• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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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 동시출현정보와 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1149-1151
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• 2013

본 연구는 영화 콘텐츠의 배경(공간적/시간적)에 해당하는 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영화 콘텐츠들의 리뷰 텍스트 데이터를 웹 상으로부터 수집하는 과정, 수집된 텍스트 리뷰 데이터의 전처리 과정에 해당하는 형태소 분석 및 개체명인식 과정, 마지막으로 통계적 기법을 이용하여 최종적으로 배경에 해당하는 단어를 선택하는 과정으로 이루어진다. 자동으로 추출된 배경 정보는 사용자 평가를 통하여 정확도를 측정하였으며, 자동 생성된 배경 정보를 이용하여 영화 콘텐츠의 검색 및 추천 등에 다양하게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.32 no.4
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• pp.249-274
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• 1998

It is the analyses of replies showed n the questionnaire consisted of four kinds of matters to see level of knowledge among SELIS (SEoul Women's University Library and Information System) OPAC users of keyword/boolean search. The result of this analyses is : in SELIS search, users who prefer keyword search than any other, who satisfy work of retrieval by means of boolean operator, and who think it easier, show lusher level of knowledge than those who deny it in the questionnaire. Knowledges Presented in the survey are ; characteristics of keyword search, single or double keys, using boolean operator in keyword, knowledge of index, knowledge of stop list, uncontrolled term. keyword search technique, right truncation, correct application of boolean logic operator, and selecting major subject in keyword browsing. The above mentioned knowledges will work as important factors n keyword/boolean search, OPAC. For successful search it requires conceptional knowledge of information retrieval processing, or inquiry word transformation how to search required information, and semantic ability to get result questioned In the given system, when and how to apply the characteristics of the system, and scientific record for user's inquiry, or fundamental computer technology and syntax knowledge to make search word in detail. But so far now important knowledge considered as user's online index search, has been emphasized on knowledge of scientific record, and has been lag of semantic and conceptional knowledge. So, it is recommendable for online index user to train to concentrate semantic knowledge, syntax ability, and conceptional knowledge, rather than scientific technique too much.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1219-1222
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• 2015

금융과 IT가 융합되는 핀테크(Fintech)가 IT산업과 금융산업에 새로운 패러다임으로 급부상하고 있다. 핀테크 기술에 대한 기술동향을 파악하고 유사한 연관 기술을 도출하는 것은 관련 사업자가 시장 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 필요한 전략적 방향을 제시해 준다. 하지만 핀테크와 같이 단 기간 내에 기술에 대한 파급 속도가 빠르게 일어나며 산업전반에서 기술선점의 필요성이 크게 대두되는 경우 특허 데이터베이스만으로 유사기술을 검색을 위한 키워드를 선정하는 것이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 새롭게 이슈화되는 기술 중 그 성장세가 급격하게 변화하여 등록된 특허만으로는 연관 기술 영역을 파악하는 일이 번거로운 상황에서 기사 분석을 통해 연관 기술 키워드를 추출 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 특히 핀테크에서 중요하게 인식되는 결제, 보안, 사용자환경에 대한 연관 기술 키워드를 기사 내용에 포함되는 단어의 빈도 분석을 통해 추출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 기술 키워드를 이용하여 실제 특허 검색 데이터베이스에서 관련 특허를 수집하고 분석하여 핀테크와 관련성이 매우 높은 연관 핵심 기술 특허를 도출하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.38-45
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• 2004

The goal of this research is to develop a method of identifying a topic of a given text by looking at relationship of keywords defined in an ontology hierarchy. The keywords which are extracted from important sentences of the given text are mapped onto their correspond concepts which exist in the hierarchy. After all the words are mapped, the correspond concepts will be generalized into one single concept. The single concept will most likely be the topic of text. Our research have an approach that promotes both satisfaction in term of robustness and accuracy using ontologies and word frequency. So, this attempts are done in what they call as a hybrid approach. We try to take the challenge by using knowledge-statistical base approach. Experimental results show that proposed method outperforms the existing method using knowledge-base only.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.115-119
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• 2018

