• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.435-436
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• 2015

광고 효과 분석과 극대화를 위해 기업들이 SNS를 활용하는 비중이 갈수록 높아지고 있다. 특히 광고 효과의 실질적인 효과 분석을 위해 SNS 이용자를 대상으로 한 하둡 기반의 키워드 추출 분석이 곽광을 받고 있다. 기존 하둡 기반 키워드 추출 분석은 저장된 데이터를 Map Reduce 방식으로 처리하는 것이 대부분이다. 이 때문에 정보가 실시간(Real Time)으로 전파되는 SNS의 특성을 온전히 반영하지 못 하는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 하둡 기반 키워드 자동 추출 모델의 한계점을 지적하고, 이를 개선하기 위해 실시간 데이터 분석이 가능한 스톰을 활용하는 모델을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.111-113
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• 2016

빠른 속도로 쏟아지고 있는 각종 발행물, 논문들에 대한 표절 검토는 표절 검출 알고리즘을 통해 직접적인 복제, 짜깁기, 말 바꾸어 쓰기 등을 검토하거나 표절 검토자가 직접 해당 문서의 키워드를 검색하여 확인하는 방식으로 이루어지고 있다. 하지만 점점 더 늘어나는 방대한 양의 문서들에 대한 표절 검토 작업은 더욱 정교한 검토 방법론을 필요로 하고 있으며, 이를 돕기 위해 문서의 직접적인 단어나 복제 비교에서 더 나아가 문서의 내용을 비교하여 비슷한 내용의 문서들을 필터링 및 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 문서의 내용을 비교하기 위해 키워드 추출 알고리즘을 선행하며, 이를 통해 문서의 핵심 내용을 비교할 수 있는 기반을 마련하여 표절 검토자의 작업의 정확성과 속도를 향상시키고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1769-1776
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• 2004

효율적인 키워드 추출은 정보검색 시스템에서 중요하지만 많은 키워드 중 적당한 키워드를 결정하기 위한 방법들은 여러 가지가 있다. 그중 단일 키워드만을 검색하는 AC알고리즘을 해결하기 위한 DER구조는 복합키워드 검색이 가능하나 많은 검색시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 DER구조의 검색방법을 기반으로 한 독립적인 검색테이블을 확장하여 EDER 구조라는 알고리즘을 구축하였다. 500개의 텍스트 파일을 실험한 결과 키워드의 포스팅 결과가 AC의 DER구조보다 EDER구조가 작았으며, 검색시간 또한 K5에서 DER구조가 0.6초, EDER구조가 0.2초로 더 빠른 검색을 보며주고 있어 제안 방법이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.638-640
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• 2010

bv의 무한 경쟁 상황에서 고객에 대한 차별화 된 서비스에 대하여 많은 기업들이 그 중요성을 인식하고 고객 만족을 위하여 많은 노력을 해왔다. 그러한 노력들이 체계적인 관리 하에 이루어져 효과를 극대화하여 기업의 이익으로 연결되는지의 관심에 e-CRM에 대한 논의가 많아지고 있다. 이에 따라 e-비즈니스에서의 중요 요소 기술인 SCM, ERP, BPR, ISP 및 CRM (Customer Relationship Management)에 대한 기술개발에 막대한 예산을 책정하여 수익 모델 개발을 고민하고 있다. 이에 본 연구에서는 차별화 된 e-비즈니스 사업 모델을 마련하기 위한 필수 요소 기술로써 키워드 추출 시스템 구조에 대해 살펴보며, 고객확보, 고객개발 및 고객유지의 노하우를 습득한다. 고객확보에서는 잠재고객 및 우량고객을 정의하고 고객의 니즈를 판단하며, 고객개발 부문에서는 고객의 이용률 제고방향과 잠재적 구매 니즈를 분석한다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.47-54
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• 2023

본 논문에서는 자료 조사를 위한 최적의 키워드 추출 및 검색 방법을 제안하였으며, 북한 건설 관련 동향 파악을 예시로 제안 방법을 검증하였다. 대표적인 국내 언론 플랫폼인 빅카인즈(BigKinds)를 활용하여 표본 기사를 선정하고 키워드를 추출하였다. 추출된 키워드는 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 벡터화하였으며, 이를 토대로 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 통해 추출된 키워드 간의 유사도를 검사하였다. 또한 상위 빈도수 10개에 대한 키워드를 기준으로 유사도 0.5 이상인 키워드들을 군집화하였다. 각 군집들은 빅카인즈 검색 양식에 맞추어 군집 내부 키워드 간에는 'OR', 군집 간에는 'AND'로 형성하였다. 심층 분석 결과, 본래 목적에 맞는 유의미한 기사들이 추출되었음을 확인할 수 있었다. 기존의 분류체계 및 검색 양식을 변형시키지 않은 상태에서 사용자의 세부 목적을 충족시키는 자료 조사·분류가 가능하게 되었다는 점에서 의의를 갖는다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.564-568
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• 2011

