• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.225-228
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• 2011

본 논문은 비교 마이닝(comparison mining) 의 일환인 비교 요소 자동 추출에 관하여 연구한다. 비교 마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계롤 자동 분석하며, 비교 문장인지 아닌지를 식별하는 단계, 비교 타입을 분류하는 단계, 다양한 비교 요소들을 추출하는 단계, 추출된 요소를 분석 및 요약하는 단계 등을 거치게 된다. 본 연구에서는 특정 타입의 비교 문장이 주어졌을때, 그 문장에서 비교 요소를 자동으로 추출하는 단계의 과제를 수행하며, 우열 비교 타입 및 최상급 타입 문장들을 대상으로 비교 주체, 비교 대상, 비교 술어를 추출한다. 실험 과정으로는, 우선 비교 요소 후보들을 선정하고, 그 후 각 요소별로 확률을 계산하여 가장 높은 수치를 기록한 요소를 정답으로 채택하게 된다. 확률 계산은 지지 벡터 기계 (Support Vector Machine)를 이용한다. 인터넷 상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 비교 요소 추출을 수출한 결과, 정확도 86.81 %의 우수한 성능을 산출 할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.73-77
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• 2014

문장을 대상으로 특정 응용 분야에 필요한 요소를 자동으로 추출하는 정보 추출(information extraction) 과제는 자연어 처리 및 텍스트 마이닝의 중요한 과제 중 하나이다. 특히 추출해야할 요소가 한 단어가 아닌 여러 단어로 구성된 경우 추출 과정에서 고려되어야할 부분이 크게 증가한다. 또한 추출 대상이 되는 요소의 유형 또한 여러 가지인데, 감정 분석 분야를 예로 들면 화자, 객체, 속성 등 여러 유형의 요소에 대한 분석이 필요하며, 비교 마이닝 분야를 예로 들면 비교 주체, 비교 상대, 비교 술어 등의 요소에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 각각 여러 단어로 구성될 수 있는 여러 유형의 요소를 동시에 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 구현이 매우 간단하다는 장점을 가지는데, 필요한 과정은 형태소 부착과 변환 기반 학습(transformation-based learning) 두 가지이며, 파싱 혹은 청킹 같은 별도의 전처리 과정도 거치지 않는다. 평가를 위해 제안 방법을 적용하여 비교 마이닝을 수행하였는데, 비교 문장으로부터 각자 여러 단어로 구성될 수 있는 세 가지 유형의 비교 요소를 자동 추출하였으며, 실험 결과 정확도 84.33%의 우수한 성능을 산출하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1771_1772
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• 2009

본 연구에서는 안정적인 물 공급과 에너지의 효율적 사용을 위한 단기 물 수요예측에 대하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 검토하고자 한다. 물 공급이 이루어진 요일과 특이일에 대한 시계열 분석을 통한 단기 물 수요예측과 데이터 마이닝 기법을 적용한 결과를 상호 비교하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 제시하고자 한다. 이를 통하여 단기 물 수요예측알고리즘의 실용화 가능성을 높일 뿐만 아니라 실시간 예측을 위한 기초 데이터 마이닝 체계를 구축하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.155-160
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• 2010

본 논문은 비교마이닝(comparison mining)의 일환인 비교 문장 유형 자동 분류에 관하여 연구한다. 비교마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계를 분석하며, 크게 세 단계의 과정을 거치게 되는데 첫 번째 단계는 대용량의 문서에서 비교 문장만을 식별 후 추출해 내는 과정이고, 두 번째 단계는 추출된 비교 문장들을 비교 유형별로 분류하는 과정이며, 앞의 두 선행 과정이 끝나면 유형별로 비교 속성을 추출 및 비교 관계를 분석하는 세 번째 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(transformation-based learning) 기법을 이용하여 비교 문장들을 일곱 가지의 유형으로 자동 분류하는 두 번째 과제를 수행한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾아가는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 유형 분류를 수행한 결과 정확도 80.01%의 성능으로 일곱 가지 유형을 분류할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.882-884
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• 2019

오늘날 정보화 시대에서는 온라인 쇼핑의 상품리뷰 등 대용량의 텍스트 문서가 존재하며 제품에 대한 정서적인 의견뿐만 아니라 제품 선호도 및 상품 비교와 같은 유용한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 상품 리뷰로부터 제품의 특성을 비교하는 비교의견을 추출하기 위해 적용한 다양한 텍스트 마이닝 기법의 비교 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.49-51
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• 2004

