• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.210-215
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• 2000

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 일반적인 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 대량의 문서로부터 유용한 지식 정보를 찾기 위하여 의미적으로 연관된 전문 용어들끼리 클러스터링 하기 위한 방법을 제안하였다. 학술 논문을 대상으로 전문 용어를 추출하여 관련된 용어들끼리 클러스터를 구성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.37 no.2
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• pp.89-105
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• 2003

In this paper, an effective method for clustering terminologies extracted from text is proposed, in order to develope a search engine to extract relevant information from large web documents. To prevent frequency of the meaningless association rules among general terminologies, only useful association rules among terminologies are produced using database tables which consist of domain-specific terminologies. Such association rules are produced by applying the Apriori algorithm after forming transaction units from groups of association rules in a document. A group of association rules produced from a terminology forms in a cluster.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.233-240
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• 2007

온톨로지 구축에서 클래스간 관계 설정은 중요한 부분이다. 본 논문에서는 클래스간 상 하위 관계 외의 관계 설정을 위한 클래스간 관계 자동 정의를 목적으로 의존구문분석의 (주어, 용언) (목적어, 용언) 쌍들을 추출하고, 이렇게 추출된 데이터를 이용하여 용언들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 도메인 전문 코퍼스 데이터 희귀성 문제를 해결하고자, 웹검색을 결합한 방식을 선택하여 도메인 온톨로지 구축 클래스간 관계 자동 설정에 대한 방법론을 제시한다.