이 연구에서는 최근 검색성능을 향상시키기 위한 전략으로 사용되는 데이터 결합기법을 웹 문서 검색에 적용하고, 실험을 통해 문서표현 방법의 결합이 검색성능에 미치는 영향을 분석하였다. 문서 표현 방법으로는 내용기반 표현, 링크기반 표현,URL 등을 선정하고, 단일 표현 방법에 의한 검색결과와 표현방법의 결합을 통한 검색결과를 비교하였다. 분석결과 다른 문서표현 방법의 결합이 웹 문서의 검색성능을 향상시키지는 못하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 문서분류시스템에서 자질의 표현으로 전문분야사전을 이용한 분야정보와 개체정보추출을 통한 개체정보를 이용한다. 또한 지식정보를 보완하기 위해 통계적인 방법으로 범주 전문용어를 인식하여 자질로 표현하는 방법을 제안한다. 문서에 나타난 용어들이 어떤 특정 전문분야에 속하는 용어들이 많이 나타나는 경우 그 문서는 용어들이 속한 분야의 문서일 가능성이 높다. 또한, 정보추출을 통해 용어가 어떠한 개체를 나타내는지를 인식하여 문서를 표현함으로써 문서가 내포하는 의미를 보다 잘 반영할 수 있게 된다. 분야정보나 개체정보를 알 수 없는 용어에 대해서는 학습문서로부터 전문분야를 자동 인식함으로써 문서표현의 지식정보를 보완한다. 전문분야, 개체정보 및 범주전문용어에 기반해서 표현된 문서의 자질에 대해서 지지벡터기계 학습에 기반한 문서분류기틀 이용하여 각 범주에 대해 이진분류를 하였다. 제안된 문서자질표현은 용어기반의 자질표현에 비해 좋은 성능을 보이고 있다.
자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이터를 구축하고 실험하였으며 좋은 성능을 얻을 수 있었다.
분류되지 않은 문서의 문서 분류는 현재까지 아주 중요한 문제로 대두되고 있다. 컴퓨터를 이용한 문서 검색 엔진인 Citeseer에서는 문서 인덱싱을 하기 위해서 자동문서 분류 방법을 사용하고 있다. 문서 분류는 원본 문서의 단어들을 제1의 속성 표현으로 사용한다. 그러나 이와 같은 표현은 고차원과 속성 부족을 초래하게 된다. 단어 클러스터링은 속성 차원과 속성 부족을 감소시키기 위한 효율적인 방법이며 문서 분류 성능을 향상시켜 준다. 본 연구에서는 클러스터 속성 표현을 위한 도메인 규칙기반 단어 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터는 다양한 도메인 데이터베이스들과 단어 철자 속성들로부터 생성되는데, 이와 같은 클러스터 속성 표현은 중요한 차원 감소뿐만 아니라 문서 헤더 라인의 평균 분류 성능에서 향상을 보여 주었고, 원본 문서 단어 기반 속성 표현과 비교해 보았을 때 도서목록 항목 추출의 정확도를 향상시켰다.
XML은 HTML 의 단순성과 SGML의 복잡성을 동시에 극복하기 위한 노력으로 시작되어 인터넷 문서표현과 관련된 여러 분야에서 활발하게 연구되고 있다. SMIL은 멀티미디어 데이터를 XML 기반으로 표현하는 언어로서, 아직은 웹 브라우저 차원에서 지원해주는 브라우저가 많지 않지만, 다양한 멀티미디어 데이터를 동기화 시켜 표현하는 SMIL 의기능으로 볼 때 멀티미디어 데이터의 표현과 전송에 사용되는 중요한 표준으로 자리잡을 것으로 예상된다. 이 논문에서는 이러한 SMIL를 사용하여 멀티미디어 데이터를 편집할 때, 구축된 SMIl 문서의 실행결과를 미리 확인하고 이를 다시 SMIl 문서 편집에 적용할수 있도록 , 실시간 실행 기능이 포함된 텍스트 기반 SMIL 문서편집기를 설계 및 구현하였다.
