• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.125-148
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• 2018

다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권4호
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• pp.666-671
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• 2012

가스 하이드레이트는 고압 및 저온의 조건에서 주체 분자인 물의 수소 결합에 의해 형성된 격자 내로 저분자량의 기체 분자가 포집되어 있는 고체의 함유 화합물이다. 심해저 퇴적층과 영구 동토지역에 매장되어 있는 막대한 양의 천연가스 하이드레이트는 미래 청정 에너지원으로 주목받고 있다. 우리나라의 경우에도 동해안 울릉분지 부근 심해저에 천연가스 하이드레이트의 부존 가능성을 확인하였다. 이러한 심해저 천연가스 하이드레이트의 개발/생산을 위해서는 천연가스 하이드레이트의 상평형, 생성/해리 속도 등의 물리적 특성 뿐만 아니라 해리와 관련된 열물성에 대한 정보가 매우 중요하다. 따라서, 이 논문에서는 고압 마이크로 시차 주사 열량계를 이용하여 천연가스 하이드레이트의 주성분인 메탄, 에탄, 프로판 하이드레이트의 해리 엔탈피를 측정하였다. 메탄 하이드레이트의 경우 92.3 bar의 압력 조건에서 502.1 J/g-water, 437.3 J/g-hydrate, 54.2 kJ/mol-gas의 해리 엔탈피 값을 가졌으며, 해리 온도는 285.66 K이었다. 에탄 하이드레이트의 경우 18.7 bar에서 해리 엔탈피는 534.5 J/g-water, 438.8 J/g-hydrate, 73.8 kJ/mol-gas이었으며, 이때 해리 온도는 283.85 K이었다. 마지막으로 프로판 하이드레이트의 경우 압력이 3.2 bar일 때 해리 엔탈피는 417.2 J/g-water, 363.8 J/g-hydrate, 127.7 kJ/mol-gas 임을 알 수 있었고, 276.30 K에서 해리되는 것을 확인하였다. 또한, 해당 압력에서 각 기체의 가스 하이드레이트의 해리 엔탈피 측정과정에서 얻은 해리 온도를 문헌상의 가스 하이드레이트 3상(하이드레이트상(H)-물상(Lw)-기상(V)) 평형 데이터와 비교해 보면 거의 유사함을 알 수 있었다. 따라서, 고압 마이크로 시차 주사 열량계를 이용하여 가스 하이드레이트의 정확한 해리 엔탈피 측정 뿐만 아니라 가스 하이드레이트의 3상 평형도 함께 측정 가능함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.63-82
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• 2016

최근 정보기술의 발달로 인해 소비자들은 온라인상에서 많은 정보를 쉽고 빠르게 획득할 수 있다. 소비자가 제품 구매시에는 소비자들이나 전문가들이 작성한 제품 후기 정보를 주로 탐색한다. 기존의 연구들이 소비자들이 창출한 제품 후기 중심으로 주로 진행되어 왔기 때문에, 전문가 제품 후기의 영향력에 대해서는 상대적으로 소수의 연구들만 존재하고 있다. 본 연구는 전문가가 생성하는 제품 후기에 초점을 맞추어, 방대한 실제 비정형데이터인 전문가의 후기를 어떻게 언어학적인 차원과 심리학적인 차원으로 나눌 수 있는지의 방법론을 제안하며, 실제 전문가 제품 후기를 사용하여 의미 있는 다섯 가지 차원의 새로운 변수들을 도출하였다. 그 결과 소비자들이 전문가 후기에서 반응하고 있는 언어적 특성은 제품에 대한 깊이 있는 정보의 양이나 충분한 설명을 나타내는 변수인 Review Depth, 그리고 전문가가 기술하는 방식이 제품에 대한 확신이 없는 듯한 말투를 나타내는 변수인 Lack of Assurance는 소비자의 전반적인 제품평가에 유의한 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 또한, 제품에 대한 칭찬이나 긍정적인 면을 서술하는 방식인 Positive Polarity가 소비자의 제품 평가에 영향을 미치지 않았지만, 전문가가 하는 제품에 대한 비관적인 평가인 Negative Polarity는 소비자들의 평가와 유의한 음의 상관관계가 있었다는 점이다. 전문가가 스토리텔링 관점에서 자주 사용하는 Social Orientation 특성은 유의한 관계를 미치지 못함이 밝혀졌다. 본 연구는 새로운 방법론을 제안하고 이를 실제로 활용한 결과를 보여준다는 차원에서 이론적이고 실무적인 공헌을 가진다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제38권6호
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• pp.607-622
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• 2005

