일반적인 문헌/문서나 웹페이지에서 창조에 도움이 되는 아이디어와 준아이디어를 색출하기 위하여 아이디어 마이닝 기법을 적용하였다. 아이디어 마이닝과 의견 마이닝 및 논제 신호 마이닝에서 사용하는 발췌 기법으로 웹 페이지, 문헌, 문서 등에 포함되어 있는 아이디어를 발췌하였다. 발췌 기법을 (1) 결정적 단서 어구, (2) 단서 멀티미디어, (3) 문맥 신호, 및 (4) 담화 구절 방법으로 정리하여 7가지 아이디어 유형 -사상, 계획, 의견, 글, 그림, 소리, 공식 별로 실험하였다. 각 기법들의 효율성은 재현율과 정확률을 혼합한 F 측정값으로 판단하였고 (1), (3), (4) 방법은 대체로 긍정적인 평가를 얻었다. 특히, 결정적 단서 어구는 아이디어 적출에 문맥 신호는 준아이디어 추출에 효과적인 것으로 판단되었다.
코퍼스 기반의 제 방법. 담화구조의 수사역할, 유사문장의 통합을 이용하여 발췌문과 기초적 요약문을 자동으로 작성하는 방법론을 구축하였다. 코퍼스에 따른 기법들의 효율적 한계치를 사전에 확인하였고 발췌/요약문의 신축적 작성을 위해서 요약문을 이루는 문장들의 수사역할을 목적, 배경, 방법, 결과. 결론 등으로 정하고 각각의 발췌기를 적용하였다. 발췌 성공률은 $90\%$이었다. 수사역할별로 선정된 문장의 합성과 분리를 위하여 유사도 공식을 이용한 유사문장의 통합, 불필요한 의미의 수식절, 삽입절의 제거, 짧은 문장들과 연결이 가능한 문장들의 합성을 시도하였다. 높은 발췌 성공률을 바탕으로 문장의 수사역할, 절의 용언어미 표징, 단서적 어구와 소재를 가미한 문장 정리 시스템의 개발이 요망된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.467-476
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2011
우리나라의 건강보험제도권 내 해당되지 않은 상해상병 진료건 중 국민건강보험으로 부당 잘못 청구되는 진료건을 적발하여, 환수조치하기 위해서는 정확한 상해상병 조사대상자 선정이 필요하다. 그러나, 국민건강보험공단의 한정된 인력으로 증가하는 상해조사관련 업무량을 보다 효율적으로 대처하고, 수행하기 위해서는 상해요인조사 업무 효율화 및 환수 결정율 제고를 위한 조사대상자 발췌기준의 고도화 방안을 마련해야 한다. 이에 본 연구에서는 상해상병 유형에 대해 일정금액 이상 진료건의 발췌 등과 같은 과거의 발췌기준에서 데이터마이닝 기법과 같은 통계적 모형과 업무규칙을 함께 적용한 하이브리드 모형으로서 상해상병 조사대상자 선정기준을 제시하고자하였다.
전자해도는 IHO의 S-57 ENC Product Specification에 따라 해양의 모든 지형정보를 포함하는데, 해양의 지형정보에는 해안선, 등심선, 수심 그리고 항로표지 등이 포함된다. 전자해도가 포함하는 정보는 수로측량을 통해 제작된 측량원도를 이용하여 제작하는데, 대용량의 측량원도 자료는 매우 조밀하고 양이 방대하여 전자해도에 반영하기 위해서는 수심 정보를 발췌하여야 한다. 국립해양조사원에서는 측량원도의 정보를 발췌하기 위한 방안으로 수심편수규칙을 정하고 있으며, 편수 단계와 편수 후 검증 단계를 거쳐 전자해도의 수심 정보를 제작하고 있다. 그러나 편수와 편수 후 검증은 모두 수작업으로 진행하고 있어, 보다 효율적이고 정확한 방법으로 수심 편수 결과를 검증하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 수심 편수 결과를 규칙에 맞도록 편수되었는지를 평가하는 방안을 연구하였다. 각 편수된 수심을 들로네 삼각분할 기법에 따라 영역을 삼각분할하고, 측량원도의 수심 정보와 삼각분할 된 삼각형과 비교 분석하여 수심이 수심편수규칙을 준수하는지를 비교분석하였다.
