• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.59-66
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• 2008

본 논문에서는 인스턴트 메시징(Instant Messaging), 채팅과 같은 텍스트 기반의 대화에서 현재 발화를 기준으로 대화의 주제를 파악하고, 대화 주제 전환 여부를 판단하는 기법에 대해 기술한다. 대화는 다른 종류의 글과 다르게 길이가 매우 짧아 적은 수의 단어를 사용하고, 두 사람 이상이 참여를 하며, 대화의 이력(History)이 현재의 발화에 영향을 미친다. 이러한 특성에 따라 본 논문에서는 사용자 발화 뿐 아니라 대화 상대자의 발화에서 추출한 키워드 기반으로 주제 탐지를 하며, 대화의 이력도 고려하여 대화 주제 탐지의 정확도를 높힌 연구 결과를 기술한다. 대화주제 전환 탐지는 이전 발화와 현재 발화에서 탐지된 주제의 유사성을 계산하여, 유사성이 낮은 경우에 전환 탐지가 이루어졌다고 판단하였다. 본 논문의 실험에서 대화 주제 탐지는 88.20%. 대화 주제 전환 탐지는 87.36%의 정확도를 얻었다.

• 정보관리학회지
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• 제22권1호
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• pp.191-208
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• 2005

새로운 주제의 탐지를 위한 여러 접근법들을 지식 구조 표현 방법 중 하나인 디스크립터의 부여 및 갱신 과정에 적용하였다. 새로운 주제 탐지는, 특히 특정 학문 분야에서 새로운 주제의 출현 및 성장으로 인하여 지식구조상의 변화가 발생하는 경우에, 기존의 색인어로는 이를 표현할 수 없거나 표현상의 제한이 따르는 문제를 해결하는 데 응용할 수 있다. 실험 결과, 정보학 내에서 긍정적 측면의 변화가 발생한 것으로 식별된 신흥 주제들은 상당수가 서로 밀접하게 연관되어 있으면서 동시에 성장${\cdot}$발전의 단계에 있는 주제임을 확인하였다. 또한, 새로운 주제 탐지를 통한 후보 디스크립터 리스트의 사용이 색인자의 색인작업을 지원하는 효율적인 도구가 될 수 있다는 가능성을 보여 주었다. 특히, 적절한 디스크립터의 선정과 부여를 위한 후보 디스크립터 리스트의 제공은 색인작업의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.59-73
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• 2009

키워드 추출은 정보검색, 문서 분류, 요약, 주제탐지 등의 텍스트 마이닝 분야에서 기반이 되는 기술이다. 대용량 전자문서로부터 추출된 키워드들은 텍스트 마이닝을 위한 중요 속성으로 활용되어 문서 브라우징, 주제탐지, 자동분류, 정보검색 시스템 등의 성능을 높이는데 기여한다. 본 논문에서는 인터넷 포털 사이트에 게재되는 대용량 뉴스문서집합을 대상으로 키워드 추출을 수행하여 분야별 주제를 제시할 수 있는 키워드를 추출하는 새로운 기법을 제안한다. 기본적으로 키워드 추출을 위해 기존 TF-IDF 모델을 고찰, 이것의 6가지 변형식을고안하여 이를 기반으로 각 분야별 후보 키워드를 추출한다. 또한 분야별로 추출된 단어들의 분야간 교차비교분석을 통해 불용어 수준의 의미 없는 단어를 제거함으로써 그 성능을 높인다. 제안 기법의 효용성을 입증하기 위해 한글 뉴스 기사 문서에서 추출한 키워드의 질을 비교하였으며, 또한 주제 변화를 탐지하기 위해 시간에 따른 키워드 집합의 변화를 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1171-1180
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 신뢰성 있는 이벤트 탐지는 중요한 연구 주제들 중 하나이다. 신뢰성 있는 이벤트 탐지를 위한 기존 연구들은 탐지 대상인 이벤트를 탱크 혹은 군인과 같은 개별적인 개체로 가정했다. 최근 많은 연구들이 화재 혹은 생화학물질과 같은 연속적인 개체의 탐지에 관심을 까지게 되었지만, 단지 통신비용의 절감에 집중하고 있기 때문에 신뢰성에 대한 고려는 부족하다. 따라서 우리는 신뢰성 있는 연속 개체 탐지 방안을 제안 하고자 한다. 신뢰성 있는 연속 개체 탐지는 단순한 연구 주제가 아니다. 하나의 점으로 나타낼 수 있는 개별 개체와는 달리, 넓은 영역을 포함하며 지리적 조건이나 바람 같은 물리적 환경에 의해 형태가 변할 수 있는 연속 개체는 유동적인 2차원 도형으로 표현되기 때문이다. 따라서 개별 개체 탐지의 신뢰성을 측정하기 위해 사용되었던 신뢰성 지표로는 연속 개체 탐지의 신뢰성을 측정할 수 없다. 본 논문에서는 연속 개체 탐지에 적절한 신뢰성 지표를 새롭게 정의하고, 새로운 신뢰성 지표를 사용한 신뢰성 측정 결과를 통해 연속 개체 탐지의 오류를 복구하는 방안을 제안한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권1호
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• pp.321-344
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• 2015

