본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.
본 논문은 비교마이닝(comparison mining)의 일환인 비교 문장 유형 자동 분류에 관하여 연구한다. 비교마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계를 분석하며, 크게 세 단계의 과정을 거치게 되는데 첫 번째 단계는 대용량의 문서에서 비교 문장만을 식별 후 추출해 내는 과정이고, 두 번째 단계는 추출된 비교 문장들을 비교 유형별로 분류하는 과정이며, 앞의 두 선행 과정이 끝나면 유형별로 비교 속성을 추출 및 비교 관계를 분석하는 세 번째 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(transformation-based learning) 기법을 이용하여 비교 문장들을 일곱 가지의 유형으로 자동 분류하는 두 번째 과제를 수행한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾아가는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 유형 분류를 수행한 결과 정확도 80.01%의 성능으로 일곱 가지 유형을 분류할 수 있었다.
이 연구에서는 복수의 신문기사를 자동으로 요약하기 위해 문장의 의미범주를 활용한 템플리트 기반 요약 기법을 제시하였다. 먼저 학습과정에서 사건/사고 관련 신문기사의 요약문에 포함할 핵심 정보의 의미범주를 식별한 다음 템플리트를 구성하는 각 슬롯의 단서어를 선정한다. 자동요약 과정에서는 입력되는 복수의 뉴스기사들을 사건/사고 별로 범주화한 후 각 기사로부터 주요 문장을 추출하여 템플리트의 각 슬롯을 채운다. 마지막으로 문장을 단문으로 분리하여 템플리트의 내용을 수정한 후 이로부터 요약문을 작성한다. 자동 생성된 요약문을 평가한 결과 요약 정확률과 요약 재현율은 각각 0.541과 0.581로 나타났고, 요약문장 중복률은 0.116으로 나타났다.
모바일 기기는 사용자가 늘 지니고 다니기 때문에 사용자의 주변 환경이나 행동 양상에 대한 매우 유용한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이들 정보를 하루 단위로 수집하여 하룻동안에 있었던 사용자의 행동에 대한 주제를 추출하고 이를 이용해 자동으로 일기를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 (1) 모바일 기기에서 사용자 행동 양상에 대한 정보를 모두 수집하고 (2) 수집한 정보로부터 개체명과 주제 연관 정보를 추출해 사용자가 그 날 있었던 일에 대한 주제를 추출한다. (3) (2)의 결과로부터 주제와 연관된 사건인 에피소드를 결정하고 (4) 문장 템플릿을 이용하여 문장을 생성한 후, 주제별 혹은 시간별로 스토리를 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법보다 간단하기 때문에 모바일 기기 내에서도 수행이 가능하므로 개인 정보를 유출할 수 있는 문제를 최소화 할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 문장의 형태로 정보를 제공하기 때문에 보다 많은 정보를 표현할 수 있다. 그리고 문장 생성 과정에 생성되는 주제 정보는 사용자의 행동 양상을 파악하는 자료로 이용할 수 있으므로 이를 바탕으로 한 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
긴 문장 분석은 높은 분석 복잡도로 인해 기계 번역에서 매우 어려운 문제이다. 구문 분석의 복잡도를 줄이기 위하여 문장 분할 방법이 제안되었으며 본 논문에서는 문장 분할의 적용률과 정확도를 높이기 위한 최대 엔트로피 확률 모델 기반의 문장 분할 방법을 제시한다. 분할 위치의 어휘 문맥적 특징을 추출하여 후보 분할 위치를 선정하는 규칙을 학습을 통해 자동적으로 획득하고 각 후보 분할 위치에 분할 확률 값을 제공하는 확률 모델을 생성한다. 어휘 문맥은 문장 분할 위치가 표시된 말뭉치로부터 추출되며 최대 엔트로피 원리에 기반하여 확률 모델에 결합된다. Wall Street Journal의 문장을 추출하여 학습 데이타를 생성하는 말뭉치를 구축하고 네 개의 서로 다른 영역으로부터 문장을 추출하여 문장 분할 실험을 하였다. 실험을 통해 약 $88\%$의 문장 분할의 정확도와 약 $98\%$의 적용률을 보였다. 또한 문장 분할이 효율적인 파싱에 기여하는 정도를 측정하여 분석 시간 면에서 약 4.8배, 공간 면에서 약 3.6배의 분석 효율이 향상되었음을 확인하였다.
