• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.3
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• pp.591-598
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• 2021

It's possible to get the word-vector by the statistical SVD or deep-learning CBOW and LSTM methods and theses ones learn the contexts of forward/backward words or the sequence of following words. It's used to analyze the poems by Ki Hyung-do with similar words recommended by the word-vector showing the core images of the poetry. It seems at first sight that the words don't go well with the images but they express the similar style described by the reference words once you look close the contexts of the specific poems. The word-vector can analogize the words having the same relations with the ones between the representative words for the core images of the poems. Therefore you can analyze the poems in depth and in variety with the similarity and analogy operations by the word-vector estimated with the statistical SVD or deep-learning CBOW and LSTM methods.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.13-16
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• 2022

LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.526-529
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• 2018

본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.31 no.3
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• pp.73-90
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• 2019

The purpose of this study was to explore the differences in perceptions of male and female students about population problems and to draw up implications for population education. Using text mining, the report about population problem, which had written by students in population education class, were analysed. After extracting key words, semantic networks were visualized. The results were as follows. First, the high frequency words were the same for each gender. Second, key words based on frequency did not differ depending on gender. And the key words extracted by the correlation analysis and bigram were different. That is, in the semantic network of girls' words, the network of "life"-"marriage"-"birth"-"pregnancy" appeared independently, distinguishing it from male students who showed separate objective links to population problems. Therefore, it drew suggestions that male and female students should be viewed as heterogeneous groups with different cognitive structures on population problems and that the content and methods of population education should be approached differently depending on gender.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.6
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• pp.595-602
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• 2008

The focused word of each sentence is a help in recognizing and understanding spoken Korean. To find the method of focused word spotting at spoken speech signal, we made an analysis of the average and variance of Fundamental Frequency and the average energy extracted from a focused word and the other words in a sentence by experiments with the speech data from 100 spoken sentences. The result showed that focused words have either higher relative average F0 or higher relative variances of F0 than other words. Our findings are to make a contribution to getting prosodic characteristics of spoken Korean and keyword extraction based on natural language processing.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.176-178
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• 2018

트위터는 최대 140자의 단문을 주고받는 소셜 네트워크 서비스이다. 트위터의 해시 태그는 주로 문장의 핵심 단어나 주요 토픽 등을 링크하게 되는데 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 키워드 추출에 활용한다. 문장을 Character CNN, Bi-LSTM을 통해 문장 표현을 얻어내고 각 Span에서 이러한 문장 표현을 활용하여 Span 표현을 생성한다. Span 표현을 이용하여 각 Span에 대한 Score를 얻고 높은 점수의 Span을 이용하여 키워드를 추출한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.3
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• pp.242-247
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• 2004

Conventional keyword spotting systems use the connected word recognition network consisted by keyword models and filler models in keyword spotting. This is why the system can not construct the language models of word appearance effectively for detecting keywords in large vocabulary continuous speech recognition system with large text data. In this paper to solve this problem, we propose a keyword spotting system using pseudo N-gram language model for detecting key-words and investigate the performance of the system upon the changes of the frequencies of appearances of both keywords and filler models. As the results, when the Unigram probability of keywords and filler models were set to 0.2, 0.8, the experimental results showed that CA (Correctly Accept for In-Vocabulary) and CR (Correctly Reject for Out-Of-Vocabulary) were 91.1% and 91.7% respectively, which means that our proposed system can get 14% of improved average CA-CR performance than conventional methods in ERR (Error Reduction Rate).

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.5
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• pp.399-404
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• 2010

In this paper, we propose a method for precision improvement based on core clusters and term proximity. The method is composed by three steps. The initial retrieval documents are clustered based on query term combination, which occurred in the document. Core clusters are selected by using proximity between query terms. Then, the documents in core clusters are reranked based on context information of query. On TREC AP test collection, experimental results in precision at the top documents(P@100) show that the proposed method improved 11.2% over the language model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.153-157
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• 1996

본 논문은 연속 분포 HMM을 사용한 핵심어 추출기법(Keyword Spotting)과 화자 인식에 기반한 음성 다이얼링 및 부서 안내에 관한 것이다. 개발된 시스템은 상대방의 이름, 직책, 존칭 등에 감탄사나 명령어 등이 혼합된 형태의 자연스런 음성 문장으로부터 다이얼링과 안내에 필요한 핵심어를 자동 추출하고 있다. 핵심 단어의 사용에는 자연성을 고려하여 문법적 제약을 최소한으로 두었으며, 각 단어 모델에 대해서는 음소의 갯수 더하기 $3{\sim}4$개의 상태 수와 3개 정도의 mixture component로써 좌우향 모델을, 묵음모델에 대해서는 2개 상태의 ergodic형 모델을 구성하였다. 인식에 있어서는 프레임 동기 One-Pass 비터비 알고리즘과 beam pruning을 채택하였으며, 인식에 사용된 어휘는 36개의 성명, 8개의 직위 및 존칭, 5개 정도의 호출어, 부탁을 나타내는 동사 및 그 활용이 10개 정도이다. 약 $3{\sim}6$개 정도의 단어로 구성된 문장을 실시간($1{\sim}3$초이내)에 인식하고, 약 98% 정도의 핵심어 인식 성능을 나타내고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.196-198
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• 2016

해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.