최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
본 논문은 주성분 분석과 퍼지 연관을 이용한 새로운 문서군집 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주성분 분석의 의미특징을 이용하여 군집 레이블과 군집의 대표 용어들을 선택하기 때문에 문서군집의 내부구조를 더 잘 표현할 수 있다. 또한 퍼지연관 값을 이용한 군집은 문서군집에 유사하지 않은 문서를 더 잘 구분함으로써 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
지식 관리 시스템, 정보 검색 시스템, 그리고 전자 도서관 시스템 등의 문서를 다루는 시스템에서는 문서의 구조화 및 문서의 저장이 필요하다. 문서에 담겨있는 정보를 추출하기 위해 가장 우선시되어야 하는 것은 키워드의 선별이다. 기존 연구에서 가장 널리 사용된 알고리즘은 단어의 사용 빈도를 체크하는 TF(Term Frequency)와 IDF(Inverted Document Frequency)를 활용하는 TF-IDF 방법이다. 그러나 TF-IDF 방법은 문서의 의미를 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 세 가지 방법을 활용한다. 첫 번째는 문헌 속에서의 단어의 위치 및 서론, 결론 등의 특정 부분에 사용된 단어의 활용도를 체크하는 문헌구조적 기법이고, 두 번째는 강조 표현, 비교 표현 등의 특정 사용 문구를 통제 어휘로 지정하여 활용하는 방법이다. 마지막으로 어휘의 사전적 의미를 분석하여 이를 메타데이터로 활용하는 방법인 언어학적 기법이 해당된다. 이를 통하여 키워드 추출 과정에서 문서의 의미 분석도 수행하여 키워드 추출의 효율을 높일 수 있다.
웹 사이트들은 정보의 양이 방대해지고 웹 문서들의 잦은 생성, 삭제와 수정이 반복되면서 더욱 복잡한 구조의 양상을 띠게 되었으며 사용자가 원하는 최적의 정보에 접근하는 방법 또한 예측하기 힘든 구조를 가지게 되었다. 또한 웹 사이트를 처음 만드는데 들이는 노력에 비해 유지 보수에는 요구되는 비용 때문에 적은 노력을 들이고 있다. 이런 환경에서 웹 문서간의 관계와 그 관계들의 유효성을 분석하여 그 정보가 제공된다면 개발자 뿐 아니라 관리자들도 효과적이고 효율적인 서비스를 제공할 수 있다. 웹 사이트 전체의 구조를 쉽게 파악할 수 있고 하이퍼링크의 유효성을 확인하기 위해 웹 문서의 분석을 통해 하이퍼링크의 구조를 추출하고 체계적인 방법으로 웹 사이트를 관리 하는데 필요한 여러 가지 정보를 제공하여야 한다. 본 논문에서는 HTML 태그를 분석하여 하이퍼링크 정보를 추출, 문서간의 관계를 체계적으로 구조화 하고 관계를 이루는 하이퍼링크가 유효한지 여부를 판단하여 알려주는 두 가지 방법을 사용하여 웹 사이트의 유지 보수를 지원함과 동시에 새로운 문서를 생성 편집할 수 있는 웹 문서 작성 방안을 제안한다.
본 논문에서는 웹 문서로부터 정보를 추출찰기 위한 목적의 일환으로 HTML 테이블의 논리적인 구조를 추출하여 XML 문서로 변환하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영역구문과 구조분석의 두 단계로 구성된다. 영역구분 단계에서는 테이블의 잡음영역을 제거하고 정규화한 후 시각적 및 의미적 일관성 검사를 통하여 테이블에 존재하는 속성 및 값 영역을 구분한다. 또한 구조분석 단계에서는 구분된 영역에 제안된 테이블 모델을 적용하여 계층구조를 추출하며, 이로부터 XML 문서를 생성한다. 제안된 영역구분 방법의 성능을 평가하기 위하여 1,180개의 테이블을 대상으로 실험한 결과, 평균적으로 86.7%의 정확률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.
최근 XML 저장 기법, 질의 최적화, 인덱싱 등의 XML 관련 기술이 활발히 연구되고 있다. 이와 관련하여 하나의 DTD나 XML Schema로 정의된 고정 구조를 공유하는 문서 집합이 아니라 다양한 구조를 가진 문서 집합인 경우 다중 문서간의 구조적 유사성이나 차이점 등을 파악할 필요가 있다. 예를 들어 서로 다른 사이트나 문서 관리 시스템에서 도출된 문서들을 합병하거나 분류할 필요가 있을 때, 문서를 처리하기 위해 공유 구조를 발견하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 다양한 문서들의 구조를 구성하는 경로들간의 유사성을 파악하기 위해 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘(1)을 변형하여 두 XML 문서간 최대 유사 경로를 추출한다. 몇 가지 실험을 통해 본 논문에서 제안한 변형된 순차패턴 마이닝 알고리즘이 두 문서간의 최대 유사 경로를 찾아내고 또한 두 문서간의 정확한 공유 경로 및 최대 유사 경로를 정확히 찾을 수 있음을 보인다. 또한 실험 결과 분석을 위해 최대 유사 경로를 기반으로 정의된 유사성 척도가 XML 문서를 정확하게 분류할 있음을 보인다.