본 논문은 미국 콜롬비아 대학의 Klaus Herdeg 교수가 일단의 건축과 학생들을 인솔하고 약 60일간 중국을 방문한 후 그 일원이었던 David Cohn씨가 AIA Journal(1985년)에 기고한 “The Search for National Forms and Modern Techniques”의 내용을 발췌, 번역한 것임.
본 논문에서는 적합한 색인어를 자동으로 추출해 내기 위해 잘 알려진 통계적 기법과 구문분석적 기법을 혼용하였다. 적용결과를 검색효율로 나타내지 않고 각 방법에 따라 추출된 단어들을 실증적으로 보여주어 성능에 대한 판단을 유도하였다. 빈도나 품사가 단독으로 사용된 것보다 동시에 적용된 것이 보다 좋은 결과를 가져왔다.
위협 헌팅은 기존 보안 솔루션의 한계를 극복하기 위한 방어 기법이며, 최근 위협 헌팅에 대한 관심이 높아지고 있다. 위협 헌팅은 시스템 내부에 존재하는 위협을 식별 및 제거하는 기법으로 인식되고 있지만 그 정의가 명확하지 않기 때문에 모의 해킹, 침입 탐지, 침해사고 분석 등 다른 용어들과 혼용이 많이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 보고서 및 논문에서 발췌한 위협 헌팅의 정의를 비교 분석하여 그 의미를 명확히 하고 방어기법을 비교분석한다.
인터넷, 데이타베이스, 멀티미디어 기술의 복합적인 영향으로 교육과 학습의 형태가 크게 변하고 있다. 그러나 강의 내용을 효과적으로 관리하고 검색할 수 있는 시스템과 도구의 부족으로 원격 학습은 크게 효과적이지 못하다. 이 논문은 대용량 강의 데이타베이스에서 사용자가 내용에 기반 하여 관심 있는 강의 부분만 발췌하여 접근할 수 있도록 하는 프로토타입 시스템 COVA를 소개한다. COVA는 원격 학습에서 내용 기반 강의 검색을 위한 다음과 같은 새로운 기법을 포함한다: (1) 강의 내용을 표현하기 위한 XML 기반의 준 구조적(semistructured) 데이타 모델, (2) XML 강의 데이타베이스의 구조적 요약, 즉, 스키마 추출 기법: (3) 원하는 강의 부분의 빠른 탐색을 위한 색인 기법.
메모리 기반 추론 기법은 단순히 학습패턴이나 대표패턴의 형태로 메모리에 저장하며 테스트 패턴과의 거리 계산을 통하여 분류한다. 이 기법의 가장 큰 문제점은 학습 패턴 전체를 메모리에 저장하거나 학습 패턴들을 대표 패턴으로 대체하는 방법을 사용함으로 다른 기계학습 방법에 비하여 많은 메모리 공간을 필요로 하며, 저장되는 학습패턴이 증가할수록 분류에 필요한 시간도 많이 소요된다는 단점을 갖는다. 본 논문은 효율적인 메모리 사용과 분류 성능의 향상을 위한 EAS 기법을 제안하였다. 즉, 학습패턴에 대해 분할공간을 생성한 후 생성된 각 분할공간을 MDL기법과 PM기법으로 평가하였다. 그리고 평가 결과 가장 우수한 분할공간만을 취하여 대표패턴으로 삼고 나머지는 다시 분할하여 평가를 반복하는 기법이다. UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크 데이터를 발췌한 실험 자료를 사용하여 제안한 기법의 성능과 메모리 사용량에 있어 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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