• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
• /
• pp.356-360
• /
• 2007

인터넷이 폭 넓게 보급되어 개인의 의견을 개진할 기회가 확대됨에 따라 정치, 경제 등의 사안이나 제품 기업의 이미지, 공인에 대한 긍정.부정의 글을 개진할 수 있게 되었다. 이러한 현상에 따라 기업, 제품, 혹은 공공의 분야에서 일반 개인들이 어떻게 생각하는가에 대한 분석 및 자료수집의 필요성이 높아지고 있다. 감성용어 문서분류시스템은 문서의 내용 중 감성기반의 용어들에 기반하여 이에 대한 패턴을 정의하고 이에 대응하는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 하지만 자동문서 분류를 하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 수집 보관하기 위한 분산 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 감성기반 문서분류 시스템을 위한 감성용어 추출 및 긍정, 부정의 패턴을 검색해 자동 문서분류를 위해 RTI(Run Time Infrastructure)를 통한 분산 시스템 환경으로 구성하였다.

• Journal of Chest Surgery
• /
• 제28권4호
• /
• pp.431-436
• /
• 1995

Congenital esophago-bronchial fistula without atresia is very rare and usually demonstrate more insidious clinical effects, and patients may reach adult life before the diagnosis. We had been experienced a typical case of esophago-bronchial fistula without atresia and document the case. A 42-year-old women was admitted to our hospital due to frequent choking symptom and attacks of pneumonia, and patient status was in chronic pulmonary infection status such as most probably bronchiectatic state of right middle & lower lobe including significant destructive changes. We had confirmed esophago-bronchial fistula without atresia with esophagoscopy, esophagogram, and chest CT, and performed esophago-bronchial fistulectomy and right middle & lower lobectomy. Its belongs to type II of Braimbridge`s classification for congenital esophago-bronchial fistula. Postoperation course was smooth and uneventful.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.27-32
• /
• 2005

최근 들어 데이터 마이닝 기법을 컴퓨터 네트워크의 침입 탐지에 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 분야에서 프로그램 행위가 정상적인지 비정상적인지를 분류하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해, 택스트 마이닝 기법중의 하나인 k 최근접 이웃 (kNN) 분류기를 이용한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 택스트 분류 기법을 적용하기 위해 각각의 시스템 호출을 단어로 간주하고, 시스템 호출의 집합들을 문서로 간주한다. 이러한 문서들은 kNN 분류기를 이용하여 분류된다. 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
• /
• pp.691-692
• /
• 2008

유해 문서를 분류하기 위한 고정된 등급에 의한 분류가 아닌 사용자의 필요에 의해 다양한 등급으로 분류할 수 있는 분류기를 구현하였다. 자질 생성을 위해 ${\chi}^2$, IG, DF, ICF를 이용하였으며, 분류를 위해 나이브 베이지언, C4.5, kNN, SVM을 이용하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한안전경영과학회 2007년도 추계학술대회
• /
• pp.425-432
• /
• 2007

In the policy management of the safety&health, the environment and the quality, the documentation of the management system is required in every international regulatory guides. In case of 3 level classification of the system documents, it generally will be identified such name as the manual, the procedure and the job instruction. Each document has the unique role and usage though, the job instructions, especially, would be developed to support the practical job worker. So, the job instructions should be reflect the latest know-how of the job-handling methods. And that, it should be used at any times by the practical job worker. This study is planned to survey the actual usage status of the job instructions of the domestic enterprises, and tried to suggest the effective way of maintaining the documents.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.35-42
• /
• 2005

문서 분류에서의 one class 분류 문제는 오직 하나의 범주를 생성하고 새로운 문서가 주어졌을 때 그 문서가 미리 만들어진 하나의 범주에 속하는가를 판별하는 문제이다. 기존의 여러 범주로 이루어진 분류 문제를 해결할 때와는 달리 one class 분류에서는 학습 시에 관심의 대상이 되는 하나의 범주와 관련이 있는 문서들만을 사용하여 학습을 수행하기 때문에 범주의 경계를 정하는 것은 매우 어려운 작업이다. 이에 본 논문에서는 기존의 연구에서 one class 분류 문제를 해결할 때 관심의 대상이 되는 예제의 일부를 부정 예제로 간주하여 one class 문제를 two class 문제로 변환하고 추가적으로 새로운 가상 부정 예제를 설정하여 학습을 수행하였던 방법에서 더 나아가 범주화를 위한 적절한 부정자질을 선택하고 이를 긍정자질과 함께 사용하여 학습을 수행한 후 SVM을 통하여 범주화 성능을 학인 해 보기로 한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
• /
• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
• /
• pp.295-302
• /
• 2001

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
• /
• pp.382-385
• /
• 2016

본 논문은 현재 영역 별로 파편화된 여러 O2O(Online to Offline) 서비스들을 통합적으로 제공하기 위해 자연어를 통한 NUI(Natural User Interface)를 개발하여 사용자가 명시한 상품 정보의 항목을 자동으로 분류하고자 한다. 이를 위해 e-commerce 도메인 정보 학습에 적합한 나이브 베이즈 분류(Naive Bayes Classifier) 알고리즘을 사용한다. 학습에는 미국 e-commerce 사이트 Groupon의 상품 정보와 분류 체계를 사용하며, 학습 데이터의 특징을 분석하여 상품 정보에 특화된 학습 데이터 정제 및 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 통한 단어 별 가중치를 적용하여 알고리즘의 정확도를 향상시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
• /
• pp.253-255
• /
• 2000

어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency)기반의 정보검색의 방삭에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문서의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)주관으로 열리는 TREC(Text REtrieval Conference)중 1999년에 열린 TREC-8의 사용자의 질문(Question)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.262-264
• /
• 2001

본 논문은 덱스트 형태로 존재하는 문서가 특정 범주가 특정 범주에 속하는 지를 판별하는데 있어서 그 문서를 표현하고 있는 특징을 어떻게 선택할 것인가와 얼마나 선택할 것인가가 미치는 영향을 실험을 통하여 측정하였다. 우리는 실험을 통하여 특징 선택 방법이 분류 성능에 미치는 영향을 알아보고자 하였고, 특징의 개수와 분류 성능과의 상관관계, 그리고 범주의 개수와 특징의 개수와의 관계를 규명하고자 하였다. 결과를 통하여 우리는 뉴스 그룹 문서의 경우 그 분포상황의 특이성에 기인하여 정보획득 방법이 가장 좋은 성능을 냄을 알 수 있었고, 문서의 특징의 개수에 따라 성능에 있어서 커다란 차이가 있음도 알게 되었다. 또한 정보획득 방법과 나이브 베이지안 분류방법을 이용했을 때 가장 좋은 성능을 도출하는 특징의 개수가 범주의 개수에 비례함을 알 수 있었다.