최근 GPS시스템, 감시 시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 시공간 속성을 가진 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝에 대한 연구는 문자.숫자 데이터를 기반의 마이닝 기법을 그대로 적용하고 있기 때문에 데이터의 시공간 속성을 충분히 고려한 분석으로는 한계가 많은 것이 사실이다. 본 논문에서는 패턴 인식과 클러스터링 능력이 뛰어나다고 알려진 SOM을 기반으로 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능과 클러스터링 정확성에 대하여 K-means, 응집 계층 알고리즘(Average Linkage, Ward)과 비교함으로써 시공간 데이터 마이닝을 위한 각 알고리즘들의 성능을 분석하였다 또한 입력 데이터의 특성과 클러스터링 결과를 더욱 정확하게 나타내어 가시적인 분석을 도울 수 있도록 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.513-516
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• 2022

본 논문에서는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 MZ 세대를 이해하는 키워드를 도출하고자 한다. MZ 세대의 비중이 높아지면서, MZ 세대를 분석하려고 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 MZ 세대를 이해하기 위하여 네이트 판의 연령별 게시판 크롤링을 통해 빅데이터를 수집하였다. 그리고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 10대, 20대, 30대의 각각의 키워드를 도출할 수 있었다. 본 논문에서 도출된 키워드는 이는 MZ 세대를 이해하는데 중요한 키워드로 볼 수 있을 것이다. 향후 연구로는 MZ 세대와 기성 세대를 비교하기 위하여 추가 크롤링을 통해 세대 간 비교 연구를 수행하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.66-71
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• 2010

BPMS, ERP, SCM 등 프로세스 인식 정보시스템들이 널리 쓰이게 되면서 프로세스 마이닝에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 프로세스 마이닝은 프로세스가 실행되는 동안 저장된 이벤트 로그로부터 정보를 추출하는 기법이다. 추출된 로그정보는 비즈니스 프로세스의 분석 및 재설계에 사용될 프로세스 모델을 생성하게 된다. 프로세스 마이닝 기법은 프로세스의 자동화 및 기업의 업무정보들을 관리하는 프로세스 기반 정보시스템의 정확성 및 효율성을 위한 중요한 부분을 차지하지만 현재까지의 연구는 생성된 이벤트 로그로부터 프로세스 모델을 재설계하는 프로세스 발견 기법 (Process Discovery Technique)을 적용한 부분에서만 활발히 진행되었다. 프로세스 마이닝은 프로세스 발견 기법 외에도 프로세스 적합성검사 기법 (Process Conformance Checking Technique) 및 프로세스 확장 기법 (Process Extension Technique)이 존재한다. 이들은 많은 프로세스 발견 기법에 대한 연구들이 진행되고 나서야 최근 프로세스 마이닝의 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 프로세스 적합성 검사를 위해 수집된 이벤트 로그와 기존에 나와 있는 여러 가지 프로세스 발견 알고리즘을 통해 생성된 프로세스를 수치적으로 비교할 수 있는 두 가지 애트리뷰트를 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.369-370
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• 2023

새로운 연구를 시작하기 위해서는 과거의 연구 동향을 분석해야 한다. 이를 위해 많은 양의 과거 연구 데이터를 조사해야 하는데, 모든 데이터를 직접 분류하는 방법은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 비효율적이며, 텍스트 마이닝 기법을 활용한 키워드분석만으로는 연구 동향을 이해하기에 어려움이 존재한다. 이러한 전통적인 키워드 추출 방법의 한계점을 보완하기 위해 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기반 GPT 활용 기법을 제안한다. 본 연구에서는 특정 도메인에 대해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 키워드를 추출하고, 이러한 키워드를 해당 도메인의 데이터로 미세 조정(fine-tuning)된 GPT의 입력으로 사용한다. GPT 결과로 생성된 문장을 텍스트 마이닝으로 나온 결과와 비교 분석한다. 이를 통해 연구 분야의 동향 분석을 보다 쉽게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.109-113
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• 2004

본 논문에서는 데이터 마이닝을 위한 데이터 준비 과정에 대하여 기존의 데이터 마이닝 도구들의 효율성을 비교하고, 새로운 효율적인 데이터 준비 시스템 설계 기준을 제안하고자 한다. 지역 및 원격 데이터베이스 접근방법 이기종 컴퓨터간의 정보 교환을 기준으로 기존의 데이터마이닝 도구들의 기능을 비교하였다. 본 논문에서는 앤서트리, 클레멘타인, 엔터프라이즈 마이너, 웨카를 비교하였다. 또한, 본 논문에서는 분산 네트워크 상에서 데이터 마이닝을 위한 효율적인 데이터 준비 시스템을 위한 설계기준을 제안한다.