• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.377-386
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• 2000

현재의 정보 과적재(information overload) 상황은 대량의 정보 가운데서 사용자의 관련 정보에 대한 요청을 도와 불필요한 정보로부터 막기 위한 도구가 매우 필요한 실정이다. 이러한 도구중 대표적으로 사용되는 웹 검색 엔진과 같은 정보 검색 시스템의 단점은 적합한 검색용어를 선택해야만 하는 점과, 결과에 대한 효율적인 요약이 제공되지 않는다는 점이다.따라서 본 논문에서는 이러한 검색 엔진에서의 단점을 보완하여 사용자를 정보 과잉 상황에서의 불필요한 정보로부터 보호하기 위해, 사용자의 프로파일을 기반으로 하여 정보를 개인화된 요약과 함께 제공하는 정보 여과 에이전트(information filtering agent)인 '사용자 맞춤의 문서 요약을 제공하는 정보 여과 에이전트 시스템'을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.345-347
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• 2000

본 연구는 문서를 구성하고 있는 각 단락들(paragraphs)간의 단어공기정보(world co-occurrence)를 이용해 이들간의 관계를 바탕으로 중요단락을 추출하여 문서의 요약을 한다. 이같은 접근법 문서요약의 성능은 단락들간의 정보추출방법과 추출된 정보에 의한 중요단락 선택방법에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 중요단락에 대한 선택을 할 때 기존의 방법론에서 발생하는 요약문의 가독성(readability)을 높이면서 또한 성능의 향상도 꾀할 수 있는 방법론을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.247-256
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• 1991

텍스트를 이용하는 새로운 데이타베이스 응용을 효율적으로 지원하기 위해 여러 가지 텍스트 검색 기법이 연구되었으며, 이러한 연구 가운데 효율적인 검색 기법으로 요약 화일 (signature file) 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 연구는 모두 영문 텍스트를 위한 연구이며, 한글 텍스트를 위한 요약 화일 기법에 관한 연구는 거의 전무한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특성에 맞는 요약 화일 기법을 설계하고 아울러 제안한 기법의 실용성과 타당성을 검토한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.579-582
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• 2002

비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적인 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.118-120
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• 2002

본 논문은 메타검색엔진 시스템에서 다양한 검색결과를 하나의 검색결과로 통합시켜주는 통합랭킹 방법에 대한 연구이다 검색결과 통합시 메타검색 시스템에서 실질적으로 이용할 수 있는 링크정보와 요약정보를 사용하였다 통해 이루어져 있다. 또한 링크정보와 요약정보에 대한 가중치 값을 변화시키면서 다양한 검색결과들을 얻을 수 있었는데, 요약정보의 가중치를 높여 주었을 때 검색 효율이 좋음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.343-345
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• 2001

요약해석(abstract interpretation)이란 래티스(lattice)로 표현되는 요약된 공간에서 프로그램을 수행함으로써 프로그램의 성질을 분석하는 방법이다. 요약해석에서 프로그램의 분석 결과는, 정보가 없는 상태에서 시작하여 더 이상 정보의 증가가 없을 때까지 프로그램을 반복해서 수행함으로써 얻어지는 고정점(fixpoint)에 의하여 표현된다. 본 연구에서는 이러한 고정정 계산의 속도를 높이기 위하여 이전 반복의 계산 결과를 최대한 이용하는 방법을 제시한다. 그리고 제시된 방법을 상수 및 이명 분석의 구현에 적응하여 실제로 분석 속도가 증가함을 보였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.3
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• pp.201-220
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• 2019

