멀티미디어, 인터넷 환경에서 하이퍼텍스트 시스템의 활용이 일반화됨에 따라 하이퍼텍스트 시스템에 저장된 정보에 대한 보호를 위해 권한부여나 접근제어와 같은 상위수준의 보안 메카니즘의 필요성이 요구되었다. 또한 분산환경에서는 하이퍼텍스트 시스템내에 저장된 정보들의 정형화된 스키마의 부재, 비체계성 등으로 인하여 보다 복잡한 체계의 보안이 필요하다. 본 논문에서는 분산 하이퍼텍스트 시스템 보안모델을 설계하기 위해 하이퍼텍스트 시스템의 특성 및 현재까지 제안된 보안 메카니즘을 살펴보고, 하이퍼텍스트 시스템상에 다양한 접근제어 정책들을 적용하였을 때의 문제점들을 제시한다. 또한 본 논문에서 제안하는 분산 하이퍼텍스트 시스템 보안모델의 기본개념인 연산도메인의 구성요소 및 관련 성질에 대해 기술하고, 현재 상용시스템에서 보안 메카니즘으로 널리 활용중인 역할기반 접근제어 정책과 연산도메인이 결합된 새로운 보안모델에 대해 기술한다. 마지막으로 본 모델의 장 단점 및 추후 연구과제를 제시한다.
도메인 지식은 텍스트의 포맷과 의미 정보를 이용하여 웹에 존재하는 텍스트의 다양한 의미를 이해할 수 있도록 도와준다. 그러나 도메인 지식은 텍스트에 데이터의 의미를 표현하는 레이블이 존재하지 알을 경우에 텍스트 인식을 제대로 수행할 수 없기 때문에 무용지물이 되고 만다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레이블이 존재하지 않는 텍스트의 의미를 효과적으로 추론할 수 있는 엔티티 인식 모델을 제안한다 엔티티 인식 모델은 베이지언 모델과 컨텍스트 정보를 결합한 방법으로서, 구조 분석을 수행한 HTML 문서의 텍스트 토큰에 대해서 어떤 엔티티에 속할 것인가를 결정하는 기능을 수행한다. 실험 결과 본 모델을 사용할 경우 기존에는 레이블이 없어서 인식되지 않았던 텍스트들을 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 전문 D/B의 본문 필드를 텍스트 언어학적 상부구조로 분할하고 태그를 부여함으로써 이용자의 목적이나 상황에 따라서 필요한 부분만을 검색할 수 있는 전문탐색기법의 타당성을 고찰하였다. 한 문헌은 다수의 텍스트 단위로 구성되며, 이 텍스트는 의사소통이나 인지과정의 기본 단위로써 문헌 전체를 통괄하는 상부구조에 의해 연결된다. 상부구조는 텍스트의 생성과 이해에 중요한 매개체 역할을 하며, 정보요구의 상황이나 목적과 밀접하게 관련되어 있음을 밝히고 정보검색시스템의 주요 대상인 학술문헌의 상부구조를 고찰하였다.
최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
자연영상이나 스팸메일 영상으로부터 텍스트 영역을 추출하고 추출한 텍스트 영역에 이진화를 수행하고 나면 가로 방향이나 세로획 방향으로 놓여 있는 "1" 그리고 "ㅡ" 에 해당하는 한글의 종성부분이 이미지 내의 잡영을 지울 때 종종 지워지는 결과를 볼 수 있다. 이렇게 지워진 획 부분을 되살리기 위한 방법으로 텍스트 Hinting 알고리즘을 제안한다. 텍스트 Hinting 알고리즘은 이진화된 이미지의 텍스트 픽셀 위치와 동일한 좌표에 해당하는 원본 이미지의 RGB 값을 추출하여 추출된 텍스트 후보 영역의 색상을 알아낸다. 추출된 텍스트 색상 레이어 이미지와 이진화된 이미지에 OR연산을 수행하게 되면 지워진 획 부분을 복원할 수 있다. 제안한 방법을 스팸 이미지에 적용한 결과 텍스트 추출결과를 획기적으로 개선할 수 있음을 보였다.
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.
본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.
인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.
다양한 매체를 통해 텍스트 데이터가 빠르게 생성되면서 요약된 텍스트에 대한 수요가 증가하고 있다. 시퀀스-투-시퀀스 모델의 등장과 attention 기법의 출현은 추상적 요약의 난도를 낮추고 성능을 상승시켰다. 그러나 그동안 진행되어 온 attention 기반의 시퀀스-투-시퀀스 모델을 통한 요약 관련 연구들은 요약 시 텍스트의 카테고리 정보를 이용하지 않았다. 텍스트의 카테고리 정보는 Class Activation Map(CAM)을 통해 얻을 수 있는데, 텍스트를 요약할 때 핵심이 되는 단어와 CAM에서 높은 수치를 보이는 단어가 상당수 일치한다는 사실은 요약문 생성이 텍스트의 카테고리에 의존적일 필요가 있음을 증명한다. 본 논문에서는 요약문 생성 시 집중 정도에 대한 정보를 CAM을 통해 전달하여 attention matrix를 보강할 수 있는 모델을 제안하였다. 해당 모델을 사용하여 요약문을 생성하고 대표적인 요약 성능 지표인 ROUGE로 측정한 결과, attention 기반의 시퀀스-투-시퀀스 모델이 질이 떨어지는 요약문을 생성할 때 attention의 성능을 보강하여 요약문의 질을 높일 수 있음을 알 수 있었다.
최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반 문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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