• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.16-21
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• 2021

소방 본부의 119 종합상황실에서는 24시간 국민의 안전을 위해 긴급 신고를 접수한다. 수보사 분들은 24시간 교대 근무를 하며 신고 전화에 접수 및 응대 뿐만 아니라 출동, 지휘, 관제 업무를 함께 수행한다. 이 논문에서는 이 같은 수보사의 업무 지원을 위해 우리가 구축한 음성 인식과 결합된 실시간 텍스트 분석 시스템에 대해서 소개하고, 출동 지령서 자동 작성을 위한 키워드 검출 및 대화 요약 및 개체명 인식에 기반한 대화 상태 추척 방법에 대해 설명하고자 한다. 대화 요약 기술은 음성 인식 결과를 실시간으로 분석하여 중요한 키워드의 검출 및 지령서 자동 작성을 위한 후처리를 수행하며, 문장 수준에서 개체명 인식 및 관계 분석을 통한 목적 대화의 대화 상태 추적을 수행한다. 이 같은 응용 시스템은 딥러닝 및 기계학습 기반의 자연어 처리 시스템이 실시간으로 텍스트 분석을 수행할 수 있는 기술 수준이 되었음을 보여주며, 긴급한 상황에서 많은 신고 전화를 접수하는 수보사의 업무 효율 증진 뿐만 아니라, 정확하고 신속한 위치 파악으로 신고자를 도와주어 국민안전 증진에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.23 no.2
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• pp.83-96
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• 2018

Extracting keywords representing documents is very important because it can be used for automated services such as document search, classification, recommendation system as well as quickly transmitting document information. However, when extracting keywords based on the frequency of words appearing in a web site documents and graph algorithms based on the co-occurrence of words, the problem of containing various words that are not related to the topic potentially in the web page structure, There is a difficulty in extracting the semantic keyword due to the limit of the performance of the Korean tokenizer. In this paper, we propose a method to select candidate keywords based on semantic similarity, and solve the problem that semantic keyword can not be extracted and the accuracy of Korean tokenizer analysis is poor. Finally, we use the technique of extracting final semantic keywords through filtering process to remove inconsistent keywords. Experimental results through real web pages of small business show that the performance of the proposed method is improved by 34.52% over the statistical similarity based keyword selection technique. Therefore, it is confirmed that the performance of extracting keywords from documents is improved by considering semantic similarity between words and removing inconsistent keywords.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.589.1-591
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• 2004

현재 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic한 정보만을 제공한다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보안하고자 시멘틱 웹 기술이 제안되고 있다. DQL 검색 시스템은 검색 결과의 질을 향상시키기 위해서 시멘틱 웹 기반의 검색 시스템 중지 하나다. 시멘틱 검색은 입력된 질의들을 통해서 사용자가 원하는 정보와 의미가 일치하는 결과를 얻어내는 것이다. 본 논문은 시스템을 이용하는 각 사용자에 따라 검색되는 결과들에 우선순위를 적용하는 DQL 검색 시스템을 제안하고 다음 3가지 부분에 중점을 두어 시스템을 설계하였다. 첫째, 각 사용자들의 성향을 검색 결과에 반영하기 위해 개인화 프로파일과 온톨로지를 생성하는 개인화 온톨로지 생성기를 설계한다. 둘째. 검색 정확도틀 논이기 위해 검색 대상에 되는 정보들의 숙성과 관계를 추론해주는 검색 엔진을 설계한다. 마지막으로 DQL 검색 시스템의 사용 효율성을 높이기 위해 사용자가 입력한 키워드를 DQL로 자동 변환하는 DQL 컨버터를 설계한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.91-94
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• 2007

구글이나 야후와 같은 정보검색엔진은 사용자에게 편리성을 제공하나 사용자로 하여금 만족감을 제공하지는 못하고 있다. 이것은 사용자에 대한 검색목표가 사용자 프로파일마다 서로 다르기 때문이다. 따라서 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라서 재배치하는 것은 매우 필요하다. 이 논문에서는 키워드기반 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라 웹문서를 재배치하는 알고리즘을 제안한다. 각 키워드에 대한 가중치는 사용자가 웹문서에 대해서 수행한 행동 즉, 다운로드, 클릭, 아무행동 안함에 따라 차등 적용하여 업데이트하여 웹문서를 리스트하여 사용자에게 제공한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.26 no.1
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• pp.151-166
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• 2020

