• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.179-187
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• 2020

지속적인 인구 증가율 하락에도 불구하고 평균 수명 상승에 따라 인구 고령화가 빠르게 진행되고 있는 사회환경에서 기술의 진화 및 소득 수준의 상승을 기반으로 건강과 삶의 질에 대한 관심이 증가하며 헬스케어 서비스 시장은 급속히 성장하고 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 2000년부터 2019년 10월까지 특허정보넷(KIPRIS)에 게재된 헬스케어 관련 한국과 미국의 특허데이터를 대상으로 Keyword를 추출한 후 빈도 분석, 시계열 분석, Keyword Network 분석을 수행하였으며, 이를 통하여 헬스케어 분야의 핵심 Keyword가 전통적인 의료 관련 Keyword에서 ICT관련 Keyword로 변화하고 있는 기술 트렌드가 파악되었다. 또한 미국과 비교하여 핵심 Keyword들이 55% 유사한 분포를 보이지만 특허생산량 면에서 절대적인 격차를 확인하였다. 향후에는 핵심 Keyword에 대하여 국내외 연구동향 등 다양한 자료를 분석하여 글로벌 시장에서 유의미한 시사점을 얻을 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제15권4호
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• pp.43-49
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• 1996

본 논문은 keyword spotting 기술을 이용한 247개의 DDD 지역명을 인식 대상으로 하여 화자 독립의 한국어 연속 음성인식을 위한 시스템을 제안하였다. 적용된 인식 알고리즘은 음성에서 시간축의 변화와 스펙트럼의 왜곡을 흡수할 수 있는 모델로 DP와 MLP로 구성된 동적 프로그래밍 신경회로망(DPNN)을 사용하였다. 이와 같은 실험을 위해 단어 모델을 만들고 이에 대한 단어 모델을 keyword 모델과 non-keyword 모델로 구분하여 성능을 향상시킬 수 있도록 하였다. 또한 잘못된 결과를 출력시키지 않기 위해서 후처리 과정을 두고 실험을 하였다. 실험결과, 단독어에 대한 화자 종속 실험은 93.45%의 결과를 보였고, 단독어에 대한 화자 독립 실험은 84.05%의 실험결과를 보였으며, 가장 중요한 간단한 대화체 문장의 keyword spotting 실험은 화자 종속으로 77.34%의 결과를 보였으며, 화자 독립 실험은 70.63%의 결과를 얻었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.44-48
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• 2004

본 논문에서는 자연언어 처리 기술인 구문 분석 모듈을 도입해 단어 이상의 단위인 구 단위를 색인과 검색의 단위로 삼는 구 단위 색인 및 검색 기법의 사용을 제안한다. 초기의 정보검색의 방법으로 단일 주제어를 키워드로 색인하여 검색하는 방식이 널리 사용되어 왔으나 문서의 내용을 정확히 표현하기 어렵고 검색 결과의 문서 집합 또한 너무 커서 사용자의 만족도가 낮다 고도의 문서 처리 측면에서는 웹 문서들 자체가 갖는 다양한 오류들로 인해 현실적으로 충분히 만족할 만할 우수한 성능의 구문 분석 모듈이 구현되기는 어려우므로 상향식 구문 분석 모듈을 구현하여 완전한 구문 분석 결과를 얻지 못하는 많은 문장에 대해서도 가능한 구 단위 색인을 이용하여 검색 정확률과 재현률이 향상되고 검색 과정의 처리 부하도 줄이는 장점을 얻는다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권3호
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• pp.159-166
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• 2009

As shown in Wikipedia, tagging or cross-linking through major keywords in a document collection improves not only the readability of documents but also responsive and adaptive navigation among related documents. In recent years, the Semantic Web has increased the importance of social tagging as a key feature of the Web 2.0 and, as its crucial phenotype, Tag Cloud has emerged to the public. In this paper we provide an efficient method of automated in-text keyword tagging based on large-scale controlled term collection or keyword dictionary, where the computational complexity of O(mN) - if a pattern matching algorithm is used - can be reduced to O(mlogN) - if an Information Retrieval technique is adopted - while m is the length of target document and N is the total number of candidate terms to be tagged. The result shows that automatic in-text tagging with keywords filtered by Information Retrieval speeds up to about 6 $\sim$ 40 times compared with the fastest pattern matching algorithm.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.77-84
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• 2023

