• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.341-354
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• 2023

문서의 제목은 문서의 내용을 가장 효율적으로 요약하여 제공해 준다. 이때 독자들이 선호하는 스타일과 언어에 따라 문서의 제목을 다르게 제공해 준다면, 독자들은 문서의 내용을 좀 더 쉽게 예측할 수 있다. 본 연구에서는 문서가 주어졌을 때 언어와 스타일에 따라 제목을 자동 생성하는'교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성 모델을 제안한다. 모델을 학습하기 위해서는 같은 내용을 다른 언어와 다른 스타일로 작성한 병렬데이터가 필요하다. 그러나 이러한 종류의 병렬데이터는 구축하기 매우 어렵다. 반면, 단일 언어와 단일 스타일로 구축된 제목 생성 데이터는 많으므로 본 연구에서는 제로샷(zero-shot) 학습으로 제목 생성을 수행하고자 한다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성을 학습하기 위해 다중 언어로 사전 학습된 트랜스포머 모델에 각 언어, 스타일, 기계번역을 위한 어댑터를 추가하였다. 기계 번역용 병렬데이터를 이용하여 기계번역을 먼저 학습한 후, 동일 스타일의 제목 생성을 학습하였다. 이때, 필요한 어댑터만을 학습하고 다른 부분의 파라미터는 모두 고정시킨다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목을 생성할 때에는 목적 언어와 목적 스타일에 해당하는 어댑터만을 활성화시킨다. 실험 결과로는 각 모델을 따로 학습시켜 파이프라인으로 연결시킨 베이스라인에 비해 본 연구에서 제안한 제로샷 제목 생성의 성능이 크게 떨어지지 않았다. 최근 대규모 언어 모델의 등장으로 인한 자연어 생성에서의 많은 변화가 있다. 그러나 제한된 자원과 제한된 데이터만을 이용하여 자연어 생성의 성능을 개선하는 연구는 계속되어야 하며, 그런 점에서 본 연구의 의의를 모색한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-170
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• 2001

웹에서 정보를 찾고자 하는 사용자들을 돕기 위해서는 조직화된 방법으로 검색 결과들을 제시하는 것이 바람직하다. 이러한 목적을 위해, 문서 클러스터링 기법들이 제안되었다. 문서 클러스터링은 사용자들이 관심의 대상이 되는 문서들을 더욱 쉽게 배치할 수 있게 하고, 검색된 문서집합에 대한 개관을 손쉽게 얻을 수 있게 한다. 클러스터링 결과로 주어지는 각 클러스터의 주제를 사용자들이 빠르게 파악할 수 있게 하려면 클러스터 제목을 표현하는 문제가 중요시 된다. 본 연구에서는, 웹 디렉토리의 계층적 구조를 사용하여 자동으로 클러스터 제목을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 대상이 되는 클러스터에 있는 문서들의 내용과 부합되는 계층상의 노드를 계층구조 상에서 찾아내어, 계층구조의 루트로부터 그 노드에 이르는 경로명을 클러스터의 제목으로 사용자에게 제시하도록 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 '야후' 디렉토리를 사용하여 실험되었다. 실험 결과, 실험대상 클러스터의 본래 제목과 정확하게 일치하는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 57.5% 의미적으로 본래 제목에 부합되는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 대략 90%에 이른다는 것을 알 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.328-335
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• 2002

최근 들어 인터넷 기술의 발달로 웹 상에 많은 자료들이 산재해 있습니다. 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위해서 키워드 검색을 이용하고 있는데 이러한 키워드 검색은 사용자들이 입력한 단편적인 정보에 바탕하여 검색하고 검색된 결과들을 자체적인 기준으로 순위를 매겨 나열식으로 제시하고 있다. 이러한 경우 사용자들의 생각과는 다르게 결과가 제시될 수 있다. 따라서 사용자들의 검색 시간을 줄이고 편리하게 검색하기 위한 환경의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 Suffix Tree 알고리즘을 사용하여 관련있는 문서들을 분류하고 각각의 분류된 클러스터에 제목을 생성하기 위하여 문서 빈도수, 단어 빈도수와 역문서 빈도수, 카이 검정, 공통 정보, 엔트로피 방법을 비교 평가하여 제목을 생성하는데 어떠한 방법이 가장 효과적인지 알아보기 위해 비교 평가해본 결과 문서빈도수가 TF-IDF보다 약 10%정도 성능이 좋은 결과를 보여주었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.674-679
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• 2017

