• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.165-169
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• 2000

인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크의 발전에 따라, 오디오 ,이미지, 비디오 EH는 텍스트 문서와 같은 멀티미디어 데이터에 대해 어느 정도의 열화없이도 지적 재산권의 불법적인 이용이 가능해졌다. 본 논문에서는 불법으로 배포되거나 복제되는 텍스트 문서의 저작권 보호를 위한 워터마팅 스킴을 제안한다. 이 스킴에서는 텍스트 문서 이미지에 대한 diagonal 프로파일을 이용하여 문서상에 원소유자의 비밀정보, 즉, 저작권 정보를 삽입하여 불법 복제를 억제하기 위한 새로운 워터마킹 미치 추출방법을 소개한다. 이 방법에 따른 diagonal 프로파일의 특성으로 인해 공격자에 의한 워터마크의 제거나 문서의 형태 변경을 쉽게 검출할 수 있다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.471-492
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• 2017

최근 데이터의 양 자체가 해결해야 할 문제의 일부분이 되는 빅데이터(Big Data) 분석에 대한 수요와 관심이 급증하고 있다. 빅데이터는 기존의 정형 데이터 뿐 아니라 이미지, 동영상, 로그 등 다양한 형태의 비정형 데이터 또한 포함하는 개념으로 사용되고 있으며, 다양한 유형의 데이터 중 특히 정보의 표현 및 전달을 위한 대표적 수단인 텍스트(Text) 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 분석은 일반적으로 문서 수집, 파싱(Parsing) 및 필터링(Filtering), 구조화, 빈도 분석 및 유사도 분석의 순서로 수행되며, 분석의 결과는 워드 클라우드(Word Cloud), 워드 네트워크(Word Network), 토픽 모델링(Topic Modeling), 문서 분류, 감성 분석 등의 형태로 나타나게 된다. 특히 최근 다양한 소셜미디어(Social Media)를 통해 급증하고 있는 텍스트 데이터로부터 주요 토픽을 파악하기 위한 수요가 증가함에 따라, 방대한 양의 비정형 텍스트 문서로부터 주요 토픽을 추출하고 각 토픽별 해당 문서를 묶어서 제공하는 토픽 모델링에 대한 연구 및 적용 사례가 다양한 분야에서 생성되고 있다. 이에 본 논문에서는 텍스트 분석 관련 주요 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 토픽 모델링을 활용하여 다양한 분야의 문제를 해결한 연구 사례를 소개한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.144-146
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• 2018

준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.95-98
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• 2003

컴퓨터와 통신의 급속한 발전으로 인하여 하루에도 수십 기가바이트의 정보가 매일매일 업데이트 되고 있다. 하지만 이러한 유용한 정보의 증가에도 불구하고 우리가 사용의 어려움과 검색시간이 길어진다면 엄청난 정보의 낭비를 초래할 것이다. 멀티미디어 정보에 대한 접근을 데이터의 특성상 매우 신속해야 하므로 검색시간 또한 최소화되어야 한다. 하지만 대용량의 멀티미디어 데이터베이스에서 데이터 접근은 막대한 시간을 낭비할 소지가 다분하다. 멀티미디어 데이터 접근은 데이터베이스를 구성하는 여러 미디어에 대해 생성되는 메타데이터에 기본을 둔다. 또한 사용되는 인덱스 구조는 미디어, 메타데이터, 질의 형식에 기반을 두고 생성된다. 즉 인덱싱의 기법에 따라 탁월한 검색성능의 향상을 보일 수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중 텍스트 데이터 접근에 이용 가능한 여러 가지 인덱싱 기법들을 살펴보고 그에 따른 적용방법들을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.393-396
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• 2020

추천시스템은 대량의 정보를 이용하여 특정 사용자가 선호할만한 상품의 리스트를 추천하는 것이다. 현재 추천시스템으로 유명한 Netflix, Amazon, Youtube 등은 기업내의 상품 및 사용자 데이터를 토대로 이루어 졌으나 스타트 업 및 소규모 기업이 추천 시스템을 구축하기 위해선 기반이 될 데이터셋 자체가 없으며 데이터 수집에도 한계가 있다. 본 논문에서는 옷 추천 시스템 구축을 위해 특정 기업만이 아닌 모든 의류매장들이 사용할 수 있는 데이터 셋 구축 방법에 대해 제안하며, 고객 데이터 셋 구축을 위한 텍스트 데이터 마이닝 처리 과정과 결과에 대해 기술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.292-297
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• 2020

