Annual Conference on Human and Language Technology
/
2003.10d
/
pp.14-17
/
2003
문서의 확률을 이용하여 자동으로 문서를 분류하는 문서 범주화 기법의 대표적인 방법이 나이브 베이지언 확률 모델이다. 이 방법의 기본 형식은 출현 용어의 확률 계산 방법이다. 하지만 실제 문서 범주화 과정에서 출현하지 않는 용어들도 성능에 많은 영향을 줄 수 있으며, 출현 용어들에 대한 빈도 이외의 역범주 빈도나 용어가중치를 적용하여 문서 범주화 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 나이브 베이지언 확률 모델에 출현 용어와 출현하지 않는 용어들에 대한 smoothing 기법을 적용하여 실험하였다. 성능 평가를 위해 뉴스그룹 문서들을 이용하였으며, 역범주 빈도와 가중치를 적용했을 때 나이브 베이지언 확률 모델에 비해 약 7% 정도 성능 개선 효과가 있었다.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
/
v.4
no.2
s.12
/
pp.99-105
/
2004
The structure systems with non-rigid member were classified by the composition type of line and surface members. As a result of the classification, there are 1-way cable structure, cable net and radial cable net structure in the line member system. And there are pneumatic structure and suspension membrane structure in surface member system. In addition, when the line and surface members are composed together, there is the hybrid membrane system which are divided into hanging type and supported type. In this paper, the Korean terms of structure systems with non-rigid member are recommended through this classification.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2001.12a
/
pp.341-344
/
2001
20세기 후반 인터넷의 발전을 기반으로 전자메일은 현재의 대표적인 개인간 정보전달 수단으로 자리 잡게 되었다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출되므로 해서 많은 정크메일(junkmail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 이러한 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지 관계 곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 분류하는 시스템을 제안한다. 이는 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기분으로 정크메일과 비 정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.
In the FTA environment, it is necessary to comply with the rules of origin in order to receive duty-free benefits. To do this, they have to precede the Harmonized System(HS) tariff classification of the goods and understand thoroughly the basic principles that constitute the tariff schedule of HS classification. For the correct classification, they should understand exactly the product name of "Heading" about the items, "Legal Note" in the relevant "Section" or "Chapter" as well as provisions of the commentary. Therefore, this paper proposes to develop a HS classification services based on the performance system of knowledge convergence of field terms commonly used in various industries. In result, our services can provide users the conveniences which users first selects one of seven decision elements of the classification and perform the classification easily and accurately.
Journal of the Korean Society for information Management
/
v.26
no.3
/
pp.451-462
/
2009
The aim of this study is to apply latent semantic indexing(LSI) techniques for efficient automatic classification of opinionated documents. For the experiments, we collected 1,000 opinionated documents such as reviews and news, with 500 among them labelled as positive documents and the remaining 500 as negative. In this study, sets of content words and sentiment words were extracted using a POS tagger in order to identify the optimal feature set in opinion classification. Findings addressed that it was more effective to employ LSI techniques than using a term indexing method in sentiment classification. The best performance was achieved by a supervised LSI technique.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2013.11a
/
