• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3427-3437
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• 2000

본 논문은 문서의 내용을 요약하기 위한 방법으로서 단어의 공기 관계 그래프를 이용한 핵심 문장 추출 방법을 제안한다. 문서에서는 단어의 공기 관계 그래프를 이용하여 개념클러스터를 생성하고 문서내의 저자의 의도에 해당하는 주장을 찾는다. 그리고, 주장과 개념클러스터와의 관계로부터 키워드를 추출한다. 마지막으로 추출된 키워드와 주장을 이용하여 문서의 핵심 문장을 선택한다. 실험 및 평가는 수작업으로 추출한 핵심 문장과 비교를 통하여 이루어 졌으며, 기존의 방법과 비교하여 약 10%정도 향상된 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.111-113
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• 2016

빠른 속도로 쏟아지고 있는 각종 발행물, 논문들에 대한 표절 검토는 표절 검출 알고리즘을 통해 직접적인 복제, 짜깁기, 말 바꾸어 쓰기 등을 검토하거나 표절 검토자가 직접 해당 문서의 키워드를 검색하여 확인하는 방식으로 이루어지고 있다. 하지만 점점 더 늘어나는 방대한 양의 문서들에 대한 표절 검토 작업은 더욱 정교한 검토 방법론을 필요로 하고 있으며, 이를 돕기 위해 문서의 직접적인 단어나 복제 비교에서 더 나아가 문서의 내용을 비교하여 비슷한 내용의 문서들을 필터링 및 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 문서의 내용을 비교하기 위해 키워드 추출 알고리즘을 선행하며, 이를 통해 문서의 핵심 내용을 비교할 수 있는 기반을 마련하여 표절 검토자의 작업의 정확성과 속도를 향상시키고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.88-90
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• 2005

최근 인터넷의 급속한 성장은 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 급격한 증가를 가져왔다. 따라서 사용자로 하여금 원하는 이미지를 검색하는데 있어서 좀 더 효율적이고 정확한 검색 방법의 필요성이 대두되어 왔다. 일반적으로 이미지 검색 방법에는 키워드 기반 방식과 내용 기반 방식이 존재한다. 그러나 위 두 방법은 지금의 대용량 이미지 데이터베이스 검색에 있어서 여러 문제점들을 가지고 있다. 특히, 키워드 기반 방식을 보완하기 위해서 제안되어진 내용 기반 방식의 경우, 사람이 인식할 수 있는 의미 정보가 아닌 시각 정보만을 이용하기 때문에 시맨틱 갭(semantic gap) 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미지 객체의 시각 정보들에 대한 중간 의미값으로 구성된 시각 정보 온톨로지와 동물에 대한 분류 정보를 표현하고 있는 동물 온톨로지를 구축하고, 이를 이용하여 이미지로부터 .고수준의 의미 정보를 완전 자동으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.91-98
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• 2019

본 연구는 난독증과 학습장애 관련 연구 동향과 키워드 네트워크 분석을 통한 관련 변인의 중심성을 알아보는데 그 목적이 있다. 2008년부터 2018년까지 학술교육학술정보원에서 제공하는 학술연구정보서비스 사이트 데이터베이스를 활용하여 연구 목록을 수집하였다. 분석대상으로 선정된 407편의 연구 주제는 키워드 클렌징 작업을 거쳐 KrKwic 프로그램을 이용하여 주요 키워드를 추출하였고 키워드 간 연결중심성을 시각화를 하기 위해 NodeXL프로그램을 활용하였다. 분석결과 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 난독증과 학습장애 연구주제 총 72개의 키워드가 추출되었고 주요키워드에는 학습장애, 읽기장애, 난독증, 중재반응모형 순으로 제시하고 있었다. 둘째, 난독증과 학습장애의 관련 매개 키워드 중심성을 분석한 결과 학습장애가 국내 난독증 및 학습장애 관련 연구에서 주요한 키워드로 볼 수 있다. 이러한 연구결과를 통해 난독증과 학습장애와 관련해 정량적 분석과 정성적 분석을 절충한 연구동향 분석방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.337-340
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• 2006

문맥광고는 인터넷 사용자들이 뉴스나 커뮤니티 사이트에서 콘텐츠를 조회할 때, 해당 콘텐츠와 일치하거나 관련성이 높은 제품 또는 서비스 정보를 제공하는 새로운 방식의 광고기법이다. 그러나 현재 제공되고 있는 서비스의 대부분은 콘텐츠와의 관계가 다소 떨어지거나, 수동적으로 광고주가 선택한 키워드 또는 카테고리 선택에 의해 서비스가 제공되고 있다. 따라서 문맥광고의 효율성을 높이기 위해서는 사용자가 조회한 콘텐츠내의 문맥정보를 분석하여 콘텐츠와의 관련성이 높은 서비스를 제공하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 조회한 콘텐츠의 내용과 보다 관련 있는 서비스 제공을 위해 콘텐츠의 내용을 대표할 수 있는 중요 키워드를 선정하고, 콘텐츠 내에서 추출된 키워드간의 연관성을 분석하여 콘텐츠와 관련된 서비스를 제공하는 방법에 대해 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.195-197
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• 1999

본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.123-136
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• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.451-458
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• 2007

본 연구는 링크 유알엘 접속을 통해 스팸메일을 자동으로 차단하는 방법에 관한 것이다. 본 연구의 링크 유알엘 접속을 통한 스팸메일 자동 차단 방법은 다음과 같다. 1. 인터넷을 통해 연결되어 이루어지는 전자메일 시스템(서버)에서 수신되는 전자메일의 메시지 원본에 존재하는 링크 유알엘 정보를 추출하고, 2. 추출된 링크 유알엘 정보에 링크된 웹페이지에 접속을 수행하며, 3. 웹페이지의 컨텐츠 중에 미리 규정된 스팸 키워드가 존재하는 경우에 수신된 전자메일을 스팸메일로 분류하여 차단한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.305-306
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• 2016

식품안전 사고가 발생했을 때 뉴스, 인터넷 기사를 통해 정보를 인지하기 전에 그 음식을 섭취하는 경우가 발생하는 문제점 최소화하기 위하여 실시간 트윗 분석으로 현재 발생한 식품안전 키워드와 어느 지역에서 발생했는지를 신속하게 파악하고, 키워드 연관관계 분석 프로그램을 활용하여 정확한 정보를 추출한다. 이와 더불어, SNS 등 다양한 정보 소스로부터 추출한 정보를 간단명료하게 파악하기 위해서 워드 클라우드 등 데이터 시각화 기법을 활용하여 시각화로 정보를 제공한다. 이 기법은 식품안전 뿐만 아니라 최근 발생한 콜레라 감염 발생과 같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.193-195
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• 2005

본 논문은 온톨로지를 이용하여 뉴스 비디오를 분야별로 자동으로 분류하는 효율적인 기법을 제안한다. 이를 위해서 뉴스 비디오를 파싱하여 키프레임(Key frame), 샷(Shot), 씬(Scene)으로 나누고 키프레임과 샷에서 특징 정보를 추출한다. 추출된 특징 정보를 이용하여 샷의 키워드 집합을 만들고 이를 이용하여 씬의 키워드 집합을 만든다. 그리고 씬의 키워드 집합을 어휘 온톨로지와 뉴스 온톨로지에 매칭(추론)하여, 씬의 분야를 결정한다. 또한 이렇게 결정된 분야를 기반으로 서로 유사한 씬들을 자동으로 그룹화하는 방법을 제안한다.