• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.477-484
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• 2018

컴퓨터 기술의 발전으로 힘입어 수많은 논문이 출판되고 있으며, 새로운 분야들도 계속 생기면서 사용자들은 방대한 논문들 중 자신이 필요로 하는 논문을 검색하거나 분류하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 사용자의 이러한 어려움을 완화하기 위해 본 논문에서는 유사 내용의 논문을 분류하고 이를 군집화하는 방법을 제한한다. 본 논문의 제안 방법은 TF-IDF를 이용하여 각 논문의 초록으로부터 주요 주제어를 추출하고, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 추출한 TF-IDF 값을 근거로 논문들을 유사 내용의 논문으로 군집화한다. 제안 방법의 실효성을 검증하기 위해 실제 데이터인 FGCS 저널의 논문 데이터를 사용하였으며, 엘보우 기법을 적용하여 클러스터 개수를 도출하고 실루엣 기법을 이용하여 클러스터링 성능을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-86
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• 2019

본 논문은 머신 러닝 기술을 이용하여 과거의 수집된 문서를 분석하고 이를 바탕으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 특정 도메인과 관련된 키워드를 기반으로 데이터를 수집하고, 특수문자와 같은 불용어를 제거한다. 그리고 한글 형태소 분석기를 사용하여 수집한 문서의 각 단어에 명사, 동사, 형용사와 같은 품사를 태깅한다. 문서를 벡터로 변환하는 Doc2Vec 모델을 이용해 문서를 임베딩한다. 임베딩 모델을 통하여 문서 간 유사도를 측정하고 머신 러닝 기술을 이용하여 문서 분류기를 학습한다. 학습한 분류 모델 간 성능을 비교하였다. 실험 결과, 서포트 벡터 머신의 성능이 가장 우수했으며 F1 점수는 0.83이 도출되었다.

• 정보관리학회지
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• 제40권1호
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• pp.121-148
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• 2023

본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권4호
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• pp.139-158
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• 2009

본 논문에서는 검색로그 데이터의 네트워크 분석방법을 통해 검색자들의 검색행위에 나타난 다양한 특성을 살펴보았다. 이러한 작업을 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 검색자들은 검색어의 유사성에 따라 네트워크라는 연결구조를 나타내었다. 둘째, 특정한 검색자 네트워크에서 중심적인 위치를 차지하는 검색자들이 존재하였다. 셋째, 중심 검색자들은 다른 검색자들과 검색 키워드를 공유하고 있었다. 넷째, 전체 검색자들은 다수의 하위 집단으로 군집되어 있다. 이 연구의 결과는 네트워크 분석 방법에 의한 연관된 검색자와 검색어를 추천하는 알고리즘을 개발하는데 활용이 가능할 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.265-268
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• 2004

현재 대부분의 정보검색시스템에서 사용되고 있는 키워드 매칭기법은 기하급수적으로 늘어나는 정보를 효과적으로 처리하기에는 부적합하다. 이러한 문제는 의미정보를 활용하여 해결할 수 있으며, 본 논문에서는 의미정보를 효과적으로 활용할 수 있는 한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안한 기법은 의미정보를 개념그래프를 이용하여 표현하고, 이를 정보검색에 활용한다. 구현된 시스템은 완전 매칭과 부분 매칭이 가능한 시스템이다. 부분 매칭은 구문적 부분 매칭과 의미적 부분 매칭 두 가지가 있다. 의미적 유사도는 온톨로지 내의 서브클래스 관계로 계산된다. 이러한 기법은 정보검색 뿐만 아니라 동적 하이퍼링크의 구현 등 다양한 분야에서 적용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1313-1323
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• 2019