pp.1294-1297
/
2013
본 논문은 기계학습을 통하여 특허문서를 국제 특허 분류(IPC) 기준에 따라 자동으로 분류하는 시스템에 관한 연구로 잠재 의미 색인 기법을 이용하여 분류의 성능을 높일 수 있는 방법을 제안하기 위한 연구이다. 종래 특허문서에 관한 IPC 자동 분류에 관한 연구가 단어 매칭 방식의 색인 기법에 의존해서 이루어진바가 있으나, 현대 기술용어의 발생 속도와 다양성 등을 고려할 때 특허문서들 간의 관련성을 분석하는데 있어서는 단어 자체의 빈도 보다는 용어의 개념에 의한 접근이 보다 효과적일 것이라 판단하여 잠재 의미 색인(LSI) 기법에 의한 분류에 관한 연구를 하게 된 것이다. 실험은 단어 매칭 방식의 색인 기법의 대표적인 자질선택 방법인 정보획득량(IG)과 카이제곱 통계량(CHI)을 이용했을 때의 성능과 잠재 의미 색인 방법을 이용했을 때의 성능을 SVM, kNN 및 Naive Bayes 분류기를 사용하여 분석하고, 그중 가장 성능이 우수하게 나오는 SVM을 사용하여 잠재 의미 색인에서 명사가 해당 용어의 개념적 의미 구조를 구축하는데 기여하는 정도가 어느 정도인지 평가함과 아울러, LSI 기법 이용시 최적의 성능을 나타내는 특이값의 범위를 실험을 통해 비교 분석 하였다. 분석결과 LSI 기법이 단어 매칭 기법(IG, CHI)에 비해 우수한 성능을 보였으며, SVM, Naive Bayes 분류기는 단어 매칭 기법에서는 비슷한 수준을 보였으나, LSI 기법에서는 SVM의 성능이 월등이 우수한 것으로 나왔다. 또한, SVM은 LSI 기법에서 약 3%의 성능 향상을 보였지만 Naive Bayes는 오히려 20%의 성능 저하를 보였다. LSI 기법에서 명사가 잠재적 의미 구조에 미치는 영향은 모든 단어들을 내용어로 한 경우 보다 약 10% 더 향상된 결과를 보여주었고, 특이값의 범위에 따른 성능 분석에 있어서는 30% 수준에 Rank 되는 범위에서 가장 높은 성능의 결과가 나왔다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
1999.10e
/
pp.89-96
/
1999
본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 하이퍼링크는 문서간의 관계를 나타내는 유용한 정보로서 링크를 통해 연결된 두 문서는 내용적으로 관련이 있어 검색에 도움을 준다는 것은 이미 밝혀진바 있다. 본 논문에서는 이러한 과거 연구를 바탕으로 새로운 문서 분류 모델을 제안하는데, 이 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 문서의 범주를 결정한다. 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이 모델은 이웃한 문서의 범주가 미리 할당되어 있지 않은 경우 용어 기반 분류 방법으로 가용 범주를 할당하고, 이렇게 할당된 분류 정보가 다시 새로운 문서의 범주를 결정할 때 사용됨으로써, 문서 집합 전체의 분류가 점진적으로 이루어지며 그 정확도를 더해 나가는 효과를 가져올 수 있다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRI-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 18.5%의 성능 향상을 얻었다.
Ontology defines the terms used in a specific domain and the relationships between them and represents them as hierarchical taxonomy. The present paper proposes a semi-automatic domain-specific ontology construction method based on terminology Processing. For this purpose, it presents an algorithm to extract terminology according to the noun/suffix pattern of terminology in domain texts and find their hierarchical structure. The experiment was carried out using pharmacy-related documents. As singleton terminology with noun/suffix were identified, the average accuracy was 92.57%. In case of multi-word terminology, the average accuracy was 66.64%. The constructed ontology forms natural semantic clusters with based on suffices and semantic information, so can be utilized in approaches to specific knowledge such as information look-up or as the base of inference to improve searching abilities.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2005.10a
/
pp.43-49
/
2005
이 논문에서는 전자 사전의 뜻 풀이말을 이용하여 용어를 자동 분류하는 용어 클러스터링 시스템을 설계하였다. 클러스터링 성능에 영향을 미치는 요소로 자질 선택 자질 표현 그리고 유사도 측정 등이 있다. 이 논문에서는 이러한 요소들이 용어 클러스터링에 미치는 영향을 평가해보았다. 클러스터링 결과를 객관적으로 비교하기 위해서 용어 클러스터링 결과와 한국어 의미 계층망에서 추출한 정답 클러스터를 비교하였다 실험 결과, 용어의 뜻 풀이말만 자질로 사용한 방법보다는 뜻 풀이말 자질을 확장하는 방법이 훨씬 더 좋은 결과를 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2011.06c
/
pp.56-59
/
2011
최근 방대해진 의료 정보 관리와 통합을 위해 다양한 전자기록 시스템이 개발되어왔다. 이 중에 EMR(Electronic Medical Record)은 병원 내의 의료 정보를 전산으로 처리하는 것이다. 이때 많은 의학 용어가 사용되는데 이것을 체계적으로 지원하기 위해 SNOMED(Systematized Nomenclature of Medicine)와 같은 용어 체계가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 용어 체계를 위해 의학 용어를 자동으로 구축하는 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 마이닝을 통해 자동으로 웹에서 데이터를 수집하고 분류해서 의학 용어 데이터를 구축하게 된다.
이메일무단수집거부
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.