• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.103-108
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• 2008

주제어는 정보 서비스를 비롯한 여러 응용 분야들에서 유용하게 사용되는 지식이지만, 주제어 간 관계가 다양할 뿐만 아니라 목적에 맞도록 개별적으로 설계됨으로써 주제어 관계 속성 유형과 무관하게 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델이 제시되지 못하였다. 본 연구는 응용 분야, 온톨로지 종류와 무관하게 적용될 수 있으며 시맨틱 웹 서비스 간 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해, 주제어 관계를 범용 클래스로 정의하고, 주제어 관계 속성 유형을 데이터타입 속성 (Datatype Property)으로 선언하였다. 또한, 주제어 역시 그 속성 유형을 데이터타입 속성으로 선언하였는데, 결국 다양한 유형의 관계들을 용이하게 표현할 수 있도록 하기 위한 것이다. 실험을 위해 주제어 간 관계수가 70,804,233개이며 주제어 관계 속성 유형이 4가지인 과학 기술 기반 정보 온톨로지와 주제어 간 관계수가 44,147개이며 주제어 관계 속성 유형이 13가지인 표준 정보 온톨로지를 대상으로 본 연구에서 제안한 주제어 공통 표현 모델을 적용하였으며 총 284,744,802개의 RDF(Resource Description Framework) Triple을 생성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.385-389
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• 2010

논문에 부여되는 저자 주제어(author keyword)는 논문을 분류 및 검색하는데 활용될 수 있다. 이렇게 주제어를 부여할 때 자동으로 저자 주제어를 추천한다면 사용자에게 편리성을 제공하고 저자가 직접 부여한 저자 주제어 이외에 추가적으로 주제어가 있는지도 확인할 수 있어 유용하다. 본 연구에서는 논문에 달려있는 다수의 주제어 중 하나의 주제어를 선별하여 Labeled LDA를 이용해 주제어와 초록(abstract)의 관계를 학습했다. 이후 초록이 주어지면 자동으로 저자 주제어를 부여할 수 있도록 추천하는 기법을 제안하고 그에 따른 실험을 진행했다. 본 논문에서는 실험을 통하여 기계학습을 이용한 저자 주제어의 추천이 어느 정도의 성능을 보이는지 평가하고 향후 연구의 방향을 제시한다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제7집
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• pp.43-60
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• 2003

오늘날 기계번역 Maschinelle Ubersetzung은 가속적인 발전선상에 놓여있다. 지난 10년 간 컴퓨터로 영어를 타국어로 번역하는 수준은 괄목할 만하다. 본 논문은 기계번역에 있어서 주제어 Topik 및 초점어 Fokus를 중심으로 발생하는 언어학적인 문제점, 특히 의미론적인 문제점을 다루었다 이를 위해 먼저 주제어와 초점어에 대한 언어학적인 개념을 다루어 보았다. 주제어란 한 문장에서 이미 알려진 사항, 즉 이미 주어진 단어이고, 초점어는 한 문장에서 새로운 사항, 즉 지금 전달하고자 하는 내용을 뜻한다 제 3장에서는 주제어와 초점어를 번역하기 위해 생성된 규칙들에 근거한 담화모델 Diskursmodell을 살펴보았다. 제 4장에서는 문장을 번역하는데 있어서 의미론상 발생하는 문제점들을 다루었다 그 문제점들은 다음과 같은 3가지로 요약될 수 있다: 첫째, 문장에서 부정형이 어디에 위치하느냐에 따라 문장의 의미가 달라진다. 둘째, 양화사 Quantor의 형태에 따라 문장의 의미가 달라진다. 셋째, 의문문과 화답문 Antwortsatz에 있어서 어느 내용을 강조하느냐에 따라 문장의 의미가 달라진다. 예를 들어 독일어는 단순히 단어의 위치만 변화시킬 수 있지만 다른 유럽어나 영어는 다른 방법들이 필요한 셈이다. 본 논문에서 제시되고 있는 기계번역의 규칙들은 주제어와 초점어에 관계되는 한 영어와 독일어에 한정되어 제시되었지만, 향후 한국어와 독일어의 기계번역을 위해 밑거름이 되리라 생각한다.

