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.
융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).
개량 Mulching 재배법에 의한 조기재배담배밭부근 뽕잎이 춘잠작에 미치는 영향을 알고져, 담배밭으로부터 뽕밭이 서북쪽에 위치하고, 경사도는 20%미만으로 뽕밭이 높게 위치하였으며, 시험기간중의 풍향은 담배밭을 거쳐 뽕밭쪽으로 불어오는 남풍과 동남풍이 각각 36%로 주풍이었고 동풍이 그 다음으로 18%의 상태인, 담배밭으로부터 l00m떨어진 처리구를 대조로 하고 10m, 25m, 50m, 80m별로 시험구를 설정하여 각처리의 뽕으로 누에 사육을 통한 영향여부를 조사한 결과, 시험사육기간중 육만으로 식별할 수 있을정도의 중독잠 내지 폐사잠은 발견할 수 없었으나 그 결과에 나타난 피해상황은 다음과 같다. 다만, 같은 뽕밭의 뽕이라도 경사도가 낮고, 담배밭에 가까운 곳일수록 뽕나무의 발육이 양호하였고, 엽질면에서도 우량한 뽕잎의 사육결과 였음에도 불구하고, 본 시험결과에 대한 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 5영극도 잠종중에는 담배밭으로부터 25m구까지 감초의 영향을 미쳤다. 2. 생견 1ι과수 역시 담배밭으로 부터 25m 구까지는 고치가 작았다. 3. 전견종과 견층종에서도 담배밭으로 부터 25m 구까지 피해를 주었으며 그 정도는 전견중보다 견층중에 더큰 영향이 미치어서 그 결과 견층비율이 일충 낮아지는 경향을 보였다. 4. 옥견포함 1만두 수견량에서도 담배밭에서 25m 구까지는 수량이 감소되고 있으며 그 정도는 1차 시험에 있어서는 처리구는 대조에 비하여 10m 구에서는 2.4kg, 25m 구는 2.5kg의 차이로 대조보다 19%가 감수되었으며, 2차에서는 10m 구는 1.8kg, 25m 구는 1.5kg의 차이로 각각 11%, 9%의 감수를 보였다. 이상을 종합하여 보면 대조구의 뽕의 질이 좋지 못하였던 점을 감안한다면 본 시험에서 얻어진 거리 및 감량이상의 피해를 받을 가능성을 시사하며, 본 시험에서의 피해한계 거리는 25m∼50m사이에 있는 것 같다. 그 피해증상은 포장에서 발생되는 증상과 동일하였다. 10. 석회의 시용은 시용량이 증가할 수록 발아불량현상을 다소 높게하는 경향이 있었다. 이상의 결과를 종합하여 볼때 뽕나무의 발아불량현상은 붕소의 결핍에 기인되나 붕소의 결핍피해정도는 토양모재, 토양내 유기물함량 및 수분함량 그리고 석회시용등에 의해서도 좌우되는 것으로 인정된다. 11. 발아불량현상은 붕사를 10a 당 6∼9kg을 춘, 하2회분시하면 방제할 수 있으며, 10a당2,000kg의 퇴비를 수년간 계속시용하는 방법도 상당한 방제방과를 얻을 수 있다고 믿어진다.. 14. 4항 및 5항의 시험결과 견층 sericin 변성에 가장 크게 영향을 미치는 제사용수의 성분은 pH, M-알카리도, 산도 및 총경처이므로 앞으로 이상의 4개 항목을 기본으로 한 제사시험을 행하고 이 결과에 따라 최적의 제사용수 수질 조건을 설정코저 한다. 15. 동일 시수를 가지고 견층을 반복처리 하는데 따라 시수내의 완충력이 증가하여 견층 sericin의 용해량은 감소하는 경향이 있었다.견층 sericin의 용해량은 감소하는 경향이 있었다.된다.esion also improved. The best results were shown when reeling velocity was 180-220 r.p.m. But when the velocity was increased more than 220 r.p.m., the results of cohesion got worse more or less. D) When the temperature of the drying pipe in reeling machine was raised, the results of cohesion also showed a tendency to improve. 4. Re-reeling A) We could net reach a conclusion as to have correlation
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[게시일 2004년 10월 1일]
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