자연어 추론 모델은 전제와 가설 사이의 의미 관계를 함의와 모순, 중립 세 가지로 판별한다. 영어에서는 RTE(recognizing textual entailment) 데이터셋과 다양한 NLI(Natural Language Inference) 데이터셋이 이러한 모델을 개발하고 평가하기 위한 벤치마크로 공개되어 있다. 본 연구는 국외의 텍스트 추론 데이터 주석 가이드라인 및 함의 데이터를 언어학적으로 분석한 결과와 함의 및 모순 관계에 대한 의미론적 연구의 토대 위에서 한국어 자연어 추론 벤치마크 데이터 구축 방법론을 탐구한다. 함의 및 모순 관계를 주석하기 위하여 각각의 의미 관계와 관련된 언어 현상을 정의하고 가설을 생성하는 방안에 대하여 제시하며 이를 바탕으로 실제 구축될 데이터의 형식과 주석 프로세스에 대해서도 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.667-669
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• 2023

데이터의 균형은 객체 인식 분야에서 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 본 논문에서는 폐기물 데이터 균형을 위해 Chat-GPT와 Diffusion model 기반 데이터 생성 모델을 제안한다. Chat-GPT를 사용하여 폐기물의 속성에 해당하는 단어를 생성하도록 질문하고, 생성된 단어는 인코더를 통해 벡터화시킨다. 이 중 폐기물과 관련 없는 단어를 삭제 후, 남은 단어들을 결합하는 전처리 과정을 거친다. 결합한 벡터는 디코더를 통해 텍스트 데이터로 변환 후, Stable Diffusion model에 입력되어 텍스트와 상응하는 폐기물 데이터를 생성한다. 이 데이터는 AI Hub의 공공 데이터를 활용하며, 객체 인식 모델인 YOLOv5로 학습해 F1-score와 mAP로 평가한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.355-360
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• 2014

오늘날 국가와 기업의 연구 개발 투자 및 경영 정책 전략 수립에서 미래 부상 기술 예측은 매우 중요한 역할을 한다. 기술 예측을 위한 다양한 방법들이 사용되고 있으며 특허를 이용한 기술 예측 또한 활발히 진행되고 있다. 특허를 이용한 기술 예측에는 전문가들의 평가와 견해를 통한 정성적인 방법이 주로 사용되어 왔다. 정성적인 방법은 분석 결과의 객관성을 보장하지 못하고 분석에 많은 비용 및 시간이 요구된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 최근에는 텍스트 마이닝을 이용한 특허 데이터의 정량적인 분석이 이루어지고 있다. 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 특허 문서의 통계적 분석이 가능하다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝과 ARIMA 분석을 이용한 기술 예측 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.395-398
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• 2021

최근 방대한 양의 텍스트 정보가 인터넷에 유통되면서 정보의 핵심 내용을 파악하기가 더욱 어려워졌으며, 이로 인해 자동으로 텍스트를 요약하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 자동 요약을 위한 다양한 기법 중 특히 트랜스포머(Transformer) 기반의 모델은 추상 요약(Abstractive Summarization) 과제에서 매우 우수한 성능을 보이며, 해당 분야의 SOTA(State of the Art)를 달성하고 있다. 하지만 트랜스포머 모델은 매우 많은 수의 매개변수들(Parameters)로 구성되어 있어서, 충분한 양의 데이터가 확보되지 않으면 이들 매개변수에 대한 충분한 학습이 이루어지지 않아서 양질의 요약문을 생성하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 소량의 데이터가 주어진 환경에서도 양질의 요약문을 생성할 수 있는 문서 요약 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 한국어 사전학습 언어 모델인 KoBERT의 임베딩 행렬을 트랜스포머 모델에 적용하는 방식으로 문서 요약을 수행하며, 제안 방법론의 우수성은 Dacon 한국어 문서 생성 요약 데이터셋에 대한 실험을 통해 ROUGE 지표를 기준으로 평가하였다.