• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 정보관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.251-267
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• 2004

이 연구에서는 전통적인 인쇄매체 환경에서 지식에 대해 지역적인 접근법을 제공하는 권말색인과 목차의 기능에 착안하여 용어 클러스터링 실험과 클러스터 대표어 선정 실험을 통해 개별문서의 지식구조 자동 생성 기법을 제안하였다. 자동 생성된 지식구조가 갖는 기능성을 평가하여 정보 검색 환경에서의 적용 가능성을 확인하였다. 용어 클러스터링 실험에서는 워드 기법의 성능이 중복 분류를 허용하는 퍼지 K-means 클러스터링 기법에 비해 높았으며, 클러스터 대표어 선정 기법으로는 단락빈도를 이용한 경우가 가장 좋은 성능을 나타냈다. 또한, 이용자 태스크를 기반으로 하여 최종적으로 생성된 지식구조의 기능성을 평가한 결과, 이 연구에서 자동 생성된 지식구조가 인쇄매체 환경에서의 권말색인과 목차가 갖는 기능을 어느 정도 수행한다는 것을 입증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.31-37
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• 2003

본 연구는 다중어 질의어를 제공하는 대용량 정보검색 시스템, 콘도르에 대한 고찰이다. 이 시스템은 전북대학교, (주)서치라인, 그리고 카네기멜론 대학교가 컨소시엄 형태로 개발하였다. 이 시스템의 질의처리는 확률 모델을 기반하고 있으며 최근 정보검색 시스템에서 제공하는 문서 클러스터링 기능을 제공하고 있다. 특히 시스템의 특징은 다중어 질의어를 처리하고 질의를 중심으로 온라인으로 문서를 클러스터링하고 요약하는 것이다. 본 시스템은 이미 국내의 3,000만개 웹페이지에 대한 테스트를 마쳤으며 그 안정성을 확보하고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.106-116
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• 2021

To increase the quality of the system in the subjective-type question grading and document classification, we need the paragraph detection. But it is not easy because it is accompanied by semantic analysis. Many researches on the paragraph detection solve the detection problem using the word based clustering method. However, the word based method can not use the order and dependency relation between words. This paper suggests the paragraph detection system using syntactic-semantic relation between words with the Korean syntactic-semantic analysis. This system is the hybrid system of word based, concept based, and syntactic-semantic tree based detection. The experiment result of the system shows it has the better result than the word based system. This system will be utilized in Korean subjective question grading and document classification.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.2108-2115
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• 2000

The conventional Boolean retrieval systems based on vector spae model can provide the results of retrieval fast, they can't reflect exactly user's retrieval purpose including semantic information. Consequently, the results of retrieval process are very different from those users expected. This fact forces users to waste much time for finding expected documents among retrieved documents. In his paper, we designed a bayesian SOM(Self-Organizing feature Maps) in combination with bayesian statistical method and Kohonen network as a kind of unsupervised learning, then perform classifying documents depending on the semantic similarity to user query in real time. If it is difficult to observe statistical characteristics as there are less than 30 documents for clustering, the number of documents must be increased to at least 50. Also, to give high rank to the documents which is most similar to user query semantically among generalized classifications for generalized clusters, we find the similarity by means of Kohonen centroid of each document classification and adjust the secondary rank depending on the similarity.

• 정보관리연구
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• 제35권3호
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• pp.125-138
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• 2004

이 연구에서는 현재의 정보검색 환경에서 이용자 친화적인 검색 시스템을 개발하기 위한 한 방안으로 개별문서의 계층적 지식구조 브라우징 인터페이스를 제안하였다. 계층적 형태를 갖는 개별문서의 지식구조를 자동 생성하기 위해 개별문서에 출현한 용어를 이용하여 대군집과 소군집의 용어 클러스터링 결과에 대해 클러스터 대표어 선정 작업을 수행하였고, 이를 대상으로 다차원 척도법을 이용하여 2차원 공간에 개별문서의 지식구조를 표현함으로써 이용자가 개별문서에 대해 보다 용이하게 접근할 수 있는 브라우징 인터페이스를 마련하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.26-31
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• 2005

본 논문에서는 웹 검색엔진에서 일반적으로 사용하는 문서요약에 대한 연구로써 문서 내에 있는 문장들의 꼭짓점을 연결하는 완전그래프기법을 도입하여 요약내용을 좀 더 간결하고 함축하게 하는 통계요약기법을 제안했다. 이 요약기술을 지금까지 통계 문서요약기술에서 우수하다고 판단된 클러스터링 기법과 MMR 기법 등과 비교하였다. 특히, 요약 성능을 평가하기 위하여 인위적으로 요약된 요약문을 기준으로 한 각 요약기법들의 FScore값들과 비교하였다. 이 기술들 중에서 완전그래프기법이 약 $30\%$정도 성능향상을 보였다.

• 혜화의학회지
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• 제23권1호
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• pp.115-124
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• 2014

Objectives : There are plenty of medical record of acupuncture & moxibustion in Traditional East Asian medicine(TEAM). We performed this study to find out the hidden criteria lies on this record to choose proper acupoints. Methods : "Zhenjiuzishengjing", ancient TEAM book was analysed using document clustering techniques. Corpus was made from this book. It contained 196 texts driven from each symptoms. Each texts converted to vector representing frequency of 349 acupoints. Distance of vectors calculated by weighted Euclidean distance method. According to this distances, hierarchical clustering of symptoms was builded. Results : The cluster consisted of five large groups. they had high corelation with body part; head and face, chest, abdomen, upper extremity, lower extremity, back. Conclusions : It assumes that body part of symptom is the most importance criteria of acupoints selecting. some high similar symptom vectors consolidated this result. the other criteria is cause and pathway of illness. some symptoms bound together which had common cause and pathway.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.867-874
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• 2004

K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 $20{\%}$이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권2호
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• pp.95-108
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• 2014

오피니언 마이닝은 문서로부터 의견을 추출하는 텍스트 마이닝의 응용분야로 현재 활발한 연구가 진행되고 있다. 대부분의 관련 연구는 특정 제품군에 대해서 주어진 특징별로 긍정과 부정 평가를 나누는 감성분류에 초점을 맞추고 있다. 하지만 제품별로 강조되는 특성들을 구별해내는 연구는 거의 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 특성별로 오피니언 문서들을 분류하고, 이를 이용하여 특정 제품군에 대해서 제품별로 강조되는 특성들을 선별하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 텍스트 클러스터링을 활용하였으며, 새로운 유사도 계산 방식을 사용하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.