• 정보관리학회지
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• 제25권1호
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• pp.191-210
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• 2008

일반적으로 문헌을 검색하고 접근하기 위하여 주제색인과 같은 주제어를 활용하곤 한다. 그렇다면 문헌의 내용과 문헌의 주제어는 분명히 어떤 밀접한 상관관계가 있을 것으로 예측해볼 수 있다. 본 연구는 이러한 의문점에서 출발하여, 디지털콘텐트의 본문내용이 비교적 짜임새 있게 정형화되어 있는 석사 학위논문을 연구문헌으로 한정하여 학위논문 전문에서 나타나는 학위논문의 주제어 분포도를 연구하였다. 학위논문의 주제어는 논문 저자가 부여한 주제어를 사용하되, 학위논문 전문은 '목차', '서론', '이론배경', '본론', '결론', '참고문헌'의 내용위치로 분할하여 내용위치에 따른 주제어의 출현율을 확인하였다. 연구대상 학위논문 전문은 1226.3개의 용어, 5152.3번의 용어 출현을 보였다. 학위논문 저자가 부여한 주제어는 $12{\sim}13$개 용어로 구성되어 있었다. 연구결과, 전문 내용위치에 따른 주제어의 출현율은 '목차' 11.4%와 '서론' 11.2%에서 가장 높았으며(11%), 다음 순위는 내용위치 '결론' 9.8%이었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.19-22
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• 2015

본 논문에서는 문장 및 문단에서 키워드의 역할에 따른 가중치에 근거하여 도서 본문에서 주제어를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 주제어 추출 방식은 도서 본문이 아닌 신문이나 논문에 대한 방식이므로 도서 본문에서의 주제어 추출에 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 빈도수뿐만 아니라 문장 내 중요 요소에 대한 가중치와 중요 문장에 대한 가중치를 후보 키워드에 부여하는 방식을 제안하였다. 제안한 계산 방식을 비문학 도서에 대하여 실험한 결과, 빈도수만으로 주제어를 추출한 기존 방식보다 본 논문에서 제안한 방식의 주제어 추출 결과의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.469-471
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• 2002

높은 연관성을 갖는 문서들을 서로 집단화시키는 문서 클러스터링은 문서와 문서간의 연관성을 확인할 수 있는 문서의 주제어 추출이 중요한 문제이며 일반적인 정보검색 시스템에서 사용하는 출현빈도에 의한 주제어 추출은 성능 향상에 한계가 있다. 또한, 문서 클러스터링은 문서를 집단화시키기 위해 문서간 연관성을 확인하기 위해 유사도 계산에 따른 시간과 공간을 많이 소비하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 주제어 추출 기법을 적용하여 주제어 연관성에 의해 문서들을 집단화시키는 새로운 방법의 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2013년도 제20회 학술대회 논문집
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• pp.43-46
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• 2013

본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 논문 중 이용자 관련 연구 논문 125편을 대상으로 논문에 부여된 주제어간의 연결 관계를 분석 하였다. 사전 작업을 통하여 정리된 226개의 주제어에 대한 연결 관계를 네트워크 분석을 통하여 분석하고 시각화 하였다. 그래프를 통하여 주제어간 연결 강도를 확인하였고, 다른 주제어와 연결성이 높은 상위 20개의 주제어를 제시하였다. 주제어간 근접성이 높은 주제어를 군집화한 결과 14개의 군집으로 정리되었다. 다른 주제어와 연결이 없이 고립된 군집이 8개, 연결된 군집이 6개였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.37-43
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• 1997

본 논문에서는 기존의 키워드 검색 시스템의 불편함과 비효율성을 지적하고 이를 극복하기 위해 한국어 의문문 자체를 질의어로 채택하여 정보를 검색하는 자연어 기반의 정보검색 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 주격 주제어와 서술격 주제어는 물론 의문의 초점과 초점 관련 어구에 대해서도 질의어 분석단계에서 분석하여 검색자의 요구에 부응하는 응답문 검색이 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서는 의문문 질의 시스템에 적합하도록 의문사를 5형태로 분류하고 실제 한국어 문장에서 이들 각각에 대한 처리를 규칙화시켜 질의어의 체계적인 분석을 시도하였다. 한편, 후보 문장 검색을 위한 색인어로 사용되는 주격 주제어와 서술격 주제어를 정해진 규칙을 통해 추출함으로써 체계적이고 정확도 높은 질의어 분석이 이루어지도록 했다. 뿐만 아니라 의문의 초점과 초점 관련 어구또한 정해진 규칙을 통해 분석 추출함으로써 응답문 검색의 정확성을 높였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.265-267
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• 2000

본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-82
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• 2011

본 논문은 다양한 주제 분야의 연구 성과물을 제공하는 학술DB에서 주제어(Keyword) 정보를 바탕으로 SNA(Social Network Analysis)기법을 적용해 검색어와 연관도가 높은 연관검색어를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 주제어들 간의 가중치(Weight)를 계산한 뒤 Ego Network 분석을 통해 검색어와 연관된 연관주제어를 추출하고 이를 기존 학술DB에서 제공한 연관검색어와 비교 정리하였다. 그리고 정리된 결과를 연관규칙 마이닝기법, 유사계수를 적용해 연관도측면에서 비교 평가하였다.