contents is required. Until now, the indexing process is mostly carried out by specialists who manually assign a few keywords to the video contents and thereby this work becomes an expensive and time consuming task. Therefore, automatic classification of video content is necessary. We propose a fully automatic and computationally efficient method for analysis and summarization of spots news video for 5 spots news video such as soccer, golf, baseball, basketball and volleyball. First of all, spots news videos are classified as anchor-person Shots, and the other shots are classified as news reports shots. Shot classification is based on image preprocessing and color features of the anchor-person shots. We then use the dominant color of the field and motion features for analysis of sports shots, Finally, sports shots are classified into five genre type. We achieved an overall average classification accuracy of 75% on sports news videos with 241 scenes. Therefore, the proposed method can be further used to search news video for individual sports news and sports highlights.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.8
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• pp.180-190
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• 2013

This study is designed to introduce 'news literacy' as a theoretical framework to evaluate news education in digital age. Specifically, this study conceptually defined news literacy as news literacy self-efficacy and empirically tested how this variable is associated with other related determinants including users' news media consumption pattern, news knowledge structure on news content production, and involvement with news. The findings showed that users' 'searching/understanding' news literacy self-efficacy was positively affected by their knowledge structure and involvement with news, whereas users' 'sharing/expressing' news literacy self-efficacy was positively affected by their knowledge structure. The findings also demonstrated that users' 'searching/understanding' news literacy self-efficacy positively influenced their consumption of new types of news media, whereas users' 'sharing/expressing' news literacy self-efficacy positively influenced their consumption of traditional news media. As a result, this study practically suggests how news literacy is associated with the important factors affecting news consumption and news education.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.44 no.3
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• pp.489-512
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• 2013

This study suggests the establishment and applications of the News core thesaurus for efficient indexing and searching of news information. News core thesaurus was constructed as macrothesauri which can cover all of news subjects and then has microthesauri like politics, economy, society, culture, etc. as its subsets. In this research, News core thesaurus embodied 2,012 descriptors and 74 non-descriptors by SKOS(Simple Knowledge Organization System). It suggests measures that treat only special subjects in detail in weekly newspaper or biweekly newspaper with little information and special subjects, which is not daily newspaper, and use each microthesauri by merging or integrating in huge news archives or portal sites.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.23-28
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• 2022

Recently smart device(such as smart phone and tablet PC) become a role as an information gateway, using of the web news by multiple users from the web portal has been more important things. However, the quantity of creating web news on the web makes hard to catch the information which the user wants and confuse the users cause of the similar and repeated contents. In this paper, we propose the news recommend system using the document summarization based on KoBART which gives the selected news to users from the candidate news on the news portal. As a result, our proposed system shows higher performance and recommending the news efficiently by pre-training and fine-tuning the KoBART using collected news data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.30-33
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• 2007

본 논문에서는 모바일폰을 통한 시맨틱 검색 및 개인 기호정보를 사용한 검색 결과의 필터링이 가능한 시스템을 제안 하고자 한다. 시스템에서는 모바일 컨텐츠와 웹 컨텐츠의 검색 연동, 사용자 기호정보의 유 무선 장치의 공유 및 유 무선 장치간 검색 결과의 공유를 지원한다. 모바일폰의 컴퓨팅 능력을 고려해 모바일폰에는 사용자 인터페이스만을 유지 하도록 한다. 모바일폰을 통한 시맨틱 검색을 지원하기 위해 시스템은 실험적으로 뉴스 도메인에 국한된 카테고리에 대한 분류 체계 온톨로지를 구축하며, 각 카테고리간 관계를 설정 한다. 또한, 개인 기호정보를 통한 검색 결과의 필터링을 위해 사용자 기호정보를 XML 형태의 벡터 모델로 유지하며, 이는 서버의 데이터베이스에 각 사용자 계정으로 저장하고 공유한다. 모바일폰의 여러 단점을 극복하고 장점을 극대화 하기 위해 검색 결과를 서버에 저장하고 이를 유 무선 장치간 상호 공유 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 시스템의 아키텍처와 구성 및 주요 기능에 대해서 기술하고자 한다.