한국 수화는 시각, 공간언어로 한국어와는 상이한 문법체계를 가진 언어로 수화를 일차 언어로 사용하는 농인들에게 있어 복잡한 구조의 한국어 문장은 부담이 된다. 본 논문은 이런 한국어 문장의 복잡한 구조를 농인들이 이해하기 쉬운 구조의 전개방식으로 변환하는 수화 스크립트 생성 시스템을 제안한다. 시스템은 세 단계로 구성되는데, 첫 번째 단계는 한국어 문장의 결합범주문법을 이용한 구문 분석이며, 두 번째 단계는 농인들이 이해하기 수월한 전개방식으로의 절단위 재배열이고, 세 번째 단계는 공간이동을 고려한 스크립트 형태로의 변환이다. 본 논문은 한국 수화의 복문 실현 방법에 대해 살펴본 후, 이를 처리하는 시스템의 단계별 처리 방안에 대해 구체적으로 논의한다.
말뭉치는 기계학습 및 심층학습을 위한 필수 자원이다. 한국어 개체명의 경우 학습에 사용할 잘 정제된 개체명 부착 말뭉치가 충분하지 않다. 말뭉치 정제 작업은 시간적, 경제적으로 많은 비용이 소모된다. 따라서 본 논문에서는 적은 양의 말뭉치를 이용하여 말뭉치를 자동적으로 확장하는 방법을 제안한다. 특별히 소규모 말뭉치에 속하는 문장의 단어에 대한 형제어들을 선정하여 형제어의 확률추출을 기반으로 대체함으로써 새로운 문장을 생성함으로써 말뭉치 확장하는 방법이다. 본 논문에서는 확장된 말뭉치를 이용해서 대부분의 시스템에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다. 앞으로 단어의 삭제 및 삽입 등 다양한 방법으로 좀 더 다양한 문장을 생성할 수 있을 것으로 생각합니다.
본 논문에서는 질의응답 시스템에서 질의에 포함된 언어 정보와 검색 대상 문장 사이의 의미 연관성을 참조하여 정확한 결과를 추출 가능하도록 하는 온톨로지의 자동 구축 방법을 제시한다. 검색 대상 문장은 웹에서의 활용과 표준화를 위하여 단어 태그, 품사 정보 및 파싱 구조를 갖는 XML 문서로 변환하고, 이 구조를 이용한 연관성 분석을 위해 의미망을 갖는 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있도록 하였다. 온톨로지에서 의미 연관성을 결정하는데 중요하게 활용되는 개념으로써는 동사의 행위, 명사절 그룹 매치, 복합명사 선별, 고유명사 매치, 품사 태깅 등이 있다. 제안한 방법의 성능은 NIST TREC-10의 질의 응답문을 사용해서 단어 패턴 매치 방법과 비교 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 방식이 재현율과 정확율 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 입증하였다.
웹 문서를 비롯한 여러 가지 문서의 양이 급증함에 따라, 문서로부터 주요정보를 얻거나 자동으로 요약하는 연구들이 진행되어왔다. 특히, 문서를 요약하는 연구들은 문서에 존재하는 문장을 추출하는 방법과 요약문을 새롭게 생성하는 방법, 이렇게 크게 두 가지 방법으로 진행되었다. 이 연구에서는, 잠재 토픽 모델을 통하여 얻어낸 각 문장의 토픽 순열을 이용하여 문서를 대표하는 문장, 즉 요약문으로서 적합한 문장들을 추출하는 새로운 기법을 소개한다. 특히, 잠재 토픽 모델이 일반적으로 가지고 있는 속성인 토픽 순열의 교환성(exchangeability)을 배제하고 토픽의 순열을 이용하여 요약문을 추출해내므로 이 기법을 통하여 문서 혹은 문장의 구조를 반영한 요약문을 만들 수 있다.
본 연구는 한글 문헌을 컴퓨터를 이용하여 축약하는 시스템 구축에 관한 연구로서, 기존의 '완전 자동축약'에 따른 축약문 생성의 편협성을 해결하기 위하여 '자동축약 + 후통제 처리'라는 절충형 시스템 관리 형태로 실제 실현 가능한 시스템을 설계한다는데 그 큰 목적이 있다. 대상 문헌에 대한 구체적 적응 문법은 언어학적 문법 이론인 '격문법 이론'과 '성분 이론'을 그 핵심으로 이용하여 문장을 '의미 있는 어절' 단위로 추출, 해당 문헌을 축약하는 방법을 택하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.