• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.545-554
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• 2004

단일 분류기에 비해 높은 분류성능을 얻기 위해 다수의 분류기들을 결합하여 사용하는 방법은 폭넓게 이용되어 온 기술이다. 하나의 다중 분류기 시스템을 구성하는 일은 다음 두 가지 문제들을 가지고 있다. 첫째는 어떻게 기반 분류기들을 생성하느냐 하는 것이고 둘째는 이들의 예측결과를 어떻게 결합하느냐 하는 것이다. 본 논문에서는 Bagging, Boosting, Stacking 등 기존의 대표적인 다중 분류기 시스템들의 특징을 살펴보고, 문서 분류를 위한 새로운 다중 분류기 시스템들인 Stacked Bagging, Stacked Boosting, Bagged Stacking, Boosted Stacking들을 제안한다. 이들은 Bagging, Boosting, Stacking과 같은 기존 다중 분류기 시스템들의 장점들을 결합한 일종의 혼합형 다중 분류기 시스템들이다. 본 논문에서는 제안된 다중 분류기 시스템들의 성능을 평가하기 위해 MEDLINE, 유즈넷 뉴스, 웹 문서 등의 문서집합을 이용한 문서 분류 실험들을 전개하였다. 그리고 이러한 실험결과를 통해 제안한 혼합형 다중 분류기 시스템들은 전반적으로 기존 시스템들보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.265-276
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• 2019

문서-용어 빈도행렬은 텍스트 마이닝에서 분석하고자 하는 개체 정보를 가지고 있는 일반적인 자료 형태이다. 본 연구에서 문서 분류를 위해 문서-용어 빈도행렬에 적용되는 기존의 용어 가중치인 TF-IDF를 소개한다. 추가하여 최근에 알려진 용어 가중치인 TF-IDF-ICSDF와 TF-IGM의 정의와 장단점을 소개하고 비교한다. 또한 문서 분류 분석의 질을 높이기 위해 핵심어를 추출하는 방법을 제시하고자 한다. 추출된 핵심어를 바탕으로 문서 분류에 있어서 가장 많이 활용된 기계학습 알고리즘 중에서 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 본 연구에서 소개한 용어 가중치들의 성능을 비교하기 위하여 정확률, 재현율, F1-점수와 같은 성능 지표들을 이용하였다. 그 결과 TF-IGM 방법이 모두 높은 성능 지표를 보였고, 텍스트를 분류하는데 있어 최적화 된 방법으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.697-702
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• 2005

주제 중심 웹 문서 수집기는 검색엔진에서 최신의 웹 문서 색인을 유지하는 대안방안으로 부상하고 있다. 그러나 주제 중심 웹 문서 수집기는 비 관심문서에서 연결된 관심문서들을 수집할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점은 문서의 구조적 특징을 고려하지 않아서 발생한다. 특히 문서분석 방법인 문서의 발생 횟수 및 역문헌 발생빈도는 이러한 문제를 야기하는 주요 원인이 된다 주제 중심 웹 문서 수집기의 성능을 향상하기 위해서 본 논문에서는 국소 정보기반의 문서 분할법을 제안한다. 본 논문에서는 문서를 하이퍼링크 주변의 문맥을 고려한 특징 정보들을 사용하여 여러 소각의 문서로 나눈다. 본 논문에서 제안하는 주제 중심 웹 문서 수집기는 나누어진 문서들을 이용하여 하이퍼링크가 관심문서를 가리키는 것인지를 판단하여 문서를 수집할 것인지를 판단한다.

• 통상정보연구
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• 제6권3호
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• pp.41-61
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• 2004

Today, most companies are needed to become interested on e-Biz and information management system. Especially, Data classification format system was very important for application to effective and efficiency management decision support. They should include main entry which consists of department, employee's name, title, publication date. Now, each company is using eleven different methods on data classification format system. In this paper finding result was as follows, in other words, general management document case using the nine date classification methods and special report management document ca se using the twodata classification methods. The aim of this study is to investigate problems that the present data classification format system has and some concerns that should be taken into account in case of the modification of the data classification system and change into a new one. This study is based on the survey in that the company managergave to 35 companies throughout the nation. As a result, the survey indicates that the crucial concerns of the participating managers are ineffective management information source and the duplication of data classification systems. This paper is the transcendental study the introduction of data classification format systems to business companies in Korea. This paper provided the fundamental data for the effective business process reengineering in business activity for management information.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.186-194
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• 2004