생명 공학 및 의학 분야의 논문 수 증가에 따라 문헌 속에서 중요한 정보를 빠르게 찾아 대응하기 위한 키워드 추출의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 생의학 분야에서의 키워드 추출에 대한 다양한 비지도 학습 기반 모델 및 BERT 기반 모델의 성능을 종합적으로 비교하였다. 실험 결과 생의학 분야에 특화된 데이터로 학습된 BioBERT 모델이 가장 높은 성능을 보였다. 이를 통해 생의학 분야의 키워드 추출 연구에서 적절한 실험 환경을 구성하고 다양한 모델을 비교 분석하여, 향후 연구에 필요한 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였다. 이뿐만 아니라, 다른 분야에서도 키워드 추출에 대한 비교적인 기준과 유용한 지침을 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.59-72
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• 2013

In this paper, we propose a keyword query processing technique based on semantic relationships for OWL data. The proposed keyword query processing technique can improve user's search satisfaction by performing two types of associative search. The first associative search uses information inferred by the relationships between classes or properties during keyword query processing. And it supports to search all information resources that are either directly or indirectly related with query keywords by semantic relationships between information resources. The second associative search returns not only information resources related with query keywords but also values of properties of them. We design a storage schema and index structures to support the proposed technique. And we propose evaluation functions to rank retrieved information resources according to three criteria. Finally, we evaluate the validity and accuracy of the proposed technique through experiments. The proposed technique can be utilized in a variety of fields, such as paper retrieval and multimedia retrieval.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.719-728
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• 2016

본 연구에서는 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허 초록을 수집하여 키워드 네트워크 및 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 네트워크 분석을 실시하였다. 먼저 TF-IDF 가중치를 적용하여 중요 키워드를 추출하고 이 중요 키워드와 상관관계가 높은 키워드들을 재추출하여 핵심 키워드를 선정하였다. 선정된 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축한 다음 네트워크 탐지를 시행하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축하여 기술 간의 연결 관계를 분석하였다. 본 연구에서 생성한 키워드 커뮤니티 네트워크는 특허의 내용을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티 간의 연결 관계를 분석함으로써 기술 간의 연관 관계도 파악할 수 있다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과 한국은 보안, 반도체, 이미지 프로세스와 같은 사물 인터넷의 기반 기술 분야의 특허가 중요한 특허 기술로 나타난 반면 미국의 경우 스마트 홈, 대화형 매체 그리고 통신 등과 같은 사물 인터넷 환경, 응용 분야의 기술이 중요한 기술로서 자리잡고 있음을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.227-240
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• 2011

특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.7-16
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• 2019

본 논문의 목적은 1999년에서 2018년 사이 발간된 디자인 관련 연구 논문들을 취합하고, 이들 논문들을 대상으로 키워드 네트워크 분석을 시행함으로써, 최근 20년간의 디자인분야 글로벌 연구의 특성과 동향을 파악하는 것이다. 이를 위해 스코퍼스에 등재된 디자인 분야의 22개 학술지로 부터 3,569개 연구 논문들을 취합하였으며, 저자 키워드와 인덱스 키워드를 활용하여 키워드 네트워크 모델을 설정하였다. 이들로부터 자주 사용되는 키워드들을 분석하였으며, 최근 20년을 4개 기간으로 나누어 각 기간 별로 중심성(연결, 매개) 지표를 산정, 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 디자인관련 주요 연구들과 디자인 관련 융합연구들의 특성과 동향이 키워드 네트워크 분석을 활용하여 정량적으로 설명될 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 결과는 기술발전이 가져올 디자인 여건의 변화를 감지하고 적시성 있는 디자인 관련 연구를 추진하기 위한 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.