• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.5
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• pp.76-85
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• 2001

정보검색시스템은 물론 텍스트 데이터를 대상으로하는 지식관리 시스템, 문서관리시스템, 그리고 전자도서관등에서 텍스트 마이닝에 대한 기술에 대한 수요가 증가하고 있는 추세이다. 이 글에서는 텍스트 마이닝의 개념을 소개하고, 텍스트 마이닝의 주요기능, 그리고, 응용사례등을 기술할것이다. 텍스트 마이닝은 텍스트 데이터를 대상으로 하여 그들간의 암묵적인 정보를 추출하는 과정으로 정의할 수 있다. 데이터마이닝과 텍스트 마이닝의 차이는 대상이 텍스트 데이터와 수치 데이터하는 점에서 구분되고 텍스트 마이닝은 데이터 마이닝과 달리 이를 구조화시키는 과정이 필요하다. 텍스트마이닝에 있어서 구조화하는 과정에서 가장 보편적으로 사용되는것은 문서색인이다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.13 no.3
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• pp.33-46
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• 2002

Recently, unstructured random data such as website logs, texts and tables etc, have been flooding in the internet. Among these unstructured data there are potentially very useful data such as bulletin boards and e-mails that are used for customer services and the output from search engines. Various text mining tools have been introduced to deal with those data. But most of them lack accuracy compared to traditional data mining tools that deal with structured data. Hence, it has been sought to find a way to apply data mining techniques to these text data. In this paper, we propose a text mining system which can incooperate existing data mining methods. We use text mining as a preprocessing tool to generate formatted data to be used as input to the data mining system. The output of the data mining system is used as feedback data to the text mining to guide further categorization. This feedback cycle can enhance the performance of the text mining in terms of accuracy. We apply this method to categorize web sites containing adult contents as well as illegal contents. The result shows improvements in categorization performance for previously ambiguous data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.369-370
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• 2023

새로운 연구를 시작하기 위해서는 과거의 연구 동향을 분석해야 한다. 이를 위해 많은 양의 과거 연구 데이터를 조사해야 하는데, 모든 데이터를 직접 분류하는 방법은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 비효율적이며, 텍스트 마이닝 기법을 활용한 키워드분석만으로는 연구 동향을 이해하기에 어려움이 존재한다. 이러한 전통적인 키워드 추출 방법의 한계점을 보완하기 위해 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기반 GPT 활용 기법을 제안한다. 본 연구에서는 특정 도메인에 대해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 키워드를 추출하고, 이러한 키워드를 해당 도메인의 데이터로 미세 조정(fine-tuning)된 GPT의 입력으로 사용한다. GPT 결과로 생성된 문장을 텍스트 마이닝으로 나온 결과와 비교 분석한다. 이를 통해 연구 분야의 동향 분석을 보다 쉽게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1074-1077
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• 2013

텍스트 마이닝은 비정형 데이터를 가정하므로 텍스트를 단순화된 모델로 표현하는 것이 필요하다. 현재까지 가장 많이 사용되고 있는 모델은 텍스트를 단순한 단어들의 집합으로 표현한 벡터공간 모델이다. 그러나 최근 들어 단어들의 의미적 관계까지 표현하기 위해 그래프를 이용한 텍스트 표현 모델을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝을 위한 기존의 연구 중에서 그래프에 기반한 텍스트 표현 모델의 방법들과 그들의 특징들을 주제별로 제시한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.5
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• pp.37-47
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• 2013

Text Mining is a research area of retrieving high quality hidden information such as patterns, trends, or distributions through analyzing unformatted text. Basically, since text mining assumes an unstructured text, it needs to be represented as a simple text model for analyzing it. So far, most frequently used model is VSM(Vector Space Model), in which a text is represented as a bag of words. However, recently much researches tried to apply a graph-based text model for representing semantic relationships between words. In this paper, we survey research trends of graph-based text representation models for text mining. Additionally, we also discuss about future models of graph-based text mining.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.1085-1089
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• 2015