오늘날 마이크로블로그는 스마트폰의 보급과 더불어 대중적인 정보전달 방식의 하나로 자리 잡고 있으며, 기존의 정보매체에 비해 사용자들의 관심사 변화를 보다 빠르게 반영하는 특징을 지닌다. 특히 다수 사용자의 관심을 끌고 있는 토픽의 경우, 다양한 정보 출처로부터 풍부한 정보를 제공할 수 있는 잠재력을 보유하고 있기도 하다. 그럼에도 불구하고 높은 비율로 존재하는 노이즈 등으로 인해 마이크로블로그로부터 유용한 정보를 획득하기란 쉽지 않은 문제로 남아있다. 지금까지 특정 문서로부터 주제를 효율적으로 추출, 추적하는 다양한 방법이 제안되었으나, 마이크로블로그와 같은 단문의 문서가 대량으로 생산되는 경우에 활용하기에는 미흡한점이 있었다. 본 논문에서는 특정 주제어가 주어졌을 때, 키워드 그래프를 구성함으로써 그에 대한 사용자들의 관심사가 어떻게 변화하는지를 효과적으로 파악하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 크게 마이크로블로그 내에서의 단어 동시출현빈도를 이용하여 단어간 키워드 그래프를 생성하는 과정과, 네트워크 분할 기법을 이용하여 그래프를 적절히 분할함으로써 사용자의 관심사 별로 나누는 과정을 포함한다. 선별된 주제어에 대해 제안된 방법을 적용해 봄으로서 적은 비용으로 효과적인 주제 발견 및 분할이 가능함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1800-1817
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• 2022

With the development of the economy and the improvement of living standards, the hot issues in the subject area have become the main research direction, and the mining of the hot issues in the subject currently has problems such as a large amount of data and a complex algorithm structure. Therefore, in response to this problem, this study proposes a method for extracting hot keywords in scientific journals based on the improved BERT model.It can also provide reference for researchers,and the research method improves the overall similarity measure of the ensemble,introducing compound keyword word density, combining word segmentation, word sense set distance, and density clustering to construct an improved BERT framework, establish a composite keyword heat analysis model based on I-BERT framework.Taking the 14420 articles published in 21 kinds of social science management periodicals collected by CNKI(China National Knowledge Infrastructure) in 2017-2019 as the experimental data, the superiority of the proposed method is verified by the data of word spacing, class spacing, extraction accuracy and recall of hot keywords. In the experimental process of this research, it can be found that the method proposed in this paper has a higher accuracy than other methods in extracting hot keywords, which can ensure the timeliness and accuracy of scientific journals in capturing hot topics in the discipline, and finally pass Use information technology to master popular key words.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.667-671
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• 2002

효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권1호
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• pp.48-53
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• 2021

Herein, we propose a document analysis system that analyzes papers or reports transformed into XML(Extensible Markup Language) format. It reads the document specified by the user, extracts keywords from the document, and compares the frequency of keywords to extract the top-three keywords. It maintains the order of the paragraphs containing the keywords and removes duplicated paragraphs. The frequency of the top-three keywords in the extracted paragraphs is re-verified, and the paragraphs are partitioned into 10 sections. Subsequently, the importance of the relevant areas is calculated and compared. By notifying the user of areas with the highest frequency and areas with higher importance than the average frequency, the user can read only the main content without reading all the contents. In addition, the number of paragraphs extracted through the deep learning model and the number of paragraphs in a section of high importance are predicted.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.521-526
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• 2005

본 논문에서는 저 품질의 한글 문서 영상에서 OCR 기반 검색 시스템의 대안으로 키워드 검출 시스템(Keyword Spotting)을 제안하고 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교한다. 제안 시스템은 문자 분할, 키워드 특징 추출 그리고 단어 매칭으로 구성된다. 문자 분할 단계에서는 인접한 두 문자간의 연결을 효과적으로 분리하면서 문자 넓이 값의 분산이 최소가 되도록 하는 문자 분할 방법을 제안한다. 키워드 특징은 서체별 문자 모델의 결합으로 구성한다. 단어 매칭 단계에서는 문자 매칭에 기반한 단어 대 단어 매칭 방법을 적용한다. 본 논문에서 제안한 키워드 검출 시스템의 성능을 평가하기 위해 한글 문서 영상을 대상으로 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교하였다. 그 결과 한글 글자 크기가 작고 문서의 상태가 좋지 않은 경우 제안한 키워드 검출 시스템에 의한 검색 성능이 OCR 기반 검색 시스템 보다 우수함을 입증하였다.