• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.423-426
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• 2004

인트라넷에서는 증가하는 웹문서의 검색을 목적으로 웹 검색엔진의 도입이 활발히 진행 중이며 대부분 찾아야할 키워드를 알고 접근하는 검색엔진 형태이다. 그러나 사용자가 무엇을 찾아야 하는지 모르는 경우 웹문서 분류체계는 효율적인 방법을 제시할 수 있다. 일부 구축되어 있는 분류체계는 수작업에 의한 분류로 인해 증가하는 웹문서의 양에 효율적으로 대처하기 곤란하므로 자동분류기법을 활용한 분류가 더 효율적일 것이다. 본 논문에서는 국방인트라넷의 수작업으로 구축된 분류체계를 대상으로 용어 가중치를 계산하는 방법을 달리하여 다양한 분류기법을 적용하여 성능을 비교평가하고 웹문서 자동분류시스템에 적용하여 분류성능의 향상을 도모하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.36-39
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• 1999

본 논문에서는 다양성을 가진 웹문서의 범주를 결정짓는 웹문서 분류 시스템을 설계, 구축한다. 웹문서는 일관된 형식과 내용이 없이 만들어지기 때문에 문서의 범주를 결정하는 시스템을 구축하기는 쉬운 일이 아니다. 제안한 웹문서 분류 시스템은 잡음 처리에 적합한 신경망 방식을 적용하여 다양한 내용의 웹문서의 범주를 결정짓는다. 본 시스템은 한국어 문장을 분석하는 한국어 형태소 해석기, 단어의 의미를 획득하는 개념 획득기, 단어의 사용된 의미를 고르는 애매성 해소기, 그리고 문서의 범주를 결정하는 신경망 범주 결정기로 구성된다. 본 시스템은 단어의 의미를 이용하여 문서를 표현하고 분석하는 개념 중심의 문서 분류 시스템이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.417-420
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• 2012

기계학습을 이용하는 문서 자동분류 시스템은 분류모델의 구성을 위해서 단어를 특징으로 사용한다. 자동분류 시스템의 성능을 높이기 위해 보다 의미있는 특징을 선택하여 분류모델을 구성하기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 특히 인터넷상에서 사용되는 웹문서는 단어 외에도 태그정보, 링크정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 이 두 가지 정보를 이용하여 웹문서 자동분류 시스템의 성능을 향상 시키는 방법 제안 한다. 태그 정보와 링크 정보를 이용하여 적절한 특징을 선택하고, 각 특징의 중요도를 계산하여 가중치를 구한다. 계산된 가중치를 각 특징에 부여하여 분류 모델을 구성하고 나이브 베이지안 분류기를 통하여 성능을 평가하였다

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.32 no.2
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• pp.323-347
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• 2001

This study is to suggest a classification system to classify the military information resources on the internet. In the first part, it compares LCC\`s Class U(military Science) and Class V(Naval Science) with Yahoo! Korea\`s web site classification system(Home/Government/Military). The second part compares the classes of Yahoo! Korea with those of Simmani search engine and Yahoo! US. Based on this comparative analysis, it proposes a classificatory system for the military information resources on the internet.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.41 no.3
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• pp.127-144
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• 2007

The purpose of this study is to design the classification system for christian information resources on the internet in Korea. For this purpose, the study is investigated the divisions of Christianity of (1) library classifications: KDC, DDC, LCC, (2) portal sites: Daum, Empas, Naver, (3) Christianity Portal sites GodPeaple, Kidok, Godpia. And it compared the classification systems of KDC, DDC and GodPeaple. This study selected criteria as follows: comprehension, logicality, definiteness, efficiency and current topics. It suggested the classification system(draft) for christian information resources on internet which are composed of 10 classes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.771-774
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• 2005

인터넷이 폭 넓게 보급되어 온라인 상에서 얻을 수 있는 텍스트 정보의 양이 급증함에 따라 산재해 있는 문서들에 대한 효과적인 정보 관리 및 검색이 요구되고 있다. 자동 문서분류란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 특히 한국어 정보처리의 중요성에 비해 관련 분야의 자료들을 수집, 분류하는데 있어 많은 어려움이 있다. 따라서 논문에서는 한글 웹문서 자동 문서 범주화에 대한 수행단계중 각 분야에 대해 사전구축을 하고, 중복단어제거를 통한 보다 효과적인 분야별 문서분류를 제안하고자한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.4
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• pp.141-148
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• 2013

Automated classification systems which utilize machine learning develops classification models through learning process, and then classify unknown data into predefined set of categories according to the model. The performance of machine learning-based classification systems relies greatly upon the quality of features composing classification models. For textual data, we can use their word terms and structure information in order to generate the set of features. Particularly, in order to extract feature from Web documents, we need to analyze tag and hyperlink information. Recent studies on Web document classification focus on feature engineering technology other than machine learning algorithms themselves. Thus this paper proposes a novel method of incorporating feature selection and weighting which can improves classification models effectively. Through extensive experiments using Web-KB document collections, the proposed method outperforms conventional ones.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.32 no.3
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• pp.207-230
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• 1998

Because of a rapid increase of information available through web site, a user often falls into confusion of which web sites should be visited for his information needs. If a web site search engine can classify web sites according to their subject or topics, it can help the user to determine which web sites are worth accessing and thus to easily acquire relevant information. In this study, I propose new classifying system with a two level hierarchy and 57 items.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.1
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• pp.282-289
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• 2008

Although there were some technological developments in improving the collaborative filtering, they have yet to fully reflect the actual relation of the items. In this paper, we propose the recommendation system using associative web document classification by word frequency and ${\alpha}$-cut to address the short comings of the collaborative filtering. The proposed method extracts words from web documents through the morpheme analysis and accumulates the weight of term frequency. It makes associative rules and applies the weight of term frequency to its confidence by using Apriori algorithm. And it calculates the similarity among the words using the hypergraph partition. Lastly, it classifies related web document by using ${\alpha}$-cut and calculates similarity by using adjusted cosine similarity. The results show that the proposed method significantly outperforms the existing methods.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.322-327
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• 2007

2005년 12월 개정된 정보통신기술교육 지침에 따르면 컴퓨터의 과학적인 요소를 '정보처리이해' 단계에서 도입하였다. 자료구조와 알고리즘, 프로그래밍의 기초를 교육하도록 개정하였는데 현장 교사들이 그 내용을 잘 이해하지 못하고 있어 교육하기에 많은 어려움이 있다. 본 연구는 '정보처리이해' 과정을 가르치는데 도움이 되는 구체적인 웹문서를 검색 수집 정리 분류하여 ICT교사들에게 제공한다. 또한 ICT교사들이 참조한 웹문서에 대해 활용도를 평가하고 높은 점수의 웹문서를 상위에 링크시키는 다이나믹한 랭킹 시스템에 관한 설계이다.