• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.338-340
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• 2000

인터넷의 비약적인 발달로 인해 복잡해진 지식체계에 따른 다양해진 정보를 손쉽게 구할수 있게 되었으나, HTML(Hyper Text Markup Language)과 같은 정적인 텍스트 위주의 고정된 내용의 웹 페이지 저작으로는 멀티미디어에 대한 점차 증대되는 사용자의 요구를 수용할 수 없게 되었다. 시간에 기반을 둔 멀티미디어 객체를 동기화 하는 효과적이 프레젠테이션을 기술할 수 있는 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)이 W3C (World Wide Web Consortium)에 의해 제안되었다. 이러한 SMIL은 선언적 마크업(Markup) 언어이므로 텍스트 편집기 등으로 쉽게 저작할 수 있으나, 태그(Tag)기반 언어이므로 태그를 암기하고 사용법을 숙지하여야만 효과적인 멀티미디어 프레젠테이션 제작이 가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Java를 기반으로 하여 사용자 편의적인 GUI(Graphical User Interface)에 입각한 멀티미디어 데이터의 통합 및 동기화를 위한 SMIL 전용 저작도구의 구현 및 향후 개발 방향을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.29-34
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• 2008

본고에서는 빈도 정보를 이용한 저자 판별 (authorship attribution) 기법을 한국어에 적용한 연구를 소개한다. 그 대상으로는 정형화된 장르인 신문 칼럼을, 구체적으로는 조선일보에 연재 중인 4인 칼럼니스트들의 각 40개 칼럼, 총 160개 칼럼 텍스트를 선정하였다. 이들에 대하여 어절, 음절, 형태소, 각 단위 2연쇄 등의 다양한 언어 단위들의 빈도 정보들을 이용한 저자 판별을 시도한 결과, 형태소 빈도를 기반으로 하여 최고 93%를 넘는 높은 예측 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 저자 개인 문체간의 거리도 빈도 정보로써 계량적 표상이 가능함을 보일 수 있었다. 이로써 빈도 분석과 같은 통계적, 계량적 방법을 통하여 한국어 텍스트에 대한 성공적인 저자 판별과 개인 문체의 정량화가 가능하다는 결론을 내릴 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.668-670
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• 2017

최근 우리 나라 청년실업률의 증가와 함께 기업에서는 좋은 인재를 뽑기 위하여 정형화된 자격증보다는 지원자의 경험과 역량을 보기 위한 자기소개서에 대한 중요성이 커지고 있다. 그리하여 비정형 데이터를 분석하는 대표적인 방법인 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 취업 커뮤니티에 올라 온 합격한 삼성, 현대자동차, LG 자기소개서 데이터를 얻어내고 그 후 KONLPY 패키지를 통하여 형태소 분석을 실시한다. 합격자소서에 자주 나온 단어의 순위를 매기고 공통적으로 많이 들어간 단어와 각 대기업 별 차이가 나는 단어를 회사의 인재상과 비교해본다. 그리고 취업 준비생들에게 효율적인 방법을 통해 자기소개서를 작성하여 합격률을 높이는 방향으로 사용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.662-664
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• 2003

기존의 도메인 지식 기반의 랩퍼 학습 방법은 도메인에 대한 정보를 바탕으로 해당 정보 소스에 대한 렙퍼를 생성한다. 응응 분야에 맞게 정의된 도메인 지식을 이용함으로써 정보 소스에서 제공하는 다양한 텍스트의 의미와 형태를 이해할 수 있다. 그러나 정보 소스에서 제공되는 모든 텍스트에 의미 인식의 근거가 되는 레이블이 붙어서 제공되는 것이 아니기 매문에, 도메인 지식만을 이용해서 랩퍼를 학습하는 방법은 한계에 부딪힐 수 밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 인터넷에 존재하는 다양한 웹 정보 소스에서 효율적이고 정확하게 랩퍼를 생성할 수 있도록 하는 도매인 지식 기반의 확률적 랩퍼 생성 시스템을 제안한다. 효율적이고 정확한 랩퍼 생성 시스템을 구축하기 위해서 도메인 지식뿐 아니라 상세 정보로 연결되어 있는 하이퍼렁크와 엔티티 인식을 위한 확률모델을 이용하였다. 이렇게 여러 가지 방법을 적용함으로써 사용자의 개입없이 다양한 정보 소스에 대해서 보다 추출 성능이 좋은 랩퍼를 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.517-519
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• 2004

MPEG-4는 이미지, 비디오. 오디오와 다양한 기하객체 및 텍스트객체 등 설러 가지 멀티미디어 데이터를 각 객체 단위로 합성하여 멀티미디어 컨텐츠를 구성함으로써 멀티미디어 데이터에 대한 재사용성과 효율성을 높이며, 사용자와의 상호작용이 가능한 시청각 장면을 생성하고 전송을 가능하게 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 개발하게 전개되고 있는 이때, PC에서뿐만 아니라 언제 어디서나 가능한 모바일 환경에서 다양한 사용자 인터랙션에 중점을 두고 카드메일, 간단 게임 저작 등을 가능하게 함으로써 poA환경에서 전문적인 저작도구를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문은 poA환경에서 기하객체와 텍스트, 이미지 등의 객체들을 이용하여 MPEG-4 컨텐츠 저작을 위한 씬 트리를 생성하고 이에 대한 인코딩을 통하여 BIFS 파일 포맷을 형성하고 멀티플렉서를 통하여 MPEG-4 파일을 생성함으로써 PDA환경에서 직접적이고도 시각적인 저작이 가능한 MPEG-4 건텐츠 저작시스템을 제안하고 그 개발 결과를 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1149-1151
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• 2013

