• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.352-355
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• 2009

본 연구에서는 토목분야의 엔지니어링 문서를 대상으로 자동으로 문장의 계층을 정의하여 비 구조화 문서를 준 구조화 문서로 변환하는 방법론을 제시하고, 이를 시범적으로 구현하였다. 이는 기본적으로 문장의 머리기호가 그 문서에서의 계층을 표현한다는 점을 바탕으로 연구가 이루어졌다. 이를 위하여 본 연구에서는 첫째, 문장을 머리기호와 내용으로 분리하는 방법을 개발하였고, 둘째, 분리한 머리기호를 바탕으로 머리기호간 상대적인 위치를 파악하여 문장의 계층을 정의하는 프로세스를 제안하였다. 또한 제안한 방법을 이용하여 구현한 시범 모듈을 실무에서 사용하는 엔지니어링 문서를 대상으로 성능을 평가하여 개발한 모듈의 효용성을 검증하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.22 no.4
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• pp.323-330
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• 2009

This paper proposes a methodology for automatic hierarchy classification of subtitles in a engineering document by the a fact that heading symbols of subtitles represent a hierarchical structure of the document. The proposed methodology is composed of two methods: extracting subtitles from plan text document and determining hierarchical structure of the subtitles. The subtitles in a document is extracted by comparing heading symbol patterns with predefined heading symbol groups, and the depth levels of the subtitles are determined by analyzing relative location of subtitles according to change of the heading symbol patterns. A prototype module, which can transform a plain text document into a structured XML document in accordance with a hierarchical structure of subtitles, is developed based on the proposed methodology, and the performance of the module is analyzed with 20 engineering documents.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.115-125
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• 2006

A concept hierarchy represents the knowledge with multi-level form, which is very useful to categorize, store and retrieve the data. Traditionally, a concept hierarchy has been built manually by domain experts. However, the manual construction of a concept hierarchy has caused many problems such as enormous development and maintenance costs and human errors such as inconsistency. This paper proposes the automatic creation of concept hierarchies using the predefined hypernym relation. To create the hierarchy automatically, we first eliminate the ambiguity of the senses of data values, and construct the hierarchy by grouping and leveling of the remaining senses. We use the WordNet explanations for multi-meaning word to eliminate the ambiguity and use the WordNet hypernym relations to create multi-level hierarchy structure.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.128-130
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• 2000

인터넷의 발전으로 온라인 문서들의 양이 급증하여 문서의 자동 분류 기술의 중요성이 증대되고 있다. 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류할 때 카테고리는 평면구조보다 계층구조를 갖도록 하는 것이 사용자의 측면에서 볼 때 훨씬 더 자연스럽다. 본 논문에서는 계층구조 카테고리를 가지는 문서를 분류하는 방법을 연구하고 실제 20개의 유스넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 여기서 사용한 알고리즘은 하이퍼링크 정보를 이용하여 웹 문서분류를 목적으로 개발된 IBM의 TAPER(taxonomy and path enhanced retrieval system) 알고리즘을 변형한 것이다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.28 no.3
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• pp.377-388
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• 2001

An approach for testing multi-protocol Implementation Under Test (IUT) with a single test suite has been proposed in[1]. this paper proposes an algorithm called Multi-protocol Test Method (MPTM) for automatic test case generation based on that approach. With the MPTM, a multi-protocol IUT consisting of two protocol layers is modeled as two Finite State Machines (FSMs), and the relationships between the transitions of the two FSMs are defined as a set of transition relationships pre-execution and carried-by. The proposed algorithm is implemented and applied to a simplified TCP/IP and B-ISDN Signaling/SSCOP. MPTM is able to test the multi-protocol IUT even though the interfaces between the protocol layers are not exposed. It results in that the proposed MPTM allows the same test coverage as conventional test methods even with fewer numbers of test cases.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.321-324
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• 2004