A recommender system is a system that recommends products or services that best meet the preferences of each customer using statistical or machine learning techniques. Collaborative filtering (CF) is the most commonly used algorithm for implementing recommender systems. However, in most cases, it only uses purchase history or customer ratings, even though customers provide numerous other data that are available. E-commerce customers frequently use a search function to find the products in which they are interested among the vast array of products offered. Such search keyword data may be a very useful information source for modeling customer preferences. However, it is rarely used as a source of information for recommendation systems. In this paper, we propose a novel hybrid CF model based on the Doc2Vec algorithm using search keywords and purchase history data of online shopping mall customers. To validate the applicability of the proposed model, we empirically tested its performance using real-world online shopping mall data from Korea. As the number of recommended products increases, the recommendation performance of the proposed CF (or, hybrid CF based on the customer's search keywords) is improved. On the other hand, the performance of a conventional CF gradually decreased as the number of recommended products increased. As a result, we found that using search keyword data effectively represents customer preferences and might contribute to an improvement in conventional CF recommender systems.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.4
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• pp.777-782
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• 2012

This paper proposes a technique for improving performance using word senses and user feedback in web information retrieval, compared with the retrieval based on ambiguous user query and index. Disambiguation using query word senses can eliminating the irrelevant pages from the search result. According to semantic categories of nouns which are used as index for retrieval, we build the word sense knowledge-base and categorize the web pages. It can improve the precision of retrieval system with user feedback deciding the query sense and information seeking behavior to pages.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.463-466
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• 2007

현재 웹 서비스에서 주로 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 사용자의 의도와는 상관없는 정보까지 검색하는 경우가 많아서, 실제로 원하는 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 요구한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 최근 시맨틱 웹이라는 개념이 등장하였으며, 본 논문에서는 검색 결과의 신뢰성을 향상시키기 위해 온톨로지를 기반으로 시맨틱 검색시스템을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 기능적으로 크게 두 부분으로 구성되어 있다. 즉, 자료 수집을 하는 로봇 에이전트와 온톨로지를 기반으로 자료를 검색하는 시맨틱 검색 엔진으로 구성된다. 로봇 에이전트는 자율적으로 웹을 순회하면서 자료를 수집하고 필터링하여 메타데이터 저장소로 가져오는 역할을 한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자의 검색 폼으로부터 전달된 정보 검색 요구사항을 기초로 시맨틱 질의어로 변환한 후, 온톨로지 저장소를 활용하여 검색한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자가 입력한 검색어를 시맨틱 질의어로 변환해 주는 질의처리 모듈과 사용자의 의도를 추론하여 보다 향상된 검색을 가능하게 해주는 추론(Inference) 모듈, 온톨로지를 보관해주는 온톨로지 저장소 등으로 구성된다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 키워드 기반 검색에 비해 사용자가 원하는 정보를 찾는데 소요되는 시간과 노력을 줄여 주고, 사용자의 의도에 적합한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.787-790
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• 2002

의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution등의 저차원 특징 정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주서 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 시각 데이터에 존재하는 객체들과 그 객체 사이의 개념관계를 Ontology의 한 형태인 WordNet을 이용하여 의미 정보로 표현할 수 있도록 한다. 이를 활용하면 영상 데이터의 자동 주석 시스템이나 검색 시스템에서 인간이 인식하는 개념적인 사고방식에 더욱 접근할 수 있는 결과물을 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.177-179
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• 2010

키워드의 모호성으로 인한 검색 결과가 부정확하게 되는 문제를 해결하기 위한 질의기법을 제안한다. 제안하는 질의 기법은 TMDR을 이용한다. TMDR은 로컬 데이터베이스를 통합하기 위한 스키마 정보의 통합 관리하기위한 MDR과 데이터 접근을 위해 온톨로지 지식 저장소로 토픽맵으로 구성된다. 토픽맵은 연관관계 분석을 통한 데이터 모호성 해결을 지원한다. 이를 이용하여 기존 시스템의 이질적 문제를 해결한다. 토픽맵은 지식을 제공하고, 지식 간의 관계성을 제공하므로 키워드의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 TMDR을 이용하여 키워드의 모호성과 기존 시스템의 이질적 환경을 적응하기 위한 질의기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.163-166
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• 2007

인간은 문서를 읽고 그 내용을 머릿속에서 개념적으로 정리하여 몇 개의 명사를 이용하여 키워드로 인지한다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서는 단어의 개별적인 개념 정보를 동의어와 유의어 사전을 통해 주요 개념어를 추출하고, 추출된 개념어들 사이의 공기 관계를 계산하여 키워드로써의 중요도를 계산하고자 한다. 이를 통해 문서를 대표할 수 있는 키워드 후보를 생성하는 생성 규칙을 자동화하고 문서를 잘 대표할 수 있는 키워드 추출기를 제안하였다.