본 연구는 영화 콘텐츠의 배경(공간적/시간적)에 해당하는 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영화 콘텐츠들의 리뷰 텍스트 데이터를 웹 상으로부터 수집하는 과정, 수집된 텍스트 리뷰 데이터의 전처리 과정에 해당하는 형태소 분석 및 개체명인식 과정, 마지막으로 통계적 기법을 이용하여 최종적으로 배경에 해당하는 단어를 선택하는 과정으로 이루어진다. 자동으로 추출된 배경 정보는 사용자 평가를 통하여 정확도를 측정하였으며, 자동 생성된 배경 정보를 이용하여 영화 콘텐츠의 검색 및 추천 등에 다양하게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.222-225
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• 2010

휴대전화는 다양한 기술들이 융합되고 유비쿼터스 환경과 결합되면서 진화하고 있다. 이런 모바일 환경으로 인해 사용자의 상황을 인식하는 상황인식 기반 서비스들의 수요가 증가하고 있으며 사용자들은 그 상황을 실시간으로 공유하고 보기를 원한다. 따라서 본 연구에서는 모바일 사용자의 주변 상황을 인지하고 그 상황 정보를 공유할 수 있는 컨텍스트폰 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 안드로이드 플랫폼을 기반으로 하여 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하며 사용자간 자동 상황 공유 메커니즘을 지원한다. 또한 사용자 연락처의 상황 수집과 컨텍스트폰 플랫폼간 논리적인 연결을 위해 컨텍스트 서버를 구축하였으며 서버는 사용자간 동시다발적으로 발생하는 상황정보를 저장하고 사용자간 상황 정보를 전달해 준다. 또한 플랫폼이 수집하는 상황정보를 시각적으로 표현하기 위해서 컨텍스트 뷰어 어플리케이션을 구현하였으며 모바일 스크린에 시각화하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.79-84
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• 2021

메신저 사용의 증가와 함께 관련 범죄와 사고가 증가하고 있어 메시지 사용자 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 인스턴트 메세지 분석 모델을 제안하여 채팅 사용자를 검증하고자 한다. 사용자 검증은 주어진 두 개의 텍스트의 작성자가 같은지 여부를 판단하는 문제다. 제안 모델에서는 사용자의 이전 대화를 토대로 n-gram 전이 그래프를 구축하고, 작성자를 알 수 없는 메세지를 이용해 전이 그래프를 순회한 랜덤워크의 특성을 추출한다. 사용자의 과거 채팅 습관과 미지의 텍스트에 나타난 특징 사이의 관계를 분석한 모델은 10,000개의 채팅 대화에서 86%의 정확도, 정밀도, 재현율로 사용자를 검증할 수 있었다. 전통적인 통계 기반 모델들이 명시적 feature를 정의하고, 방대한 데이터를 이용해 통계 수치로 접근하는데 반해, 제안 모델은 그래프 기반의 문제로 치환함으로써 제한된 데이터 분량에도 안정적인 성능을 내는 자동화된 분석 기법을 제안했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.81-83
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• 2022

Understanding research trends is necessary to select research topics and explore related works. Most researchers search representative keywords of interesting domains or technologies to understand research trends. However some conferences in artificial intelligence or data mining fields recently publish hundreds to thousands of papers for each year. It makes difficult for researchers to understand research trend of interesting domains. In our paper, we propose an automatic technology keyphrase extraction method to support researcher to understand research trend for each conference or journal. Keyphrase extraction that extracts important terms or phrases from a text, is a fundamental technology for a natural language processing such as summarization or searching, etc. Previous keyphrase extraction technologies based on pretrained language model extract keyphrases from long texts so performances are degraded in short texts like titles of papers. In this paper, we propose a techonolgy keyphrase extraction model that is robust in short text and considers the importance of the word.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.4
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• pp.211-217
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• 2019

As the widespread use of mobile health intervention among Korean patients with chronic disease, it is needed to identify research trends in mobile health intervention on chronic care using text mining technique. This secondary data analysis was conducted to investigate characteristics and main research topics in intervention studies from 2005 to 2018 with a total of 20 peer reviewed articles. Microsoft Excel and Text Analyzer were used for data analysis. Mobile health interventions were mainly applied to hypertension, diabetes, stroke, and coronary artery disease. The most common type of intervention was to develop mobile application. Lately, 'feasibility', 'mobile health', and 'outcome measure' were frequently presented. Future larger studies are needed to identify the relationships among key terms and the effectiveness of mobile health intervention using social network analysis.