• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 1996.08a
• /
• pp.101-104
• /
• 1996

학문은 다양한 이론적 배경을 토대로 시대적 환경에 적응하여 발전한다. 즉, 서로의 영역을 공유하면서 새로운 이론을 창출하고 실제로 이를 응용하고 있는 것이다. 계량서지학, 계량과학학, 문헌과학학등으로 일컫고 있는 계량정보학은 문헌의 분석을 위해 수량학적 방법으로 적용하여 연구하는 학문으로, 활발히 연구되어 응용되고있는 분야는 텍스트검색시스템, OPACs, 비디오텍스시스템, 하이퍼텍스트시스템, CD-ROM, 온라인 정보서비스, 전자출판, 전자우편, 케이블 TV 등의 전자정보서비스 분야이다. 본 연구에서는 계량정보학의 사적변천과 연구영역, 그 응용과 실제를 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.48-50
• /
• 2000

최근 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 멀티미디어 객체를 다루는 연구는 국내외적으로 활발하게 진행되고 있으나, 이러한 멀티미디어 객체들을 효율적으로 저장 및 검색하기 위한 하부저장 시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 대용량 멀티미디어 객체들을 효율적으로 저장 및 검색하기 위한 구조를 분석하고 다양한 이질적 객체들을 위한 객체 관리자 및 대용량 텍스트를 위한 역화일 관리자를 설계한다. 아울러, 기존의 하부저정 구조인 SHORE 저장시스템에 통합하여 DBMS 측면에서 제공하는 동시성 제어, 회복기법 등을 지원할 수 있는 객체저장 엔진을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1994.10a
• /
• pp.801-805
• /
• 1994

멀티미디어(화상,음성,하이퍼텍스트)의 데이터는 다른 데이터와 상이점이 많아 운용에 어려움이 있다. 대용량의 저장용량(storage)의 필요, 데이터 통신의 어려움 등이 빠르게 발전하는 멀티미디어 기술에 제약조건이 된다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터가 일 반적인 텍스트(Text)데이터와 같이 높은 수행도(Performance) 및 안정적인 데이터베이스 (Database)로 구축되어 효율적으로 운용 되는데 중점을 둔다. 아울러 대량의 정보를 처리하기 위하여 서버(server)와 클라이언트(Client)기법을 이용한 분산처리로 실시간 처리 및 데이터 저장의 한계를 극복하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1995.10a
• /
• pp.35-38
• /
• 1995

Text-to-speech 시스템은 텍스트를 입력으로 받아 텍스트와 일치하는 음성을 출력하는 시스템으로, 인간이 자신의 모국어로 텍스트를 읽는 것과 비슷한 수준의 음성을 출력하는 데 목적이 있다. 한국어의 각 단어들은 한 단어 내에 있는 형태소들 사이에 음운 변동 현상을 일으켜 쓰여진 형태와 다르게 발음된다. 그러므로 한국어 텍스트를 자연스럽게 발음하기 위해서는 음운 변동 현상을 효율적으로 처리할 수 있어야 한다. 한국어에서 음운 변동을 일으키는 규칙은 여러 가지이고, 정확한 발음을 위해서는 이러한 규칙들이 차례대로 적용되어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한국어의 발음상의 특성을 고려하여 two-level 모델에 기반한 음운 변동 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.181-184
• /
• 2007

본 논문은 문장 분석에 의하여 의미 관계를 생성하고 의미 네트워크에 의하여 유사한 의미 관계를 고려하는 의미 중심의 웹 텍스트 검색 기법에 대하여 논의한다. 기존의 웹 텍스트 검색은 단어만을 혹은 의미 관계만을 고려한 검색이었다고 할 수 있다. 그러나 문장 분석에 의한 의미 관계의 생성과 의미 네트워크에 의한 유사한 의미 관계의 고려는 기존의 단어 중심 혹은 의미 관계 중심의 검색 한계를 넘어서 유사한 의미 관계를 고려한 좀 더 포괄적이고 계층적인 검색을 가능하게 할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2000.05a
• /
• pp.31-36
• /
• 2000

본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 정보 제시 유형이 정보 처리에 어떤 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 초등학교 아동을 대사으로 하여 텍스트와 나래이션을 제시한 조건, 텍스트와 애니매이션을 제시한 조건, 애니매이션과 나래이션을 제시한 조건에 따라 학습정도가 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 학습 수행 평가는 학습자료를 보여주고 즉시 검사하였고, 학습한 후 일주일이 지난 후에 지연검사를 하였다. 그 결과 두 검사 모두에서 애니매이션과 나래이션을 제시한 조건이 다른 두 조건에 비해 효율적인 학습 수행 결과를 보였다. 이러한 결과는 아동에게 있어서 단일 매체(텍스트)로 정보를 제시하는 것보다는 다중매체(텍스트, 애니매이션)로 정보를 처리할 수 있도록 제시하는 것이 학습에 효과적임을 보요준다. 또한 이러한 결과는 기존의 이중보호이론과 작용기억이론을 지지해 준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.841-842
• /
• 2013

우리나라에는 영어 학습을 위한 수많은 도구들이 있다. 특히, 최근 스마트폰의 출현으로 영어 학습을 위한 어플리케이션 개발이 활발하다. 그러나 대부분 영어단어를 단순히 암기하는 방법에 관한 것으로 텍스트 분석에 대한 어플리케이션은 부재하다. 본 논문에서는 사용자가 텍스트를 입력하면 단어가 갖고 있는 희소성에 따라 온톨로지 기반으로 분석되어져서 등급을 매기는 어플리케이션 시스템을 제안한다. 결과물은 파일 시스템과 데이터베이스에 저장되어 사용자는 텍스트의 희소성에 따라 선택한 텍스트를 읽음으로서 사용자의 눈높이에 맞게 신속하고 효율적인 어휘획득 능력을 갖게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.262-264
• /
• 2000

텍스트 문서 분류는 텍스트 형태로 주어진 문서를 종류별로 구분하는 작업으로 웹페이지 검색, 뉴스 그룹 검색, 메일 필터링 등이 분야에 응용될 수 있는 기반 작업이다. 지금까지 문서를 분류하는데는 k-NN, 신경망 등 여러 가지 기계학습 기법이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 베이지안망을 이용해서 텍스트 문서 분류를 행한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 DAG 형태인 망 구조와 각 노드에 연관된 지역확률분포로 구성된다. 그래프 모델을 사용할 경우 학습에 이용되는 각 속성들간의 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 실험 데이터로는 Reuters-21578 문서분류데이터를 이용했으며 베이안망의 성능은 나이브 베이즈 분류기와 비슷했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06b
• /
• pp.375-377
• /
• 2012

스마트폰과 같은 모바일 기기가 발전함에 따라 SNS, 모바일 메신저, SMS와 같은 단문 기반 메시지는 자신의 감정을 가장 잘 표현하는 매체이다. 그럼에도 불구하고 기존 연구는 주로 장문의 텍스트로부터 긍정, 부정 분류나 문서의 성향을 분석하는 것에 그치는 경우가 많다. 의미지향(Semantic Orientation)방법은 검색엔진을 통해 감정 키워드와 인지하고자 하는 단어의 동시 빈출 정도를 PMI로 계산한 것으로 WordNet과 같은 의미 사전이 존재하지 않는 한국어의 특성에서 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서는 의미 지향성 및 다른 텍스트 기반 감정 분류 기술에 대해 비교하고 이들을 활용하여 한국어로 구성된 단문 텍스트에서 효율적인 감정 분류 기법을 제안하고자 한다.

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