• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1101-1104
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• 2012

단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.447-454
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• 2001

새로운 문서를 기존에 존재하는 클래스들에 할당하는 방법을 문서의 자동 분류라고 한다. 문서의 자동 분류는 뉴스 그룹의 기사분류, 웹 문서의 범주화, 전자 메일의 순서화, 사용자의 관심을 학습하여 보다 정확한 정보 검색을 제시하는데 사용될수 있다. 본 논문에서는 한국어 문서분류의 정확도를 높이기 위하여 문서내의 모든 단어들에 대한 확률값을 사용하여, 문서를 분류하는 기존의 방법과 달리 문서의 주제어를 선정하여 주제어로 선정된 단어들에 가중치를 부여하고 그렇지 않은 단어들에 대해서는 제거하너가 낮은 가중치를 부여하는 베이지안 분류자를 사용한다. 문서에는 특징으로 추출된 단어가 적어 문서를 분류하기 위한 만족할 만한 정보를 제공하지 못할 경우에 부족한 문서의 특징을 보충하기 위하여 말뭉치로부터 자동 단어 군집화를 통해 형성된 연관 단어 군집을 사용한다. 이러한 방법을 한국어 문서에 적용한 결과 기존의 베이지안 확률을 사용한 분류법보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.161-164
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• 2019

본 논문은 BERT 모델을 이용하여 동형이의어의 단어 표현(Word Representation) 차이에 대한 실험을 한다. BERT 모델은 Transformer 모델의 인코더 부분을 사용하여 양방향을 고려한 단어 예측과 문장 수준의 이해를 얻을 수 있는 모델이다. 실험은 동형이의어에 해당되는 단어의 임베딩으로 군집화를 수행하고 이를 Purity와 NMI 점수로 계산하였다. 또한 각 단어 임베딩 사이를 코사인거리(Cosine Distance)로 계산하고 t-SNE를 통해 계층에 따른 변화를 시각화하였다. 군집된 결과는 모델의 중간 계층에서 점수가 가장 높았으며, 코사인거리는 8계층까지는 증가하고 11계층에서 급격히 값이 변하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.722-724
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• 2012

문서 군집화를 통하여 문서를 효율적으로 조직, 관리, 검색 할 수 있다. 일반적으로 문서 군집화는 많은 단어와 개념들을 포함하고 있기 때문에 차원이 큰 벡터 공간 모델에서 군집화를 수행한다. 본 논문에서 문서 집합에 대응하는 온톨로지를 이용하여 문서 벡터 공간의 차원을 줄여 효율적으로 군집화하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존 방법보다 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.195-198
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• 2021

기존 연구에 따르면, 시소러스의 계층적 관계를 기반으로 압축한 의미 어휘 태그를 단어 의미 모호성 해소에 사용할 경우, 그 성능이 향상되었다. 본 논문에서는 시소러스를 사용하지 않고, 국어 사전에 포함된 단어의 의미 정의를 군집화하여 압축된 의미 어휘 태그를 만드는 방법을 제안한다. 또, 이를 이용하여 효율적으로 단어 의미 모호성을 해소하는 BERT 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 한국어 세종 의미 부착 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법의 성능이 F1 97.21%로 기존 방법의 성능 F1 95.58%보다 1.63%p 향상되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권6호
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• pp.660-667
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• 2000

본 논문에서는 필기 한글 문자열 영상에 대한 단어 분리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 gap 의 크기 정보를 사용하여 단어를 분리하는데, 이때 gap은 문자열 영상을 수직방향으로 투영한 후 흰-런 (white-run)을 찾음으로써 구할 수 있다. 문자열 영상으로부터 얻어지는 gap들의 크기를 측정한 후, 각각의 gap을 단어와 단어사이에 존재하는 gap과 문자와 문자사이에 존재하는 gap 중 하나로 분류한다. 본 논문에서는 필기 영문 문자열의 단어 분리를 위해 제안된 기존의 세 가지 거리 척도를 채택하고 군집화에 기반한 세 가지 분류방법을 적용하여 한글 문자열의 단어 분리를 위한 최적의 조합을 선정하였다. 우편봉투 상에 작성된 주소열로부터 수작업으로 추출한 305 개의 문자열 영상을 사용하여 실험한 결과 BB(bounding box) 거리를 사용하여 순차적 군집 방법을 적용하는 경우 3 순위까지의 누적 단어 분리 성공률이 88.52% 로서 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 또한 하나의 문자열 영상에 대한 단어 분리 속도는 약 0.05초이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.57-62
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• 2004