XML은 HTML의 단순성과 SGML의 복잡성을 동시에 극복하기 위한 노력으로 시작되어 HTML이나 SGML과는 다른 새로운 세계를 만들어 내고 있으며, 인터넷 문서 표현과 관련된 여러 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 이 논문에서는 차세대 인터넷 문서 표현 언어로 주목받고 있는 XML을 이용하여 합창곡의 악보를 표현하는 기법을 제시한다. 이 논문에서는 합창곡 악보를 표현하기 위해 정의된 새로운 마크업 언어인 ScoreML(Score Markup Language)을 소개하고, ScoreML로 작성된 XML 문서를 웹에서 볼 수 있도록 ScoreML 브라우저의 설계 및 구현에 대해 기술한다. ScoreML을 사용하여 작성된 XML 문서는 악보 표현뿐만 아니라 음악 데이터의 저장과 검색에도 사용될 수 있다.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
정보화 사회로 발전해 나아감에 따라 컴퓨터를 이용한 문서처리의 중요성이 날로 증가해 가면서, 문서를 전자적으로 처리하기 위한 전자문서처리 시스템이 널리 이용되고 있는 실정이다. 하지만 기존의 문서편집 시스템들에서 수학식의 표현은 이 미지나 텍스트 등의 비 구조적인 방법에 의해 표현되거나 처리됨에 따라 사용자가 읽거나 표현하는데 어려움이 있다. 따라서 이러한 단점을 보완하면서 최소한의 노력으로 효과적으로 수학식을 표현하는 구조적 인 문서생성을 위한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수학식 표현을 구조적으로 생성해주는 MathML(Mathematical Markup Language)의 적용이 가능한XML(eXtensible Markup Language)기반의 구조적 문서생성을 위한 문서 편집 시스템을 설계 및 구현하였다.
웹 상의 데이터 표현 및 교환의 새로운 표준으로 인식되어 점차 그 교류의 앙이 중가하고 있는 XML 문서를 효과적으로 저장, 접근 및 검색하기 위한 기법에 대한 연구가 많았으나, 기존의 연구들은 데이터중심 문서의 특성이 두드러지는 XML 문서룬 대상으로 하는 것이 대두분이였다. 그러나 효과적인 XML 문서의 저장 및 검색을 위해서는 XML 문서의 실제 사용 목적이나 그 특성에 따라 XML 문서를 분류하여 각 특성에 맞는 저장, 접근 및 검색 기법을 개발하고 이를 통합한 XML 문서 저장 시스템의 개발이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 통합 시스템 개발에서, 인간 이해 중심의 문서적 특성을 가지는 문서중심 문서를 위한 데이더 모델을 제안한다. 제안된 데이터 모델은 루트 노드가 존재하는 방향성과 순서가 있는 그래프 형태를 지원하며, XML 문서의 주요 구성 요소를 지원하는 여러 타입의 노드와 다양한 노드 사이의 관계를 표현하는 링크로 구성되어 XML 문서가 가지는 의미와 구조적 특징이 잗 표현되도록 하였다. 또한 모델링 후 손실되는 정보가 거의 없기 때문에, 다시 XML 문서로 변환하면 원래 XML 문서 그대로 복원되는 장점이 있어 문서중심 문서의 저장 및 검색을 위한 전용XML 저장 시스템에 적합한 데이터 모델이다.
문서분류 시 문서의 내용을 표현하기 위한 자질로서 사용되는 단어의 출현빈도정보는 해당 문서의 주제어를 표현하기에 취약한 점을 갖고 있다. 즉, 키워드가 문장에서 어떠한 목적(의미)으로 사용되었는지에 대한 정보를 표현할 수가 없고, 문장 간의 응집도가 강한 문장에서 추출되었는지 아닌지에 대한 정보를 표현할 수가 없다. 따라서, 이 정보로부터 문서분류를 하는 것은 그 정확도에 있어서 한계를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 문서표현의 문제를 해결하기위해, 키워드를 선택할 때, 자질로서 문장의 역할(주어)정보를 추출하여 가중치 부여방식을 통하여 주어주도정보량을 추출하였다. 또한, 자질로서 문장 내 키워드들의 동시출현빈도 정보를 추출하여 문장 간 키워드들의 연관성정도를 시소러스에 담아내었다. 그리고, 이로부터 응집도 정보를 추출하였다. 이 두 정보의 통합으로부터 문서 주제어를 결정함으로서, 문서분류를 위한 주제어 추출 시 불필요한 키워드의 삽입을 줄이고, 동시 출현하는 키워드들에 대한 선택 기준을 제공하고자 하였다. 실험을 통해 한번 출현한 키워드라도, 문장을 주도하는 주어로서 사용될 경우와 응집도 가중치가 높을 경우에 주제어로서의 선택될 가능성이 향상되고, 문서분류를 위해 좀 더 세분화된 키워드 점수화가 가능함을 확인하였다. 따라서, 선택된 주제어가 문서분류의 정확도에 있어서 향상을 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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