하상퇴적물의 공급원을 규명하고자 전라남북도의 경계부근에 위치하는 섬진강 본류와 그 지류들을 포함하는 유역에서 발생하는 하상퇴적물의 희토류원소 분포양상과 토양유실량을 결석하였다. 연구지역 수계는 섬진강 본류를 비롯하여 순창읍을 관통하는 경천, 옥과면의 옥과천, 입면의 창정천과 입천이면, 각 수계에 직${\cdot}$간접적으로 퇴적물을 공급할 수 있다고 생각되는 10개 유역을 대상으로 토양유실량 분석을 실시하였다. 토양유실량 예측공식인 RUSLE 인자를 생성하기 위하여 토지이용도, 지형도, 토양도 등의 자료를 사용하었고, grid 기반의 10m 셀의 격자형 데이터로 구축한 RUSLE 인자들의 중첩분석을 통하여 연간 토양유실량을 예측하였다. 당위면적당 토양유실량은 밭(53,140.94 tons/ha/year), 과수원(25,063.38 tons/ha/year), 논(6,506.7 tons/ha/year), 산림 (6,074.36 tons/ha/year) 지역 순으로 우세한 것으로 나타났다. 침식위험지역으로 분석된 지역은 대부분 밭 지역 내에 분포하였다. 토양유실은 하천을 따라 분포하는 근원암 지역에서 주로 발생하였으며, 토양유실량, 침식위험지역 분포, 하상퇴적물과의 희토류원소 분포양상에 있어서의 상관관계 등을 고려해볼 때, 경천은 순창엽리상화강암, 옥과천은 대강엽리상화강암, 입천은 설옥리층의 퇴적물이 하천에 주로 유입되는 것으로 판단된다. 특히 여러 암종이 넓은 면적에 분포하고 있는 옥과천의 경우, 하싱퇴적물, 기반암 및 토양의 희토류원소 분포양상과 토양유실량 분석결과를 함께 활용함으로써 더욱 신뢰도 높은 상관관계를 밝힐 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.111-125
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• 2011

클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.

• 분석과학
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• 제24권2호
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• pp.69-77
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• 2011

에틸렌 글리콜은 주로 자동차, 선박, 항공기 등의 부동액 성분으로 우리 실생활에 널리 쓰 이고 있으며 그 만큼 접근성이 용이하여 자살 목적이나 보관 사용 단계에서 의도적 혹은 실수로 인한 오용 사고가 끊이지 않고 있다. 에틸렌 글리콜 자체는 인체에 대한 독성이 그리 크지 않으나 생체 내에서 대사 과정을 거치면서 보다 독성이 높은 대사체를 생성하게 되며, 특히 글리콜산과 옥살산 대사체는 에틸렌 글리콜 중독의 주된 독성 발현체로서 대사성 산증 및 조직 손상 등을 유발하고 최종적으로 치사에 이르게 한다, 에틸렌 글리콜 중독으로 판정할 수 있는 가장 결정적인 데이터는 생체 시료 중 에틸렌 글리콜 농도가 되겠으나, 에틸렌 글리콜은 반감기가 3 ~ 5시간 정도로 매우 짧아 발견 당시 이미 상당 수준의 단계로 대사가 진행되어 있는 경우가 많고, 병원 등에서 위 세척 등 응급 치료 중 사망하기도 하며, 경우에 따라서는 매우 늦게 발견되어 시체가 부패되어 혈액을 채취할 수 없는 등, 에틸렌 글리콜 분석만으로 사인을 규명하기 어려운 때가 있으며, 이런 경우에 대사체의 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 에틸렌 글리콜로 인하여 사망한 4건의 사례에서 혈액 및 조직 등 11점의 생체 시료에서 에틸렌 글리콜과 초기 대사체인 글리콜산 및 최종 대사체인 옥살산의 함량을 분석하고 그 분포에 대하여 살펴보았다. 에틸렌 글리콜 분석은 유도체화 후 가스크로마토그래프/질량분석법으로, 글리콜산과 옥살산 분석은 이온크로마토그래피로 수행하였으며, 혈액에서(3건)에서 에틸렌 글리콜 농도는 $10\sim2,400\;{\mu}g/mL$ 글리콜산 농도는 $224\sim1,164\;{\mu}g/mL$ 옥살산 농도는 불검출 $\sim40\;{\mu}g/mL$ 이었다. 간, 신장, 담즙, 흉강 액의 시료(3건)에서는 에틸렌 글리콜 농도는 불검출 $\sim55,000\;{\mu}g/mL$ 글리콜산 농도는 불검출 $\sim1,124\;{\mu}g/mL$ 옥살산 농도는 불검출 $\sim60\;{\mu}g/mL$ 이었다. 간 조직과 신장 조직에서는 치료 등에 따라 에틸렌 글리콜이 검출되지 않더라도 최종 대사체인 옥살산이 의미 있는 양으로 검출되어, 혈액과 더불어 유용한 생체 증거물 시료로서 권장되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권3호
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• pp.322-331
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• 2003

3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.