• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.181-184
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• 2007

자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.531-541
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• 2018

This study researched text mining and text network analysis to analyze the images of Nonghyup Insurance for consumers. With the recent development of social media, many texts are being produced and reproduced, and texts of social media provide important information to companies. Text mining and text network analysis are used in many studies to identify image of company and product. As a result of the text analysis, the positive image of the Nonghyup Insurance is safety and stability. Negative images of the Nonghyup Insurance is concern and anxiety. As a result of the textual network analysis, Centered mage of Nonghyup Insurance is safety and concern. This paper allows researchers to extract several lessons learned that are important for the text mining and text network analysis.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.619-623
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• 2020

한국어는 교착어로 1개 이상의 형태소가 단어를 이루고 있기 때문에 텍스트 분석 시 형태소를 분리하는 작업이 필요하다. 자연어를 처리하는 대부분의 알고리즘은 영미권에서 만들어졌고 영어는 굴절어로 특정 경우를 제외하고 일반적으로 하나의 형태소가 단어를 구성하는 구조이다. 그리고 영문은 주로 띄어쓰기 위주로 토큰화가 진행되기 때문에 텍스트 분석이 한국어에 비해 복잡함이 떨어지는 편이다. 이러한 이유들로 인해 한국어 텍스트 분석은 영문 텍스트 분석에 비해 한계점이 있다고 알려져 있다. 한국어 텍스트 분석의 성능 향상을 위해 본 논문에서는 번역 전처리 기법을 제안한다. 번역 전처리 기법이란 원본인 한국어 텍스트를 영문으로 번역하고 전처리를 거친 뒤 분석된 결과를 재번역하는 것이다. 본 논문에서는 한국어 뉴스 기사 데이터와 번역 전처리 기법이 적용된 영문 뉴스 텍스트 데이터를 사용했다. 그리고 주제어 역할을 하는 키워드를 단어 간의 유사도를 계산하는 알고리즘인 Word2Vec(Word to Vector)을 통해 유사 단어를 추출했다. 이렇게 도출된 유사 단어를 텍스트 분석 전문가 대상으로 성능 비교 투표를 진행했을 때, 한국어 뉴스보다 번역 전처리 기법이 적용된 영문 뉴스가 약 3배의 득표 차이로 의미있는 결과를 도출했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.414-416
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• 2022

개체단위 감정분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)는 자연어 처리에서 중요한 연구분야이다. 이는 입력 문장중에 존재하는 aspect term 의 감정 극성을 분석하는 것이 목적이다. 이 분야에서 현재 많이 사용되는 모델은 대부분 로컬 텍스트 또는 로컬 덱스트와 aspect term 사이의 관계에 주목하고 있다. 로켈 텍스트에 비해 글로벌 텍스트는 로컬 텍스트 뒤에 aspect term 내용을 추가해서 문장중에 있는 aspect term 내용을 더 깊게 학습할 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 새로운 masked attention 메커니즘을 사용하고 attention 메커니즘의 입력으로 글로벌 텍스트중에 있는 로컬 텍스트를 가로채어 전체 글로벌 텍스트의 내용과 융합한다. 이 방법은 semeval2014 데이터 셋에서 매우 좋은 결과를 얻었다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.3
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• pp.397-417
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• 2021

As review text contains the experience and opinions of the customers, analyzing review text helps to understand the subject. Existing studies either only used sentiment analysis on online restaurant reviews to identify the customers' assessment on different features of the restaurant or network analysis to figure out the customers' preference. In this study, we conducted both sentiment analysis and network analysis on the review text of the restaurants with high star ratings and those with low star ratings. We compared the review text of the two groups to distinguish the difference of the two and identify what makes great restaurants great.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.8
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• pp.83-92
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• 2013

Text visualization begins with understanding text itself which is material of visual expression. To visualize any text data, sufficient understanding about characteristics of the text first and the expressive approaches can be decided depending on the derived unique characteristics of the text. In this research we aimed to establish theoretical foundation about the approaches for text visualization by diverse examples of text visualization which are derived through the various characteristics of the text. To do this, we chose the 'Bible' text which is well known globally and digital data of it can be accessed easily and thus diverse text visualization examples exist and analyzed the examples of the bible text visualization. We derived the unique characteristics of text-content, structure, quotation- as criteria for analyzing and supported validity of analysis by adopting at least 2-3 examples for each criterion. In the result, we can comprehend that the goals and expressive approaches are decided depending on the unique characteristics of the Bible text. We expect to build theoretical method for choosing the materials and approaches by analyzing more diverse examples with various point of views on the basis of this research.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.227-240
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• 1993

본 연구의 목적은 한국 현대시 텍스트가 독자에게 전달하는 시적 효과를 담화 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 관점에서 분석하는 것이다. 담화 텍스트 언어학은 텍스트의 언어 자료 자체보다는 이를 생산하고 수용하는 인지 과정에 주목하는 인지과학의 한 분야이며, 적합성 원리로 되는 인지적 화용론은 텍스트 언어학에서 규명하는 바 여러 인지적 조작 절차들의 심리학적 근거가 된다. 많은 인지적 책략 및 조작 절차들이 집약되어 있는 한국 현대시 텍스트를 인지 화용론적 관점에서 분석한 결과, 이제까지 모호하게 개진되어 오던 많은 시적 효과가 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 분석 장치들에 의해서 명쾌하게 설명될 수 있음이 밝혀졌다. 즉, 정보성의 격상 및 격하, 각별한 결속구조의 사용 및 그 수용 과정, 작가의 상황점검과 상황관리 과정에 의한 전국적 인지 패턴의 활성화 및 수정 등의 인지적 절차를 통해서 독자의 맥락이 수정, 확장되는 효과가 일어나고 바로 이것이 궁극적으로는 시적 효과를 낳는다는 점을 설명할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.582-587
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• 2022

결속성은 텍스트의 의미 관계 분석에서 주요하게 고려되는 요인 중 하나이다. 결속성이 높을 수록 텍스트 내 언어적 의미 관계가 긴밀한 것으로 볼 수 있기 때문이다. 사람에 의한 텍스트 결속성 분석은 주관이 개입되는 문제를 배제할 수 없는데, 영어에는 TAACO라고 불리는 결속성 자동 측정 도구가 있어 다양한 지표들로 텍스트의 결속성을 측정하고 있다. 그러나 한국어에는 이와 같은 텍스트 결속성 자동 측정 도구가 거의 없으며, 관련 연구도 상당히 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 한국어 텍스트의 의미 관계 분석을 위한 결속성 지표를 정의하고, 한국어의 특성에 맞는 결속성 측정 도구인 KorCAT을 제안한다.

• 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 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.