• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.47-60
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• 2010

기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

• 정보과학회지
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• 제34권8호
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• pp.37-41
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• 2016

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권8호
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• pp.343-348
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• 2019

최근의 문서요약 시스템은 인공신경망을 이용한 End-to-End 방식이 주류를 이루고 있다. 이러한 시스템은 인간의 자질 추출 과정이 필요 없으며 데이터 중심의 접근 방법을 채택한다. 그러나 기존의 관련 연구들은 품사 정보, 개체명 정보, 단어의 빈도 정보와 같은 언어 분석 자질이 중요 문장을 선택하여 요약을 작성하는데 유용함을 보여왔다. 본 연구에서는 기존의 언어 분석 자질을 활용하여 인공신경망을 기반으로 한 단일 문서의 추출 요약 시스템을 제안한다. 언어 분석 자질의 유용성을 보이기 위해 자질을 사용하는 모델과 사용하지 않는 모델을 비교하였다. 실험 결과 자질을 사용하는 모델이 그렇지 않은 모델에 비해 약 0.5점의 Rouge-2 F1점수 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.7-9
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• 2006

유해 정보란 정보의 홍수 속에서 무차별적으로 제공되는 음란, 폭력 등의 내용을 담고 있는 정보를 말한다. 이러한 유해 정보들로부터 청소년 등 사회적으로 보호를 받아야 할 인터넷 이용자들을 보호하기 위한 장치가 필요하다. 현재 다양한 방법이 제안되고 연구되고 있다. 본 연구에서는 유해 문서의 필터링을 기법 중 키워드 필터링에서 사용되는 유해어 사전을 위한 자질어 추출 알고리즘에 대해서 비교/연구하였다. 키워드 필터링에서 자질어는 필터링의 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 필터링의 성능을 높이기 위한 자질어 추출 알고리즘 선택은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 알고리즘을 비교 분석하여 정확하고 효율적인 자질어 추출 알고리즘 조합을 찾고자 하였다. 그 결과 CHI/TF-IDF 조합이 높은 성능을 보였으며 92%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1531-1536
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• 2011

온라인 게임의 활성화로 온라인 게임의 폐해도 증가하고 있는데 온라인 게임의 대표적인 폐해 중 하나인 언어 폭력 문제가 심각한 사회문제를 야기하고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 채팅에 나타나는 비속어를 자동으로 차단하는 시스템을 제안한다. 우리는 온라인 게임의 채팅창에 나타나는 문장을 수집하였고 비속어 포함 문장과 정상 문장으로 수동으로 분류하였다. 음절 n-gram과 어휘-품사 쌍을 자질로 사용하며 카이제곱 통계량을 이용하여 자질을 선택한다. 선택된 자질들을 이진가중치로 표현하여 지지벡터기계(SVM)를 학습한 후, SVM 분류기로 각 문장의 차단 여부를 결정하였다. 실험 결과, 수집된 데이터에 대해 약 90.4%의 F1 정확률을 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.163-168
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• 2011

블로그는 인터넷 공간에서 가장 손쉽게 정보 출간, 토론 참여, 커뮤니티 형성하는 수단이다. 그러나 최근에 광고를 유치하거나 페이지 순위를 올리기 위한 목적의 다양한 스팸 블로그가 범람하고 있다. 본 연구의 목적은 웹 환경에서 이러한 스팸 블로그(Splog)를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 먼저 블로그의 HTML을 제거한 후 품사를 부착하였다. 어휘/품사 쌍을 자질로 사용하였으며 카이제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택하였다. 선택된 자질의 가중치를 벡터로 표현한 후, 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 학습하여 자동으로 스팸 블로그를 판별하는 시스템을 제안하였으며, SPLOG 데이터 집합으로 실험한 결과 F1척도로 90.5%의 정확률을 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.898-900
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• 2004

시간에 중속적인 문서집합에서 사람이 만든 요약문은 시간에 따른 중요 내용의 분포를 보여준다. 본 논문은 다중 문서에 시간 자질을 이용한 문서의 분류와 시간별 문서집합에서 핵심문장과 부가문장을 선별하고, 문장간의 계층적인 클러스터링을 통해서 중요 문장을 선별하는 방법을 제안한다. 동일한 주제를 갖는 문서집합에서 사랑이 선택한 중요 문장에 대해서 제안한 방법은 50% 정확률을 나타냈다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.105-109
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• 1999