인터넷 상의 정보가 급증하여 필요한 정보를 찾고 관련된 정보를 조직화하는데 많은 시간이 소요된다. 따라서 정보접근 부하를 줄일 수 있는 자동적인 문서 분류의 중요성과 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서의 자동 분류 시스템의 설계와 구현을 기술한다. 디렉터리 내의 학습 문서 집합을 기반으로 구성된 대표 단어 집합을 이용하여 문서 분류 모델을 학습하기 위해 SVM을 사용하였다. 본 시스템에서는 정보통신 웹 디렉터리 내의 문서로부터 추출된 단어 집합을 기반으로 SVM을 학습 시킨 후 신규 문서에 대해 문서 분류를 수행한다. 또한 TFiDF를 기반으로 특성을 표현하기 위해 벡터공간 모델을 사용하였고 학습 데이터는 가중치를 갖는 특성 집합으로 표현되어진 긍정 및 부정 집합으로 구성하였다. 실험에서는 문서분류의 결과 및 벡터길이의 관련성을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.789-796
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• 2005

현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.657-668
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• 2001

기존에 단어의 빈도수를 근간으로 하는 문서 분류 시스템에서는 단일 키워드를 사용하기 때문에 사용자의 의도를 충분히 반영한 문서 분류가 어려웠다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 우선 기존의 설명에 근거한 학습방법(explanation based learning)에서 한 예제만 있어도 지식베이스 정보와 함께 개념을 학습할 수 있다는 점에 착안하여 먼저 사용자 질의를 분석, 확장한 후 사용자 의도 트리를 생성한다. 이 의도 트리의 정보를 기존의 키워드 빈도 수에 근거한 문서분류 과정에 제약 및 보충 정보로 사용하여 사용자의 의도에 더욱더 근접한 웹 문서를 분류할 수 있다. 문서를 분류하는 측면에서 볼 때 구조화된 사용자 의도 정보는 단순한 키워드의 한계를 극복하여 문서 분류 과정에서 특정 키워드 빈도수의 임계값을 결정함으로서 잃게되는 문서 및 정보를 좀더 보유하고 재적용할 수 있게 된다. 질의에서 분석, 추출된 사용자 의도 트리는 기존의 통계 및 확률을 사용한 문서 분류기법들과 조합하여 사용자 의도정보를 제공함으로서 카테고리의 형성 방향과 범위를 결정하는데 높은 효율성을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.347-358
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• 2003

인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분텍스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성 랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성 랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권1호
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• pp.27-47
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• 2013

이 연구에서는 자동 색인을 통해 쉽게 얻을 수 있는 자질의 문헌빈도와 장서빈도를 이용하여 자동분류에서 자질 선정 기법을 kNN 분류기에 적용하였을 때, 어떠한 분류성능을 보이는지 알아보고자 하였다. 실험집단으로 한국일보-20000(HKIB-20000)의 일부를 이용하였다. 실험 결과 첫째, 장서빈도를 이용하여 고빈도 자질을 선정하고 저빈도 자질을 제거한 자질선정 방법이 문헌빈도보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다. 둘째, 문헌빈도와 장서빈도 모두 저빈도 자질을 우선으로 선정하는 방법은 좋은 분류성능을 가져오지 못했다. 셋째, 장서빈도와 같은 단순빈도에서 자질 선정 구간을 조정하는 것이 문헌빈도와 장서빈도의 조합보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1204-1217
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• 2004

기존의 통계적인 기법과 기계학습 기법 등을 이용한 자동 문서 분류는 주로 문서 벡터만으로 분류기를 학습하여 분류를 행하기 때문에 특정 범주로 문서를 분류하는데 명확치 않은 경우가 빈번히 발생하여 일정 수준 이상의 정확도를 얻는 데에는 한계를 보이고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존 문서 분류 알고리즘에 범주 간의 관련성을 반영하여 분류를 시행하는 방법을 제안한다. 이 방법은 간단한 알고리즘에 비해 좋은 성능을 보이고 있는 k-NN 분류 알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 범주로 분류하기가 명확치 않을 경우, 객체 기반 시소러스에서 제공되는 범주들 간의 일반화 관계, 집성화 관계, 연관화 관계 그리고 인스턴스 관계를 이용하여 문서가 할당될 범주를 결정함으로써 자동 문서 분류의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법으로 실험한 결과 k-NN 분류 알고리즘의 분류 결과에 비해 재현율은 유지되면서 최고 13.86% 까지 정확률이 향상되었다.