본 논문에서는 연결 성분간의 공간적 간격에 기반하여 수표 영상 내의 필기체 문장 금액에서 단어를 효율적으로 추출하기 위한 방법을 제안한다. 인접한 연결 성분간의 거리측정을 위한 기존의 방식들은 과대추정 또는 과소추정 문제로 인한 단어 분리 오류를 초래할 수 있으나 본 논문에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 각 측정 방식들을 수정 보완하였다. 또한 본 논문에서는 서로 다른 형태의 세 가지 거리 측정법들을 효과적으로 결합하여 각 개별 측정법이 가지는 단점을 상호 보완하고 전체 단어 추출 성능을 좀더 향상시킬 수 있는 4-클래스 군집화에 기반한 결합 방법을 새로이 제안하였다. 분장 금액에 대한 단어 추출 실험 결과로부터 수정된 각 거리 측정법이 대응되는 기존의 측정법에 비해 2-3% 정도 향상된 단어 분리율을 보임을 확인하였다. 또한 제안된 4-클래스 군집화에 기반한 결합 방식은 각 측정 방식에서 개별적으로 발생하는 에러뿐만 아니라 두 개의 방식에서 동시에 나타나는 에러도 효율적으로 감소시킴으로서 전체 단어 분리 성능을 향상 시킬수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.33-36
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• 2000

어휘독립 고립단어인식은 미리 훈련된 부단어(sub-word) 단위의 음향모델을 이용하여 수시로 변하는 인식대상어휘를 인식하는 것이다. 본 논문에서는 소용량 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘독립음성인식 시스템을 구성하였다. 소용량 음성 데이터베이스에서 미관측문맥 종속형 부단어에 대한 처리에 효과적인 백오프 기법을 이용한 음소 군집화 방법으로 문턱값을 변화시키며 인식실험을 수행하였다. 그리고 훈련용 데이터의 부족으로 인하여 문맥 종속형 부단어 모델이 훈련용 데이터베이스로 편중되는 문제를 deleted interpolation 방법을 이용하여 문맥 종속형 부단어 모델과 문맥 독립형 부단어 모델을 병합함으로써 해결하였다. 그 결과 음성인식의 성능이 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-178
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• 2014

다양한 언론사로부터 기사를 제공받아 서비스하는 인터넷 포털의 뉴스에서는 수많은 중복 기사가 실시간으로 등록된다. 이로 인하여 인터넷 포털에서 관심 있는 주제의 기사를 검색하여 찾아보려는 경우 검색키워드를 포함한 기사의 수가 지나치게 많아 원하는 정보를 적절하게 얻기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 검색 기사 중 유사한 문서를 군집화하고 군집에 대한 다중문서요약을 사용자에게 제시하여 검색된 기사를 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 다중문서 요약에서는 뉴스 기사에 적합한 단어 가중치인 분별도(discriminability)를 제안하여 사용하여 군집화된 기사로부터 유사 문장을 군집한다. 시스템에서는 군집된 기사의 대표 문장 군집에서 대표 문장, 즉 키워드에 대한 주제별 기사의 요약문을 결과로 제시하여, 효율적인 뉴스 검색을 지원한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 주제어 인식에 기반한 문서영상의 검색 및 색인 시스템에 적용하기 위한 단어 단위 분한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 전처리, 문서 구조 분석을 통해 추출된 텍스트 영역을 입력으로 단어 단위 분할을 수행하는데, 텍스트 영역에 대해 텍스트 라인을 분할하고 분할된 텍스트 라인을 단어 단위로 분할하는 계층적 접근 방법을 사용한다. 텍스트라인 분할은 수평 방향 투영 프로파일을 적용하여 분할 지점을 구한다. 그리고 단어 분할은 연결요소들을 추출한 후 연결요소간의 gap 정보를 구하고, gap 군집화 기법을 사용하여 단어 단위 분한 지점을 구한다. 이때 단어 단위 분할의 성능을 저하시키는 특수기호에 대해서는 휴리스틱 정보를 이용하여 검출한다. 제안 시스템의 성능 평가는 50개의 텍스트 영역에 적용하여 99.83%의 정확도를 얻을 수 있었다.