본 논문에서는 새로운 문자 분할 알고리즘을 제안한다. 고전적인 문자 분할 알고리즘은 학술적인 문서영상과 같이 단순한 구조를 가진 문서영상을 대상으로 하여 좋은 성능을 보였지만 다양한 문자 크기와 색상, 그림, 복잡한 배경 등으로 구성된 문서영상에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 최근에 제안고 있는 방법들은 복잡한 문서영상에서도 좋은 성능을 보이도록 다양한 기법들을 적용하여 우수한 성능을 보이고 있지만, 대부분의 방법들이 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 문자분할을 하기 때문에 세밀한 부분에서는 성능이 어느 정도 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 블록의 크기에 제한을 갖지 않는 새로운 방법으로서, watershed 알고리즘을 이용한 문자분할 방법을 제시한다. 구체적으로, watershed 알고리즘을 이용하여 문서영상의 구조(docstrum)를 파악하고 이를 기반으로 문자를 분할한다. 제안하는 방법은 크게 엣지 검출, distance transform, watershed 알고리즘을 이용한 docstrum 분석, 문자 분할의 네 단계를 거친다. 실험 결과 블록에 기반한 기존의 방법들이 놓치는 세밀한 부분에서도 제안된 알고리즘은 올바른 분할결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
팩스가 보편적인 정보 전달 매체로 자리잡게 됨에 따라 기업체나 관공서 뿐만 아니라 가정에서도 많은 작업이 팩스를 통해 이루어지게 되었다. 이에 따라 팩스 문서의 분석 및 인식의 필요성이 증가하게 되었다. 팩스 문서는 표지와 내용이 두 부분으로 이루어지는데 팩스 문서의 처리를 위해서는 성명, 주소등을 포함하는 팩스 표지의 분석이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 팩스 표지 영상의 구조 분석 방법을 제안한다. 제안한 팩스 표지 구조 분석 방법은 팩스 표지가 헤드, 송/수신 정보, 메시지로 구성된다는 점에 착안하여 위치 정보를 이용한 영역 분리에 중점을 두었으며, 팩스 표지의 종류를 몇 가지로 분류하여 도표 형태의 팩스 표지도 분석이 가능하도록 하였다. 분자 인식에서는 팩스 문자 인식에 우수한 성능을 보이고 있는 자소 기반 한글 문자 인식기를 사용하였다. 또한 한글의 자소 모델에 기반한 후처리 방법을 개발하여 인식 오류를 교정하였다.
유전자 알고리즘을 문서 클러스터링에 적용하기 위해서는 적절한 개체 구조가 필요 하다. 기존의 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링(DCGA)은 센트로이드 벡터 형식의 개체 구조를 사용하였다. 새로운 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링(NDAGA)은 문서 할당 형식의 개체 구조를 사용한다. 본 논문에서는 문서 클라스터링에 더 적합한 개체 구조와 연산을 결정하기 위해 두 개체 구조의 차이에 따른 연산, 연산량, 클러스터링 수행 시간, 성능을 구체적으로 비교, 분석한다. 본 논문에서 수행한 다양한 실험에서 NDCGA가 DCGA와 비교하여 15%정도 더 빠른 수행 시간과, 약 5~10% 정도 더 높은 성능을 보여, 문서 할당 형식의 개체 구조가 센트로이드 벡터 형식의 개체 구조 보다 문서 클러스터링에 적합한 것을 증명한다. 또한 NDCGA는 전통적인 클러스터링 알고리즘들(K-means, Group Average)에 비해서 15~20% 더 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 HTML을 분석하여 추출된 내용을 트리로 표현하여 문서구조안내에 이용하고, 웹 문서의 내용의 숙독 필요성에 따라 실시간으로 음성 발화속도를 제어할 수 있는 음성 웹 브라우저의 설계와 구현에 관한 것이다. 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에 태그로 표현된 모든 요소를 추출하고, 이러한 정보를 트리로 표현하고 음성인식으로 정보를 선택하도록 하고, 선택한 정보의 이도와 필요성에 따라 사용자가 실시간 발화속도제어를 통하여 정보를 쉽게 알 수 있도록 했다. 이 방식은 문서의 내용에 따른 구조를 쉽게 인식하여 사용자가 빠른 시간 내에 필요한 정보를 수집할 수 있고, 문서가 발음되는 것을 청취하여 문서의 필요성을 인식하고, 숙독 필요성에 따라 실시간으로 낭독 속도를 제어할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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