본 연구는 재사용이 가능한 객체지향 컴포넌트의 효율적인 검색을 위해 클래스 개념 범주(CCC)를 정의하고 클래스의 상속 관계를 이용한 CCC 상속을 제안하였다. CCC의 상속은 클래스 간 상속관계를 인지한 후, 하위 클래스는 상위 클래스의 모든 CCC를 자동 상속받게 되며, 클래스 구문분석에 의해 객체지향 코드로부터 자동 인식된다. 본 연구는 모든 용어에 대한 범주를 수동으로 할당해주는 기존 방법의 단점을 극복할 수 있으며, 시소러스를 자동으로 갱신할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.217-219
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• 2002

스포츠 경기의 하이라이트(highlight) 브라우징을 위해 하이라이트 이벤트(주요 사건)와 하이라이트 객체(선수)를 묘사하는 하이라이트 테마를 계층구조로 정의하고, 이를 이용해 하이라이트 세그먼트를 설정하고, 자동적으로 계층구조의 하이라이트 메타데이타를 생성하는 하이라이트 인덱싱 방법을 제안하였다. 하이라이트에 관련된 모든 메타데이타는 MPEG-7으로 기술하였다. 그리고 제안한 방법으로 생성된 메타데이타를 이용한 set-top box용 하이라이트 브라우저를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1994.12a
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• pp.97-100
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• 1994

정보과학 분야에서 필요로 하는 의미해석 기술 개발에 중요한 역할을 하는 것이 시소러스이다. 정확한 관계 정의 및 대량정보 수용의 필요성은 시소러스 구축의 커다란 장애 요인이다. 시소러스 구축에은 다방면의 전문지식 활용과 막대한 비용 및 시간 투자가 요구된다. 기계적으로 관리 운영이 가능한 시소러스내의 관계는 BT, NT로 표현되는 계층관계와 USE, UF로 표현되는 등가관계로 이루어 진다. 본 연구는 개념적인 관계를 정의하는 두 관계를 기계적으로 추출하고, 기존의 평면적인 시소러스 구조를 실세계의 정보 구조에 적합하게 조직화하여 시소러스 구축에 있어서의 문제점을 개선하는데 그 목적이 있다. 제시되는 알고리즘은 단일 언어내의 시소러스 구축 뿐만 아니라, 구축된 시소러스들의 융합 및 다국어 시소러스 구축에도 적용된다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.20 no.4
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• pp.61-76
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• 2015

In general, we have utilized the hierarchical concept tree as a crucial data structure for indexing huge amount of textual data. This paper proposes a generality rank-based method that can automatically develop hierarchical concept structures with the Wikipedia data. The goal of the method is to regard each of Wikipedia articles as a concept and to generate hierarchical relationships among concepts. In order to estimate the generality of concepts, we have devised a special ranking function that mainly uses the number of hyperlinks among Wikipedia articles. The ranking function is effectively used for computing the probabilistic subsumption among concepts, which allows to generate relatively more stable hierarchical structures. Eventually, a set of concept pairs with hierarchical relationship is visualized as a DAG (directed acyclic graph). Through the empirical analysis using the concept hierarchy of Open Directory Project, we proved that the proposed method outperforms a representative baseline method and it can automatically extract concept hierarchies with high accuracy.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.193-196
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• 2014

본 논문에서는 사전자원에 기반한 한국어 워드넷(Open Korean WordNet: KWN)의 반자동 구축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 각 전문분야별로 분류된 영어-한국어 대역사전, 일본어-한국어 대역사전을 이용하여 영어 워드넷(Princeton WordNet 3.0)과 일본어 워드넷(Japanese WordNet 1.1)의 어휘를 번역하였다. 그리고 번역 결과의 애매성을 해소하기 위하여, (1)영어와 일본어에 대한 한국어 대역어의 중복 여부, (2)사전의 분야 정보와 워드넷의 계층구조를 고려하였다. 제안한 방법으로 117,659 개의 워드넷 synset 중 63,221 개(약 54 %)의 synset에 대한 자동번역을 수행하여 한국어 워드넷을 구축하였다. 그리고 워드넷 synset의 정의문은 한국어 사전의 정의문을 참조하여 한글화 할 수 있도록 하고, 이 과정을 지원하기 위한 정의문 추천 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에 기반하여 전문가들이 상호 협력하여 한국어 워드넷을 구축할 수 있는 시스템을 개발한다.