다중 문서 제목 추출은 하나의 주제를 가지는 다중 문서에 대한 제목을 추출하는 것을 말한다. 일반적으로 다중 문서 제목 추출에서는 다중 문서 집합을 단일 문서로 본 다음 키워드를 제목 후보군으로 추출하고, 추출된 후보를 나열하는 형식의 연구가 많이 진행되어져 왔다. 하지만 이러한 방법은 크게 두 가지의 한계점을 가지고 있다. 먼저, 다중 문서를 단순히 하나의 문서로 보는 방법은 전체적인 주제를 반영한 제목을 추출하기 어렵다는 문제점이 있다. 다음으로, 키워드를 조합하는 형식의 방법은 키워드의 단위를 찾는 방법에 따라 추출된 제목이 자연스럽지 못하다는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이 한계점들을 보완하기 위하여 단어 관련성 추정과 Byte Pair Encoding을 이용한 요약 기반의 다중 뉴스 기사 제목 추출 방법을 제안한다. 평가를 위해서는 자동으로 군집된 총 12개의 주제에 대한 다중 뉴스 기사 집합을 사용하였으며 전문 교육을 받은 연구원들이 정성평가를 진행하여 5점 만점 기준 평균 3.68점을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.13-17
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• 1995

본 논문은 한국어 특성을 적용하여 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제시한다. 기존에 제안된 명사 추출 시스템인 문법형태소 네트워크를 확장하여 단일 명사 뿐만 아니라 복합 명사를 색인어로 추출한다. 복합 명사는 단일 명사에 비해 보다 한정적 개념을 가지므로, 색인어로 추출될 때 문헌의 식별력을 높일 수 있다. 복합 명사를 구성하는 각각의 단일 명사를 인식함으로써 복합 명사를 분해하고, 간단한 구단위 구문분석을 수행하는 명사 결합 규칙에 따라 단일 명사들을 복합 명사로 합성하는 방법을 제시한다. 마지막으로 이와 같이 추출된 복합 명사에, 복합 명사를 구성하는 단일 명사간의 연관성을 고려하여 보다 정확한 가중치를 부여할 수 있는 새로운 가중치 부여 방안을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.6
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• pp.657-668
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• 2001

It is difficult that web documents are classified with exact user intention because existing document classification systems are based on word frequency number using single keyword. To improve this defect, first, we use keyword, a query, domain knowledge. Like explanation based learning, first, query is analyzed with knowledge based information and then structured user intention information is extracted. We use this intention tree in the course of existing word frequency number based document classification as user information and constraints. Thus, we can classify web documents with more exact user intention. In classifying document, structured user intention information is helpful to keep more documents and information which can be lost in the system using single keyword information. Our hybrid approach integrating user intention information with existing statistics and probability method is more efficient to decide direction and range of document category than existing word frequency approach.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.10
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• pp.429-436
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• 2017

There is a growing tendency to outsource sensitive or important data in cloud computing recently. However, it is very important to protect the privacy of outsourced data. So far, a variety of secure and efficient multi-keyword search schemes have been proposed in cloud computing environment composed of a single data owner and multiple data users. Zhang et. al recently proposed a search protocol based on multi-keyword in cloud computing composed of multiple data owners and data users but their protocol has two problems. One is that the cloud server can illegally infer the relevance between data files by going through the keyword index and user's trapdoor, and the other is that the response for the user's request is delayed because the cloud server has to execute complicated operations as many times as the size of the keyword index. In this paper, we propose an improved multi-keyword based search protocol which protects the privacy of outsourced data under the assumption that the cloud server is completely unreliable. And our experiments show that the proposed protocol is more secure in terms of relevance inference between the data files and has higher efficiency in terms of processing time than Zhang's one.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.636-639
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• 2004

본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.