With the development of the Internet and the increase of smart phones, various services considering user convenience are increasing, so that users can check news in real time anytime and anywhere. However, online news is categorized by media and category, and it provides only a few related search terms, making it difficult to find related news related to keywords. In order to solve this problem, we propose a method to recommend related documents more accurately by applying Doc2Vec similarity to the specific keywords of news articles and weighting the title and contents of news articles. We collect news articles from Naver politics category by web crawling in Java environment, preprocess them, extract topics using LDA modeling, and find similarities using Doc2Vec. To supplement Doc2Vec, we apply TF-IDF to obtain TC(Title Contents) weights for the title and contents of news articles. Then we combine Doc2Vec similarity and TC weight to generate TC weight-similarity and evaluate the similarity between words using PMI technique to confirm the keyword association.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.23-28
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• 2012

현재 모바일 단말기에 대한 수요가 증가 하고 있으며, 모바일 검색시장이 급속하게 성장하고 있으며 단말기에 따라 적합하게 사용할 수 있도록 모바일 페이지도 등장하고 있다. 하지만 아직까지 모바일 단말기에 최적화된 검색 엔진에 대한 연구가 미비한 편이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 검색 성능을 향상하기 위해 사용자들의 방문 페이지의 내용, 분야별로 키워드 셋을 구축 후 사용자 성향을 파악하며, 파악된 성향을 통합적으로 관리 및 유사 사용자 정보를 고려해 성향에 맞는 검색 페이지를 추천하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1032-1041
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• 2005

현재 병원에서 사용 중인 PACS나 의료영상을 공유하기 위한 시스템들은 원하는 이미지를 검색할 때 환자에 대한 정보 등의 상위-레벨 메타데이터만을 사용한다. 이러한 검색은 환자에 대한 정화한 정보를 알고 있어야 검색이 가능하다는 단점이 있다. 의료영상 검색을 좀 더 효율적으로 수행하기 위하여 본 논문에서 개발한 시스템에는 현재 사용되고 있는 DICOM 기반의 상위-레벨 메타데이터들을 이용한 키워드 검색기능 이외에도 MPEG-7 기반의 하위-레벨 메타데이터들을 이용한 유사성 검색을 추가하였다. 그리고 두 가지 메타데이터들을 통합한 것을 검색조건으로 이용함으로써 보다 다양한 방법으로 의료영상 검색을 수행 할 수 있도록 하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권4호
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• pp.637-646
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• 2005

키워드를 통한 웹 검색 결과의 분류와 같은 후처리가 요구되는 문서 분류 문제에서, 기존의 문서 분류 또는 클러스터링 알고리즘을 적용하는 데에는 많은 문제가 있다 그 중에서 고려해야 할 가장 심각한 두 가지 문제가 있다. 첫째는 전문가가 관여하여 범주를 선정하는 문제이고, 둘째는 문서분류에 소요되는 수행시간이 긴 문제이다. 따라서 본 논문에서는 이행적 폐쇄 트리를 이용하여 문서 유사도 계산 횟수를 크게 줄이고, 정확도의 희생을 최소화하면서 신속한 처리가 가능한 새로운 웹 문서 클러스터링 기법을 제안하다. 또한, 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 기존의 알고리즘과 비교 평가 및 분석한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.147-156
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• 2006

이벤트 로깅은 시스템 및 네트워크 관리에 있어 그 역할이 증대되고 있으며, syslog는 해당 분야에 있어 사실상의 표준으로 사용되고 있다. 그러나 대부분의 로그 분석은 반구조적 특징을 보이는 로그 형식으로 인하여 빈번히 출현하는 패턴에만 집중하고 있다. XML은 syslog 데이터를 구조화하는 데 있어 유용한 방식을 제공하고 정보 탐색을 용이하게 해 준다. 하지만 이전의 XML 형식들 및 어플리케이션들은 로그 데이터를 위한 순위 기반 검색이나 유사도 측정 등과 같은 의미론적 접근에 적합하지 않다. 본 논문에서는 XML 기반의 순위 키워드 검색 기법을 기초로, 새로운 로그 데이터 모델링을 통해 syslog 데이터를 위한 XML 트리 구조를 제안한다. 그리고 기존의 XML 구조보다 의미론적 검색에 적합함을 보인다.