이 논문은 여러가지 자료를 결합해 어떤 주제에 관한 의견이 실려있는 블로그를 찾는 융합적 의견탐지방법을 소개한다. 주제에 관한 의견이 담긴 블로그를 찾기위해 이 연구는 기존의 IR 방법으로 주제에 관한 블로그를 검색한 후 여러가지 의견탐지 방법을 합산한 의견점수로 검색결과의 순위를 조정하는 방법을 쓴다. 의견탐지 모듈의 주요 구성 요소는 의견이 실려있는 블로그에 자주 나오는 단어들을 활용한 고빈도 모듈, 강한 감정을 표현하는 희귀 한 용어들을 (e.g., "sooo good") 활용한 저빈도 모듈, "I"와 "you"에 묶인 n-gram을 (e.g., I believe, You will love) 활용한 IU모듈, 윌슨의 주관 용어 목록을 바탕으로 한 윌슨의 어휘모듈, 그리고 소수의 의견 약어를 (e.g., imho) 이용한 의견 약어 모듈들 이다. 본 연구의 결과는 여러 가지 방법을 융합하는 것이 의견 검출 성능을 향상시키는데 효과적이 다는 것을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.95-96
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• 2016

본 논문에서는 디리클레 분포와 베이즈 추론 모델을 활용하여 전자우편을 분류하고 정리하는 방법을 제안한다. 과거 원치 않는 광고성 이메일인 스팸 탐지에서 시작한 전자우편 분류는 지속적인 송수신 량의 증가와 내용의 다양화로 인해 광고성과 정보성의 판단 기준이 모호해진 상태이다. 스팸 탐지와 같은 이분법적 분류 방식이 아닌 내용의 주제 별로 자동 분류할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서 다루는 제안 기법은 전자우편의 내용에서 다뤄질 수 있는 주제의 종류를 예측하기 위한 방법을 제공한다. 발신하거나 수신된 전자우편이 속한 주제를 자동으로 정할 수 있다. 본 제안 기법의 활용을 통해 전자우편의 분류만이 아닌 업무 및 시장 동향 분석과 정보보안 분야에서는 악성코드 분류에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.45-51
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• 2011

본 논문에서는 비교사학습법을 통해 영상의 방대한 정보를 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안하고자 한다. 여기서 이동궤적들은 자연어 처리에 사용되는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 모형(Latent Dirichlet Allocation)에 의해 직진, 좌회전, 우회전등 각 상황 별로 주제에 따라 그 영역을 효과적으로 분류할 수 있다. LDA를 이용해 주제별로 의미 있는 영역을 분류한 후, 각 주제별로 분류된 궤적을 관측열로 보고 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 바움-웰치 알고리즘을 사용하여 학습한다. 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 비교함으로써 영상내의 행동이 정상인지 비정상인지를 효과적으로 판단할 수 있다. 실험결과 다양한 영상에 대해 의미있는 주제별로 영역이 잘 분류되며 추적에러로 인한 궤적의 노이즈에도 강인하게 물체의 무단횡단, 신호위반과 같은 상황을 효과적으로 탐지하는 것을 확인할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제25권4호
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• pp.227-243
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• 2008

이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.590-593
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• 2022

최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해서 다양한 비대면 서비스가 증가하고 있는데 그 중에서 사람과 인공지능 간 의사소통하여 정보를 얻는 대화 시스템이 대표적인 서비스이다. 대화 시스템은 입력되는 단일 문장에 대한 정보만을 응답하기 때문에 이전 대화의 정보를 알기 위해서는 질문했던 내용을 다시 입력해야 하는 문제점이 있다. 이런 문제를 해결하고 대화 진행에 도움을 주기 위해서 본 논문에서는 대화 내 문장들의 다중 의도 탐지를 통한 공통 대화 주제 식별 시스템을 제안한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.594-599
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• 2008

침입탐지에 있어서 사용자 로그 분석은 중요한 주제로서, 기존의 연구들에서 클러스터링 기법들을 사용하여 저장된 사용자 로그들을 분석해왔다. 하지만, 이러한 방법은 고정된 사용자 패턴 분석에는 효율적이지만, 로그 스트림과 같이 무한히 생성되어 사용자 패턴이 변화하는 경우 변화하는 패턴을 분석할 수 없다. 본 연구에서는 무한히 생성되는 사용자 로그 스트림을 대상으로 실시간 침입탐지 방법을 제시한다. 사용자로그의 정보는 사용자 행동에 대한 특성값으로 표현되어, 이러한 특성값들에 대해 실시간 데이터 스트림 클러스터링을 수행하여 이들을 클러스터로 분류한다. 각 클러스터는 사용자의 정상로그에 대한 특성값을 반영하게 되며, 그 결과 과거 사용자 로그에 대한 저장없이 새로운 로그 스트림을 지속적으로 분석할 수 있다. 결과적으로 사용자의 비정상행동을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 이를 실험을 통해 평가하였다.