• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.3-13
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• 2018

자동문서분류(Text Classification)는 주어진 텍스트 문서를 이에 적합한 카테고리로 분류하는 텍스트 마이닝 기술 중의 하나로서 스팸메일 탐지, 뉴스분류, 자동응답, 감성분석, 쳇봇 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 일반적으로 자동문서분류 시스템은 기계학습 알고리즘을 활용하며, 이 중에서 텍스트 데이터에 적합한 알고리즘인 나이브베이즈(Naive Bayes), 지지벡터머신(Support Vector Machine) 등이 합리적 수준의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 자동문서분류 시스템의 성능을 개선하기 위해 순환신경망(Recurrent Neural Network)과 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)을 적용하는 연구가 소개되고 있다. 그러나 이러한 최신 기법들이 아직 완벽한 수준의 문서분류에는 미치지 못하고 있다. 본 논문은 그 이유가 텍스트 데이터가 단어 차원 중심의 벡터로 표현되어 텍스트에 내재한 의미 정보를 훼손하는데 주목하고, 선행 연구에서 그 효능이 검증된 시멘틱 텐서공간모델에 기반하여 심층 신경망 아키텍처를 제안하고 이를 활용한 문서분류기의 성능이 대폭 상승함을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.2867-2875
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• 2000

본 논문은 인터넷 문서 자동 분류 시스템의 구현에 대하여 논한다. 문서 자동분류 알고리즘을 설정하고, 역전파 학습 모델을 이용하여 문서의 범주화를 수행하는 시스템을 구축한다. 문서학습을 위해서 범주별 인터넷 문서들을 수집하고 수집한 문서에 대하여 카이제곱($\chi^2$)검정을 수행함으로써 범주화 자질을 추출한다. 이 범주화 자질을 바탕으로 하여 학습 및 분류 벡터 집합을 생성한다. 실험 결과의 평가로부터 본 논문에서 구현한 시스템이 유사도 계산을 이용한 문서의 분류 시스템보다 성능이 향상된 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.239-242
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• 2016

데이터베이스 기반 자동 주소번역은 입력 오류에 취약하며 범용 기계번역을 이용한 주소번역은 입력 및 번역 주소에 대한 품질 평가가 어렵다. 본 논문에서는 예측할 수 없는 입력 오류에도 대응할 수 있는 자동 주소번역 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 n-gram 기반 검색, 미검색/오검색 분류, 번역, 신뢰도 자동평가로 구성된다. 신뢰할 수 있는 입력으로 자동 분류한 영문 국내주소를 국문으로 번역한 결과 95%이상의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.718-721
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• 2023

이미지 내 글꼴을 파악하는 것은 디자인 자료 제작, 저작권 확인 등 다양한 곳에서 중요한 문제이다. 하지만 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 식별하는 시스템은 아직 존재하지 않으며, 수동으로 한글 글꼴을 파악하는 것은 시간과 정확도 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 인식하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 크게 두 가지 기법을 사용한다: (1) 한글의 기하학적인 특성을 활용하여 글자 단위로 텍스트를 인식하며, (2) 단어가 아닌 글자 단위로 글꼴을 분류하고 각 글자에 대한 글꼴 분류 결과를 종합하여 최종적인 글꼴 분류 결과를 얻는다. 10가지 한글 글꼴이 나타나는 직접 제작한 이미지를 사용하여 시스템의 성능을 평가한 결과 제안 방법은 비교 방법에 비해 더욱 정확히 한글 글꼴을 분류함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.381-388
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• 2014

본 논문에서는 중 고등 수준 단문형 영어 작문시험의 자동채점 시스템을 위한 사전 미등록어 분류기 구현에 대해 다룬다. 영어 자동채점 과정에서 발생하는 사전 미등록어의 유형을 정의하고 각 유형에 대한 검출 방법에 대해 논의하였다. 또한 영작문 답안에서 나타날 수 있는 비속어의 유형을 정의하고 검출 방법에 대해 연구하였다. 영작문 자동평가 시스템의 모듈로서 비속어 검출 기능이 포함된 미등록어 분류기를 구현하였다. 미등록어 분류와 비속어 검출 방법에 대한 성능을 실제 시험 데이터에 적용하여 그 성능을 평가하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.19-30
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• 2000

