• 한국문헌정보학회지
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• 제44권3호
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• pp.155-173
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• 2010

이 연구에서는 용어 클러스터링을 이용하여 단일문서의 키워드를 추출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 단락단위로 분할한 단일문서를 대상으로 1차 유사도와 2차 분포 유사도를 산출하여 용어 클러스터링을 수행한 결과, 50단어 단락에서 2차 분포 유사도를 적용했을 때 가장 우수한 성능을 나타냈다. 이후, 용어 클러스터링결과를 이용하여 단일문서의 키워드를 추출하기 위해 단순빈도와 상대빈도의 조합을 통해 다양한 키워드 추출 공식을 도출, 적용한 결과, 단락빈도(pf)와 단어빈도$\times$역단락빈도($tf{\times}ipf$) 조건에서 가장 우수한 결과를 나타냈다. 이 결과를 통해, 본 연구에서 제안한 알고리즘은 좋은 키워드가 가져야 할 두 가지 조건인 주제성과 고른 빈도분포라는 측면에서 단일문서를 대상으로 효과적으로 키워드를 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.667-671
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• 2002

효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.245-251
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• 2000

지금까지의 정보검색 시스템은 소위 키워드 기반 정보검색 시스템으로서 색인이 단일 단어(single word) 즉 키워드의 집합으로 나타내어 진다. 그러나 이 방법은 문서의 내용을 정확히 표현하는 데 한계가 있다. 따라서 최근에는 단어 이상의 구문 단위인 구(phrase)를 이용하여 색인과 검색을 하도록 하는 시스템을 개발하고자 하는 추세에 있다. 따라서, 본 논문에서는 키워드보다는 의미를 좀더 잘 나타내고 일반적인 구보다는 정형화된 형태의 색인 단위인 키팩트를 색인어로 하는 정보검색시스템을 개발하고 이의 성능을 살펴보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1769-1776
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• 2004

효율적인 키워드 추출은 정보검색 시스템에서 중요하지만 많은 키워드 중 적당한 키워드를 결정하기 위한 방법들은 여러 가지가 있다. 그중 단일 키워드만을 검색하는 AC알고리즘을 해결하기 위한 DER구조는 복합키워드 검색이 가능하나 많은 검색시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 DER구조의 검색방법을 기반으로 한 독립적인 검색테이블을 확장하여 EDER 구조라는 알고리즘을 구축하였다. 500개의 텍스트 파일을 실험한 결과 키워드의 포스팅 결과가 AC의 DER구조보다 EDER구조가 작았으며, 검색시간 또한 K5에서 DER구조가 0.6초, EDER구조가 0.2초로 더 빠른 검색을 보며주고 있어 제안 방법이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.761-764
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• 2003

효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.1103-1111
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• 2003

정보검색의 방법으로 단일 주제어를 키워드로 색인하여 검색하는 방식이 널리 사용되어 왔으나 문서의 내용을 정확히 표현하기 어렵고 검색 결과의 문서 집합 또한 너무 커서 사용자의 만족도가 낮다. 본 논문에서는 자연언어 처리 기술인 구문 분석 모듈을 도입해 단어 이상의 단위인 구 단위를 색인과 검색의 단위로 삼는 구 단위 색인 및 검색 기법을 사용을 제안한다. 웹 문서들 자체가 갖는 다양한 오류들로 인해 현실적으로 충분히 만족할 만할 우수한 성능의 구문 분석 모듈이 구현되기는 어려우므로 상향식 구문 분석 모듈을 구현하여 완전한 구문 분석 결과를 얻지 못하는 많은 문장에 대해서도 구 단위 색인이 가능하며 단일어 색인보다 식별력이 뛰어나 검색 성능이 향상되고 검색 과정의 부하도 줄일수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.195-200
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• 2016

본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.195-200
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• 2016

본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴 본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.245-251
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• 2000

지금까지의 정보검색 시스템은 소위 키워드 기반 정보검색 시스템으로서 색인이 단일 단어(single word) 즉 키워드의 집합으로 나타내어 진다. 그러나 이 방법은 문서의 내용을 정확히 표현하는 데 한계가 있다. 따라서 최근에는 단어 이상의 구문 단위인 구(phrase)를 이용하여 색인과 검색을 하도록 하는 시스템을 개발하고자 하는 추세에 있다. 따라서, 본 논문에서는 키워드보다는 의미를 좀더 잘 나타내고 일반적인 구보다는 정형화된 형태의 색인 단위인 키팩트를 색인어로 하는 정보검색시스템을 개발하고 이의 성능을 살펴보았다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.62-66
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• 2016

문서의 의미 기반 처리를 위해서 문서의 내용을 대표하는 키워드를 추출하는 것은 정확성과 효율성 측면에서 매우 중요한 과정이다. 그러나 단일문서로부터 키워드를 추출해 내는 기존의 연구들은 정확도가 낮거나 한정된 분야에 대해서만 검증을 수행하여 결과를 신뢰하기 어려운 문제가 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확하면서도 다양한 분야의 텍스트에 적용 가능한 키워드 추출 방법을 제시하고자 단어의 동시출현 정보와 그래프 모델을 바탕으로 TextRank 알고리즘을 변형한 새로운 형태의 알고리즘을 동시에 적용하는 키워드 추출 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 활용하여 성능평가를 진행한 결과 기존의 연구들보다 향상된 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.