Text-mining technique in the past had difficulty in realizing the analysis algorithm due to text complexity and degree of freedom that variables in the text have. Although the algorithm demanded lots of effort to get meaningful result, mechanical text analysis took more time than human text analysis. However, along with the development of hardware and analysis algorithm, big data technology has appeared. Thanks to big data technology, all the previously mentioned problems have been solved while analysis through text-mining is recognized to be valuable as well. However, applying text-mining to Korean text is still at the initial stage due to the linguistic domain characteristics that the Korean language has. If not only the data searching but also the analysis through text-mining is possible, saving the cost of human and material resources required for text analysis will lead efficient resource utilization in numerous public work fields. Thus, in this paper, we compare and evaluate the public document classification by handwork to public document classification where word frequency(TF-IDF) in a text-mining-based text and Cosine similarity between each document have been utilized in big data environment.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.361-363
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• 2017

최근 소셜 미디어의 이용률이 폭발적으로 증가함에 따라, 방대한 데이터가 네트워크로 쏟아져 나오고 있다. 이들 데이터는 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 이미지, 동영상 등의 비정형 데이터가 있으며, 이들을 포괄하여 빅데이터라고 불린다. 이러한 빅데이터는 오피니언 마이닝, 테스트 마이닝 등의 기술적인 분석 기법과 빅데이터 요약 및 효과적인 표현방법에 대한 시각화 기법에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문은 인기 있는 사회연결망 서비스인 Twitter의 트윗을 수집하고, 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝을 활용하여 2017년 대선에 대하여 분석하였다. 또한 분석된 자료의 효과적인 전달을 위해 워드 클라우드 진행하였다. 이 논문을 위하여 인기 있는 SNS인 Twitter의 최근 7일간 트윗(tweet)을 수집하고 분석하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.2
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• pp.139-147
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• 2012

In this paper, we discuss the structure of biological knowledge discovery system based on text mining and automatic inference. Given a set of biology documents, the system produces a new hypothesis in an integrated manner. The text mining module of the system first extracts the 'event' information of predefined types from the documents. The inference module then produces a new hypothesis based on the extracted results. Such an integrated system can use information more up-to-date and diverse than other automatic knowledge discovery systems use. However, for the success of such an integrated system, the precision of the text mining module becomes crucial, as any hypothesis based on a single piece of false positive information would highly likely be erroneous. In this paper, we propose a probabilistic filtering method that filters out false positives from the extraction results. Our proposed method shows higher performance over an occurrence-based baseline method.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.8
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• pp.272-284
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• 2009

In this paper, we proposed the methodology for analyzing online customer reviews by using text mining technologies. We introduced marketing segmentation into the methodology because it would be efficient and effective to analyze the online customers by grouping them into similar online customers that might include similar opinions and experiences of the customers. That is, the methodology uses categorization and information extraction functions among text mining technologies, matched up with the concept of market segmentation. In particular, the methodology also uses cross-tabulations analysis function which is a kind of traditional statistics analysis functions to derive rigorous results of the analysis. In order to confirm the validity of the methodology, we actually analyzed online customer reviews related with tourism by using the methodology.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.4
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• pp.529-536
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• 2023

The secondhand market in Korea has been showing steady growth. However, the number of fraud cases and the amount of damages from fraudulent activities in secondhand transactions are also increasing. As of 2021, the size of the secondhand market reached 24 trillion won, but the total amount of fraud-related damages reached 360.6 billion won. In order to prevent fraud between individuals, secondhand trading platforms have implemented a safety payment system. However, new types of fraud methods exploiting the safety payment system have emerged, undermining the security of secondhand transaction safety payments. In this study, we aim to utilize text mining to examine the current state of the safety payment system in secondhand transactions and propose improvement measures by analyzing the system through text mining and network analysis.