정보통신기술의 비약적인 발전은 온라인으로 생성되는 전자문서의 양을 폭발적으로 증가시키고 있다. 따라서 수동으로 문서를 분류하던 종래의 방법 대신 문서의 자동분유 기술 개발이 특별히 요구되고 있다. 본 논문에서는 베이지안 학습 기법을 이용하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 연구하고, 20개의 유즈넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 사용한 알고리즘은 Naive Bayes Classifier이며, 구현한 시스템을 이용해 유즈넷 문서를 대상으로 자동분류를 실험한 결과 분류의 정확률이 약 77%로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.339-346
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• 2017

기사와 댓글, 질의응답과 같은 비정형 데이터에 기반한 텍스트 분석에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 사람들의 견해인 비정형 텍스트 데이터로부터 특징을 파악하고, 평가, 예측 및 추천에 활용할 수 있기 때문이다. TEL 분야에서도 MOOC 서비스의 확대로 교수학습지원시스템 기반 토론, 질의응답 서비스를 자동화하기 위한 관심이 증가하고 있다. 시스템에 축적된 질의응답 데이터를 기반으로 질의 토픽을 생성하고, 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류하기 위해서이다. 따라서 본 연구에서는 새로운 질의 토픽을 자동분류 할 수 있도록 LDA기법을 활용한 토픽 모델링을 제안하고자 한다. 이를 바탕으로 질의 토픽 사전을 생성하고 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류 할 수 있다. 일부 질의에서는 0.7 이상의 높은 자동 분류를 보였으며, 새로운 질의가 여러 토픽에 포함될수록 좀 더 좋은 자동분류 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.66-71
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• 2005

인터넷 정보를 검색하고 활용하는 것은 쉽고도 어려운 일이다. 많은 정보 중에서 원하는 정보를 얻기 위한 노력은 단순히 검색뿐만 아니라 정보의 수집에서 분류 및 가공, 활용에까지 각 분야별로 그 범위와 용도에서 다양한 기술의 발전이 급속히 진행되고 있다. 특히, 이러한 발전은 다양한 용도의 에이전트와 분류, 변환 등의 가공 기술에서 더욱 두드러지게 나타나고 있다. 또한, 시스템의 자동화를 통한 편리성을 제공한 다면 더욱 효과적인 정보관리가 이루어 질 것이다. 본 논문에서는 이러한 배경에서 인터넷 정보의 수집에서 자동 분류, 검색 서비스까지를 하나의 시스템에서 처리 할 수 있는 인터넷 문서 자동분류 서비스 시스템을 소개한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.215-236
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• 2017

이 연구의 목적은 개인별 성향이나 성격 유형에 따라 선호하는 도서에 차이가 있음을 전제로, 어린이 청소년을 위한 추천도서의 책소개 정보를 활용하여 개인별 성격유형에 적합한 도서를 합리적으로 추천할 수 있는 서평 자동분류시스템을 개발하는 것이다. 연구에서 사용한 데이터는 국립어린이청소년도서관에서 제공하는 501권의 유아 및 아동도서를 대상으로 하였다. 실험에 활용된 2가지 기계학습 모델(비선형 커널 및 선형 커널) 각각에 대해서 총 6가지의 색인어 가중치 계산 방법과 자질 선택 방법, 그리고 10가지의 자질 선정 임계치 조합으로 구성된 360개의 분류 모델들을 구성하고 각각의 성능을 측정하였다. 전체적으로는 선형 커널을 이용한 SVM 기반 학습 방법(LIBLINEAR)이 비선형 분류를 지원하는 LibSVM(RBF 커널) 모델보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 다만 성능 측정 결과는 뉴스 기사나 논문을 대상으로 한 문헌 분류 성능에 비해서 낮은 것으로 나타났으나, 합리적인 분류 기준이 존재하는 뉴스기사나 주제 분류에 비해서 성격 유형 기반 분류는 그 난이도가 높다는 것을 감안할 때, 초기 실험 결과로서의 의미는 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.41-44
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• 2000

정보검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 다양한 용어가중치 공식이 제안 되어왔다. 용어가중치는 질의와 문헌을 비교하는 검색의 경우뿐만 아니라 문헌과 문헌을 비교하는 자동분류에서도 성능에 영향을 미칠 수가 있다. 본 논문에서는 다양한 용어가중치 공식에 대해서 살펴보고, 문헌 자동분류 성능에 미치는 영향을 문헌 클러스터링 실험과 범주화 실험을 통해 확인해 보았다.