Fake news has emerged as a significant issue over the last few years, igniting discussions and research on how to solve this problem. In particular, studies on automated fact-checking and fake news detection using artificial intelligence and text analysis techniques have drawn attention. Fake news detection research entails a form of document classification; thus, document classification techniques have been widely used in this type of research. However, document summarization techniques have been inconspicuous in this field. At the same time, automatic news summarization services have become popular, and a recent study found that the use of news summarized through abstractive summarization has strengthened the predictive performance of fake news detection models. Therefore, the need to study the integration of document summarization technology in the domestic news data environment has become evident. In order to examine the effect of extractive summarization on the fake news detection model, we first summarized news articles through extractive summarization. Second, we created a summarized news-based detection model. Finally, we compared our model with the full-text-based detection model. The study found that BPN(Back Propagation Neural Network) and SVM(Support Vector Machine) did not exhibit a large difference in performance; however, for DT(Decision Tree), the full-text-based model demonstrated a somewhat better performance. In the case of LR(Logistic Regression), our model exhibited the superior performance. Nonetheless, the results did not show a statistically significant difference between our model and the full-text-based model. Therefore, when the summary is applied, at least the core information of the fake news is preserved, and the LR-based model can confirm the possibility of performance improvement. This study features an experimental application of extractive summarization in fake news detection research by employing various machine-learning algorithms. The study's limitations are, essentially, the relatively small amount of data and the lack of comparison between various summarization technologies. Therefore, an in-depth analysis that applies various analytical techniques to a larger data volume would be helpful in the future.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.49 no.3
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• pp.111-132
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• 2018

The purpose of this study was to identify the structure and pattern of conclusions chapters in research articles selected in four representative journals published in Korean LIS. To analyse the structure and pattern five categories and eleven elements drawn from RA conclusions were used such as 'Drawing Attention', 'Summarizing', 'Discussing', 'Applying' and 'Extending'. The Findings are as follows. 'Conclusions' was the most used title of the chapter, and then 'conclusions and suggestions'. The conclusions sections were consisted averagely 4.2 elements. 'Summary of findings' was the most frequently elements, followed by 'summary of research process', 'suggestion of further research' and 'implication'. Also, 'summary of findings' was the most used in lengths. 'Summarizing' was the highest frequency in five categories, followed by 'Extending', and 'Applying'. The dominant first element begun conclusions sections was 'summary of findings' and the final element closed conclusion was 'suggestion of further research'. 'Summary of research process - summary of findings' order was found in the most frequent pattern of conclusions. 'Summary of findings' and 'summary of research processes' in 'Summarizing' were found as essential functions, while other elements, such as significance, 'application', 'limitations' in 'Applying' and 'Extending' were found as optional functions in the conclusions of Korean LIS research articles.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.46 no.1
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• pp.163-181
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• 2012

We investigated how useful video tags were in summarizing video speech and how valuable positional information was for speech summarization. Furthermore, we examined the similarity among sentences selected for a speech summary to reduce its redundancy. Based on such analysis results, we then designed and evaluated a method for automatically summarizing speech transcripts using a modified Maximum Marginal Relevance model. This model did not only reduce redundancy but it also enabled the use of social tags, title words, and sentence positional information. Finally, we compared the proposed method to the Extractor system in which key sentences of a video speech were chosen using the frequency and location information of speech content words. Results showed that the precision and recall rates of the proposed method were higher than those of the Extractor system, although there was no significant difference in the recall rates.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.1_2
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• pp.35-42
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• 2001

In this paper. a document is represented as a weighted graph called a text relationship map. In the graph. a node represents a vector of nouns in a sentence, an edge completely connects other nodes. and a weight on the edge is a value of the similarity between two nodes. The similarity is based on the word overlap between the corresponding nodes. The importance of a node. called an aggregate similarity in this paper. is defined as the sum of weights on the links connecting it to other nodes on the map. In this paper. we present a Korean text summarization system using the aggregate similarity. To evaluate our system, we used two test collection, one collection (PAPER-InCon) consists of 100 papers in the field of computer science: the other collection (NEWS) is composed of 105 articles in the newspapers and had built by KOROlC. Under the compression rate of 20%. we achieved the recall of 46.6% (PAPER-InCon) and 30.5% (NEWS) and the precision of 76.9% (PAPER-InCon) and 42.3% (NEWS).