• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.352-354
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• 2001

문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의미기반 정보검색용 시소러스(thesaurus)를 이용한 문서 자동요약을 제안한다. 제안한 방법에서는 단어간의 연관 관계 즉, 동의어, 유의어, 상위어, 하위어 관계를 문서 요약에 이용한다. 크게 연관 사슬 형성 단계, 중심 문장 추출 단계, 요약 생성 단계의 새단계로 나누어 요약을 생성한다. 수동 요약된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 평균 66%가 일치하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.505-506
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• 2021

최근 인터넷에서 기하급수적으로 증가하는 방대한 양의 텍스트를 자동으로 요약하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 자동 텍스트 요약 작업은 다양한 사전학습 모델의 등장으로 인해 많은 발전을 이루었다. 특히 T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 기반의 모델은 자동 텍스트 요약 작업에서 매우 우수한 성능을 보이며, 해당 분야의 SOTA(State of the Art)를 달성하고 있다. 본 논문에서는 방대한 양의 한국어를 학습시킨 사전학습 모델 KE-T5를 활용하여 자동 논문 요약을 수행하고 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.339-341
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• 2000

문서요약이란 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도를 줄이는 작업이다. 인터넷과 같은 정보기술의 발달로 정보의 양이 급증함에 따라, 정보 과적재(information over load) 문제의 해결을 위해 자동 문서요약시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 의사 적합성 피드백(pseudo relevance feedback)에 의한 질의확장(query expansion) 기법을 적용한 자동 문서요약 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 특징은 질의를 분해함으로써, 적합성 피드백 과정에서 질의가 편향(bias)되어 요약이 잘못되는 문제를 방지할 수 있다는 것이다. 신문기사를 대상으로 평가한 결과 제안한 모델이 질의확장을 적용하지 않은 방법이나 하나의 질의만을 유지하는 일반적인 적합성 피드백 모델보다 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.463-465
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• 2002

자동 문서 요약 시스템은 문서내 담겨있는 정보를 최대만 표현하면서 문서의 크기를 줄이는 시스템이다. 본 논문에서는 어휘를 자동으로 클러스터링하여 문서 대표어를 찾고, 이를 제목과 조합하여 요약을 수행하는 시스템을 제안한다. 특히 이 시스템은 제목이 없는 문서도 요약을 수행할 수 있는 장점이 있다. 비교시스템으로는 제목, 위치, 빈도를 이용만 시스템을 구축하여 사용하였으며 30%, 10%, 그리고 4문장 요약에서 제안한 시스템은 모두 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.611-614
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• 2002

문서 자동 요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 목적은 어휘 연관성 정보를 이용하여 한국어 문서를 자동으로 요약하는 효율적이며 효과적인 모형을 개발하는 것이다. 제안한 방법에서는 신문기사와 같은 특정 부류에 국한되는 단어간의 어휘연관성을 이용하여 명사-명사 공기패턴과 명사-동사 공기패턴을 구축하여 문서요약에 이용한다. 크게 불용어 처리 단계, 공기패턴 구축 단계, 문장 중요도 계산 단계, 요약 생성단계의 네 단계로 나누어 요약을 생성한다. 30% 중요문장 추출된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 명사-명사 공기패턴과 빈도만을 이용한 방법보다 명사-동사 공기패턴을 이용한 방법이 좋은 결과를 가져 왔다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.910-912
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• 2004

자동 문서 요약 시스템은 문서내에 담겨있는 정보를 최대한 표현하면서 문서의 크기를 줄이는 시스템이다. 본 논문에서는 문서 요약을 크게 2단계로 나누어서 수행한다. 문장내 요약본으로써의 불필요한 문장을 미리 제거하고 이에 더해 다양한 통계적 방법의 여러 장점들을 수용함으로써 보다 나은 성능 향상을 얻을 수 있었다. 비교시스템으로는 제목, 위치, 빈도, 도합유사도, 어휘 클러스터링을 이용한 시스템을 구축하여 사용하였으며 30%, 10% 문장요약에서 제안한 시스템은 모두 우수한 성능을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.114-125
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• 2002

자동으로 동영상을 요약하는 알고리즘과 고급 수준 내용 정보를 자동으로 추출하는 알고리즘은 현재 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만 동영상 요약이라는 것은 사용자의 특성에 따라 다양하게 나타날 수 있고, 고급 수준 내용 정보를 자동으로 추출하는 알고리즘 또한 100% 정확한 것은 아니기 때문에 이를 수정할 수 있는 도구가 필요하게 된다. 본 논문에서는 자동 알고리즘 수행 및 수동으로 수정할 수 있는 기능을 제공하기 위한 동영상 요약 및 검실 시스템을 구현했다. 동영상 요약 및 검색 시스템은 크게 서버 부분과 클라이언트 부분으로 나눌 수 있는데 서버 부분은 동영상을 요약하여 작은 동영상 파일을 만드는 부분과 검색을 위해 메타 데이터를 입력할 수 있는 부분으로 구성이 된다. 메타 데이터는 육하원칙에 따라 입력할 수 있도록 하였다. 클라이언트 부분은 서버에 의해 저장된 메타 데이터들을 이용하여 검색할 수 있는 부분과 동영상을 동적으로 요약하기 위한 부분으로 구성이 된다. 동영상 요약 부분은 MPEG-7 의 Summary Description Scheme에 맞추어서 서술된다. 본 논문에서 구현된 동영상 요약 및 검색 시스템은 대용량의 멀티미디어 데이터를 사용하는 경우 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.53-58
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• 2002

본 논문은 감성공학 데이터의 지속적인 지표화를 위해 과정의 자동화를 제안하며 자동 지표화가 문서의 자동 요약과 유사하다는 점에 착안하여 문서 자동분류, 정보유형 추출, 특성언어 추출 및 문장 재구성이라는 단계별 기술의 기초가 되는 정보유형 및 핵심어, 그리고 특성표현을 통한 정보문 추출 방법에 대해 연구하였다. 감성공학 코퍼스 분석을 통한 본 연구는 감성공학 분야에서의 지식 관리 시스템과 자동 요약 시스템에 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.460-462
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• 2001

테스트 데이터의 자동 생성은 소프트웨어 테스팅에서 가장 중요하면서도 어려운 부분이다. 대부분의 데스트 데이터 자동생성에 관한 연구는 명세로부터 테스트 데이터를 자동 생성하는 방식이며 이틀 위해 정확한 정형적 명세를 필요로 한다. 본 논문에서 는 프로그램을 실 행하지 않고 프로그램의 동적인 특성을 분석할 수 있는 요약 해석(abstract interpretation) 방법과 선후 지배 관계(pre-, postdominance relationship)를 이용하여 프로그램 코드로부터 직접 테스트 데이터를 자동 생성할 수 있는 방법 을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.530-531
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• 2018

문서 자동 요약은 주요 단어 또는 문장을 추출하거나 문장을 생성하는 방식으로 요약한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 추출 요약이나 생성 요약 모두 핵심 단어를 인식하는 것이 매우 중요하다. 학습할 때 각 단어가 문장에서 출현한 패턴으로부터 의미를 인식하고 단어를 선별하여 요약한다. 결국 기계학습에서는 학습 문서에 출현한 어휘만으로 요약을 한다. 따라서 학습 문서에 출현하지 않았던 어휘가 포함된 새로운 문서의 요약에서 기존 모델이 잘 작동하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 학습단계에서 출현하지 않은 단어까지도 중요성을 인식하고 요약문을 생성할 수 있는 신경망 모델을 제안하였다.