영-한 기계번역 중 변환 단계에서 한국어 문장을 생성하기 위해서는 구구조 변환 후 조사 및 대역어 선택으로 이루어진다. 그러나 하나의 영어 단어는 여러 개의 한국어 의미들을 가지고 있기 때문에 문장에서 사용된 영어의 정확한 의미에 해당하는 한국어 대역어를 선택하는 것은 번역의 질을 높이고 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 특히 용언 및 체언의 대역어 선택은 문장에서 서로 간의 의미적인 관계를 고려하여야 올바른 대역어를 선택할 수 있다. 기존에는 전자 사전에 용언과 체언간의 연어 정보(collocation information)를 구축하여 대역어 선택의 문제를 해결하려고 하였으나 연어 정보가 사전에 존재하지 않을 때 올바른 대역어를 선택할 수 없었다. 또한 용언과 체언의 관계를 나타내는 조사를 선택하기 위하여 격(case)을 세분화하여 사전을 구축하였으나 격의 분류 및 사전을 구축할 경우 격을 선택하는 어려움이 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 문형(sentence pattern)에 의한 방법으로 용언의 대역어 및 용언이 갖는 필수격 체언의 조사와 대역어 선택방법을 제안한다. 문형의 구조적인 정보에는 용언과 체언의 의미적 역할(thematic role)을 하는 조사 및 용언이 갖는 필수격 체언의 의미 자질(semantic feature)을 갖고 있다. 이러한 의미 자질을 wordnet과 한/영 및 영/한 사전을 이용하여 의미 지표(semantic marker)를 갖는 문형 사전을 구축한다. 또한 의미 지표를 갖는 문형 사전을 기반으로 조사 및 대역어 선택 알고리즘을 개발한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.189-194
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• 2008

본 논문에서는 토픽 시그너처(Topic Signature)와 n-gram을 이용한 댓글 분류 시스템을 개발한다. 토픽 시그너처는 문서요약이나 문서분류에서 자질 선택을 위한 방법으로 많이 사용되어지며, n-gram은 모든 언어에 적용 가능한 장점이 있다. 악성댓글은 대체로 문장 길이가 짧고 유행어나 변형어의 출현 빈도가 높으며 비정형화된 특징이 있다. 따라서 우리는 댓글을 n-gram으로 나누어 자질로 선택한다. 분류를 위해 베이지안(Bayesian)모델을 사용하였다. 본 논문에서는 한글과 영어 댓글에 대한 판별 실험을 통하여 구현한 시스템이 복잡한 전처리 과정이 필요한 기존에 제안된 방법들보다 더 나은 성능을 보이며, 언어에 관계없이 적용 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 치위생과학회지
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• 제8권2호
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• pp.51-56
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• 2008

이 연구의 목적은 치과의료 소비자가 원하는 서비스의 중요도를 정확히 파악한 후, 치과의료서비스의 개선을 위한 자료를 얻는데 있다. 본 연구는 2008년 3월 17일부터 3월 25일까지 수원시 소재 대학의 치기공과에 재학 중인 1,2,3학년 학생 261명을 대상으로 각각 3부씩의 설문지를 배부하고, 학생 본인을 포함하여 가족과 지인에게 설문하는 방법으로 조사하였으며, 배부된 783부의 설문지 중 584부를 회수하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 치과의료기관을 선택할 때 고려하는 의료서비스와 관련된 변수들의 피어슨 상관관계를 산출한 결과 모든 영역별로 정의 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 각 세부영역 중 병원의 물리적 환경과 치과의사의 외향적 자질과의 상관관계가 가장 높게 나타났으며, 그 다음으로 교통의 편의성과 병원의 기본요소, 병원의 물리적 환경과 병원의 기본요소, 치과의사의 외향적 자질과 병원의 기본요소, 교통편의성과 병원의 물리적 환경, 교통편의성과 치과의사의 외향적 자질 순으로 유의한 정의 상관관계를 나타냈다. 전체 변수들 간의 고려사항 역시 정의 상관관계가 있으며, 병원의 물리적 환경을 가장 중요하게 생각하고, 병원의 기본요소, 교통 편의성, 치과의사의 외향적 자질 순으로 중요하게 생각하는 것으로 나타났다.