• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2004년도 제11회 학술대회 논문집
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• pp.11-16
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• 2004

이 연구에서는 현재의 정보검색 환경에서 이용자 친화적인 검색 시스템을 개발하기 위한 한 방안으로 개별문서의 지식구조 브라우징 인터페이스를 제안하였다. 개별문서에 대한 지식구조를 자동 생성하기위해 개별문서에 출현한 용어를 이용하여 용어 클러스터링과 클러스터 대표어 선정 작업을 수행하였고, 이를 대상으로 다차원 축척법을 이용하여 2차원 공간에 개별문서의 지식구조를 표현함으로써 이용자가 개별문서에 대해 보다 용이하게 절근할 수 있는 브라우징 인터페이스를 마련하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.283-304
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• 2008

본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제35권4호
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• pp.451-467
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• 2004

본 연구에서는 시소러스 브라우저를 자동으로 구성하기 위한 방법에 대한 이론적인 연구와 함께 시소러스 브라우저 구성과정의 핵심인 자동색인과 용어 간 계층을 자동으로 형성하는 클러스터링 알고리즘에 대한 선행 연구결과를 제시하였다. 그리고 웹 문헌에서 전통적인 종이 형태 문헌의 서지사항에 해당하는 메타데이터를 분석하고 이를 처리하는 방안을 조사함에 의해 웹 문헌에서 색인어를 자동으로 추출할 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 또한 대부분의 웹 문헌에 메타데이터가 수록되어 있지 않음에 착안하여 기존의 웹 문헌에 메타데이터 자동 편집기를 이용하여 메타데이터를 수록하는 방안에 대한 연구결과를 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.233-240
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• 2007

온톨로지 구축에서 클래스간 관계 설정은 중요한 부분이다. 본 논문에서는 클래스간 상 하위 관계 외의 관계 설정을 위한 클래스간 관계 자동 정의를 목적으로 의존구문분석의 (주어, 용언) (목적어, 용언) 쌍들을 추출하고, 이렇게 추출된 데이터를 이용하여 용언들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 도메인 전문 코퍼스 데이터 희귀성 문제를 해결하고자, 웹검색을 결합한 방식을 선택하여 도메인 온톨로지 구축 클래스간 관계 자동 설정에 대한 방법론을 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.47-55
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• 2008

본 연구는 정보검색기술을 응용해서 구술문서 자료를 효율적으로 분석하는 시스템 개발을 목적으로 한다. 여기서 사용된 기술은 용어검색, 문서요약기술, 클러스터링기술 문서분류기술 주제추적기술 등이 있다. 본 연구를 위해서 전북지역에서 채록한 구술자료를 이용하였다. 구술문서 구조의 특성을 반영하면서 분석의 단위를 정하고 내용의 자동분류 및 분류체계에 따른 분류도 시도하였다. 특히 주제를 추적하면서 순서에 따라서 검색해 가는 기술은 세계적으로도 아직 연구단계에 있던 것을 실제로 구현하였다. 이러한 5가지의 검색기술이 한 시스템에서 통합적으로 처리될 수 있다는 것도 이 연구가 이룬 성과이다. 이 연구의 기대효과는 구술문서 분석의 신뢰성 타당성 효용성을 높여서 구술문화연구에도 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.131-136
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• 2017

최근 인터넷 미디어의 발달로 웹상에 수많은 문서자료들이 기하급수적으로 늘어나게 되었다. 이러한 자료들은 대부분 텍스트에 의해 그 내용이 무엇인지를 설명하고 있고 이에 따라 분류된다. 그러나 텍스트가 가지는 의미는 모호하게 해석되어질 여지가 많고 이를 정확히 해석하기 위해서는 다각도로 이를 살펴봐야 한다. 기존의 분류 방법에서는 단순히 텍스트의 출현만을 가지고 분류를 하였다. 따라서, 본 논문에서는 이를 유전자 알고리즘과 토픽추출을 기반으로 하여 용어 중의성을 분석하고 이를 단편화한 클러스터링 시스템을 구현하였다. 마지막으로 구현된 결과물을 토대로 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 성능을 평가하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.137-152
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• 2012

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.51-55
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• 2016

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.22-24
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• 2001

정보검색 시스템에서 사용자의 질의어가 불완전함에 따라 생기는 검색 효율의 저하를 줄이기 위하여 용어의 상호관련성을 반영함과 동시에 벡터의 공간을 축소하는 LSI 모델을 사용하여 문서 집합으로부터 잠재적 의미 공간을 구축하였다. 또한 의미 공간상에 있는 문서의 분포에 따라 \"개념\"을 추출하기 하기 위해 k-means algorithm을 사용하여 군집화 시켰다. 이로부터 불완전한 초기 사용자 질의어를 의미 공간에 구축된 클러스터링 정보로 수정하여 새로운 질의어를 생성함으로 검색의 효율을 높이고자 하였다. 검색 효율을 측정하기 위해 TREC 데이터를 이용하여 분석하였으며 결과는 질의어의 성격에 따라 달라졌으나 대체적으로 우수한 성능을 보였다.한 성능을 보였다.

• 서비스연구
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• 제2권2호
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• pp.45-51
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• 2012

U-Healthcare는 홈 네트워크, 휴대용 장치 등에 기반한 정보통신기술과 의료시스템이 서로 융합되어 개인의 생체정보 등을 실시간으로 모니터링하고, 자동으로 병원 및 의사와 연결되어 시공간의 제약을 줄임으로써 언제 어디서나 건강을 관리하고 질병을 예방하는 새로운 형태의 의료서비스이다. 본 논문에서는 진료 중심에서 예방 중심으로 변화되어가고 있는 최근의 U-Healthcare 시스템의 기술 발전 추세에 맞추어 조기 대응이 가능한 Healthcare 정보시스템 구축을 위한 요구분석 사항들에 대해 정리하고, 이를 기반으로 u-Healthcare의 실현을 위한 기존의 단위 시스템인 PACS, OCS, EMR, 응급의료시스템을 통합한 환자중심의 클라이언트 시스템을 설계한다. 특히, 온톨로지는 특정분야의 정보 모델에 이용되어 그 분야에서 공통의 어휘를 제공하고, 그 용어의 의미와 용어간의 관계를 다양한 수준의 형식성을 가지고 제공한다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지 및 무질서한 데이터에 대한 관계를 정의하고, 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 클러스터링의 개념을 포함한 환자중심의 서비스를 위한 온톨로지 기반의 시스템을 제안한다.