대용량의 텍스트 문서가 매일 만들어지는 빅데이터 환경에서 제목은 문서의 핵심 아이디어를 빠르게 집어내는데 매우 중요한 단서가 된다. 그러나 블로그 기사나 소셜 미디어 메시지와 같은 많은 종류의 문서들은 제목을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 주의집중 및 복사 작용을 가진 sequence-to-sequence 순환신경망을 사용한 제목 생성 모델을 제안한다. 제안 모델은 양방향 GRU(Gated Recurrent Unit) 네트워크에 기반 하여 입력 문장을 인코딩(encoding)하고, 입력 문장에서 자동 선별된 키워드와 함께 인코딩된 문장을 디코딩함으로써 제목 단어들을 생성한다. 93,631문서의 학습 데이터와 500문서의 평가 데이터를 가진 실험에서 주의집중 작용방법이 복사 작용방법보다 높은 어휘 일치율(ROUGE-1: 0.1935, ROUGE-2: 0.0364, ROUGE-L: 0.1555)을 보였고 사람이 정성평가한 지표는 복사 작용방법이 높은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.680-682
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• 2024

현재까지 연구되었던 뉴스 추천 시스템은 일반적으로 뉴스 제목, 뉴스 본문, 카테고리 정보 등의 텍스트 정보를 기반으로 사용자에게 맞춤 뉴스를 추천해주는 방식으로 동작한다. 구체적으로는 뉴스의 텍스트 정보를 통해 뉴스를 표현하는 임베딩 벡터를 생성하여 사용자 맞춤 뉴스를 추천하는 task-specific 한 아키텍처를 기반으로 동작한다. 기존 연구에서는 task-specific 아키텍처 내의 뉴스의 임베딩 벡터를 생성하는 과정에서 BERT 와 같은 언어모델을 이용하여 텍스트 정보를 더 잘 반영하고자 했다. 본 연구에서는 기존의 구조와 다르게, 뉴스 제목 인덱싱을 통해 전체 뉴스 추천 시스템에서의 언어모델을 충분히 활용할 수 있는 방식을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.458-460
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• 1999

본 논문에서는 다양한 객체를 포함한 다단 문서 영상을 원본 문서와 거의 유사한 형태의 HTML 문서로 변환할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 논문이나 매뉴얼, 책의 한 단원 등 여러장의 입력 문서의 경우, 문서의 논리적인 구조 분석을 수행하고 장이나 절 등의 섹션 제목들을 계층화하여 다단 문서의 변환과 동시에 구조화된 목차 페이지도 함께 자동 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 다단 문서 변환 알고리즘을 잡지, 신문, 광고지, 매뉴얼 등, 비정형화된 문서에 적용한 결과, 원본 문서의 형태와 구조에 큰 변함없이 유사하게 변환되었고, 논리적인 구조 분석 및 섹션 제목들의 계층화 작업 또한 정확히 수행되어 구조화된 목차 페이지의 자동 생성이 가능하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.339-347
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• 2000

본 논문은 디지털 음악 도서관에서 입력된 음성을 인식하여 생성한 음곡선에 의해 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 알고리즘을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 음성에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 제안한 검색 알고리즘은 일반적으로 근사 탐색을 위해 많이 사용하는 동적 프로그래밍 방법과 함께 실험을 통해 탐색 시간을 비교하여 향상된 탐색 시간을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.1-4
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• 2010

다양한 분야에 소속된 사람들이 사용하고 있는 개념들을 기존의 워드넷과 같은 지식베이스가 모두 포함하지 못한다는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 위키피디아 문서집합의 분석을 통하여 해결하고자 한다. 위키피디아는 현재 320만개 이상의 유/무형의 개체에 대한 상세한 설명을 포함하고 있으며, 현재도 해당 분야의 전문가들에 의해 지속적으로 제목(주제) 생성 및 내용 작성이 수행되고 있다. 이에, 위키피디아 문서는 지식베이스의 개념 확장을 위해 아주 유용한 자원이 될 수 있으며, 본 논문에서는 이러한 위키피디아 문서 제목의 개념화를 통해 기존의 지식베이스와 연결하는 의미적인 방법을 기술한다. 이를 이용한 간단한 실험을 통하여 본 연구가 우월한 가능성이 있음을 파악하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1762-1763
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• 2012

최근에 이슈화되고 있는 녹색기술문헌의 중요성에 부합하여 녹색기술 문헌을 자동으로 분류해주는 문서 분류시스템 개발하였다. 분류체계로는 14개의 관심 녹색기술 분류 체계를 선택하였고, 다양한 문서 분류 기법 중 SVM(Support Vector Machine)에 기초를 둔 방법을 이용하였다. 문서 벡터를 생성할 때 제목과 본문에 동일한 가중치를 적용하는 방법을 벗어나서 제목의 키워드에 좀 더 높은 가중치를 부여하는 방식을 적용하여 성능평가를 수행하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.425-437
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• 1997

본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.