• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.463-465
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• 2005

문서분류 시 문서의 내용을 표현하기 위한 자질로서 사용되는 단어의 출현빈도정보는 해당 문서의 주제어를 표현하기에 취약한 점을 갖고 있다. 즉, 키워드가 문장에서 어떠한 목적(의미)으로 사용되었는지에 대한 정보를 표현할 수가 없고, 문장 간의 응집도가 강한 문장에서 추출되었는지 아닌지에 대한 정보를 표현할 수가 없다. 따라서, 이 정보로부터 문서분류를 하는 것은 그 정확도에 있어서 한계를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 문서표현의 문제를 해결하기위해, 키워드를 선택할 때, 자질로서 문장의 역할(주어)정보를 추출하여 가중치 부여방식을 통하여 주어주도정보량을 추출하였다. 또한, 자질로서 문장 내 키워드들의 동시출현빈도 정보를 추출하여 문장 간 키워드들의 연관성정도를 시소러스에 담아내었다. 그리고, 이로부터 응집도 정보를 추출하였다. 이 두 정보의 통합으로부터 문서 주제어를 결정함으로서, 문서분류를 위한 주제어 추출 시 불필요한 키워드의 삽입을 줄이고, 동시 출현하는 키워드들에 대한 선택 기준을 제공하고자 하였다. 실험을 통해 한번 출현한 키워드라도, 문장을 주도하는 주어로서 사용될 경우와 응집도 가중치가 높을 경우에 주제어로서의 선택될 가능성이 향상되고, 문서분류를 위해 좀 더 세분화된 키워드 점수화가 가능함을 확인하였다. 따라서, 선택된 주제어가 문서분류의 정확도에 있어서 향상을 가져올 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.685-687
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• 2002

일반적으로 인간이 사용하는 몇 개의 주요단어를 이용하여, 문서의 분야나 주제어가 되는 일본어 키워드를 추출하는 점에 주목한다. 먼저, 학술논문에서 저자 자신이 부여한 키워드 중 분야 명이나 주제어가 문서 중에 출현하지 않는 경우를 분석하고, 단어의 개념정보를 기초로 복합어 생성규칙을 구축한다. 문서 의미와 상관없는 키워드의 추출을 억제하기 위해 중요도 결정법을 새롭게 제안한다. 추출된 키워드의 타당성 검사를 위해 자연.음성언어에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 75%가 되어 제안방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.139-147
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• 2017

문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.

• 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 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.374-377
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• 1994

본 논문에서는 한글 문서 검색 시스템에서 자연어 질의어로 검색할경우, 질의어를 주제어와 참조어로 나누어 재구성하여 검색하는 방법을 제시하였다. 먼저 주제어로 전문검색을 하여 후보 카드들을 추출한 후 비주제어로 다시 본문 탐색을 하여 추출된 카드의 가중치를 재조정함으로써 카드추출의 정확성을 높였다. 이 논문에 제시된 방법의 실험은 한국전자통신연구소 언어정보연구실에서 개발한 멀티미디어 전자 백과 사전의 자연어 검색모듈에서 행하여 졌다. 이 방법으로 별다른 검색속도의 저하나, 저장공간의 추가가 없이 기존의 검색 방법에서보다 약 58%정도의 검색의 정확성이 올라갔다. 본 논문에서 제시한 검색의 방법은 여러가지 응용의 자연어 인터페이스에서 데이타를 검색하는 정보검색의 분야에 적용되어 정확성을 높일 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.488-497
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• 2004

본 논문에서는 추출 요약 방식과 질의어 기반의 요약 방식을 혼합한 문서 요약 방법에 관해서 기술한다. 학습문서를 이용해 주제어구 추출을 위한 학습 모델을 만든다. 학습 알고리즘은 Naive Bayesian, 결정트리, Supported Vector Machine을 이용한다. 구축된 모델을 이용하여 입력 문서로부터 주제어구 리스트를 자동으로 추출한다. 추출된 주제어구들을 질의어로 하여 이들의 국부적 유사도에 의한 기여도를 계산함으로써 요약문을 추출한다. 본 논문에서는 주제어구가 원문 요약에 미치는 영향과, 몇 개의 주제어구 추출이 문서 요약에 적당한지를 실험하였다. 추출된 요약문과 수동으로 추출한 요약문을 비교하여 결과를 평가하였으며, 객관적인 성능 평가를 위하여 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 실험 결과를 비교하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1998년도 제5회 학술대회 논문집
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• pp.215-218
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• 1998

신문만화는 신문에 실린 기사중 가장 핵심적인 내용을 간략한 그림으로 함축하여 정보를 전달한다. 그러나 만화의 함축성과 비유, 짤막한 텍스트 때문에 객관적인 색인어의 추출이 어려운 것이 사실이다. 본 연구에서는 신문만화에서 키워드를 추출하기 위하여 만화의 내용과 관련이 있는 신문기사에서 색인어를 추출하는 방안에 대해 논하였다. 연구에서는 조선일보에 게재된 한컷만화과 네컷만화를 각 1점씩 예로 들어 비주제색인어와 주제색인어를 부여하였다. 특히 주제색인어는 내용상의 연관성이 있는 신문기사를 선정하여 추출하였다.