• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2374-2381
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• 2012

본 논문은 퍼지와 의미특징을 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 문장집합의 의미특징을 이용하여 대표문장을 생성하고, 대표문장과 문장집합의 퍼지관계를 이용함으로써 질의를 잘 나타내는 스니핏을 추출한다. 또한 의사연관 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.30-38
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• 2011

본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(BOW, bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.45-52
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• 2012

본 논문은 군집 중요 용어들과 위키피디아(Wikipedia)의 동음이의어를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 중요 용어들을 선택함으로서 군집을 대표할 수 있는 군집 주제(topic)의 개념을 잘 표현할 수 있으며, 군집의 중요 용어에 위키피디아의 동음이의어를 사용하여 확장함으로써 문서와 군집 간의 의미관계를 고려하지 않는 용어집합(bag-of-words) 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집의 중요 용어를 이용하여 문서집합을 재 군집하여 초기 군집을 정제함으로써 군집방법의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.179-186
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• 2009

본 논문에서는 학습이 가능한 특정화자의 발화음성이 있는 경우, 잡음과 반향이 있는 실 환경에서의 스테레오 마이크로폰을 이용한 특정화자 음성복원 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 반향이 있는 환경에서 음원들을 분리하는 다중경로 암묵음원분리(convolutive blind source separation, CBSS)와 이의 후처리 방법을 결합함으로써, 잡음이 섞인 다중경로 신호로부터 잡음과 반향을 제거하고 특정화자의 음성만을 복원하는 시스템을 제시한다. 즉, 비음수 행렬분해(non-negative matrix factorization, NMF) 방법을 이용하여 특정화자의 학습음성으로부터 주파수 특성을 보존하는 기저벡터들을 학습하고, 이 기저벡터들에 기반 한 두 단계의 후처리 기법들을 제안한다. 먼저 본 시스템의 중간단계인 CBSS가 다중경로 신호를 입력받아 독립음원들을(두 채널) 출력하고, 이 두 채널 중 특정화자의 음성에 보다 가까운 채널을 자동적으로 선택한다(채널선택 단계). 이후 앞서 선택된 채널의 신호에 남아있는 잡음과 다른 방해음원(interference source)을 제거하여 특정화자의 음성만을 복원, 최종적으로 잡음과 반향이 제거된 특정화자의 음성을 복원한다(복원 단계). 이 두 후처리 단계 모두 특정화자 음성으로부터 학습한 기저벡터들을 이용하여 동작하므로 특정화자의 음성이 가지는 고유의 주파수 특성 정보를 효율적으로 음성복원에 이용 할 수 있다. 이로써 본 논문은 CBSS에 음원의 사전정보를 결합하는 방법을 제시하고 기존의 CBSS의 분리 결과를 향상시키는 동시에 특정화자만의 음성을 복원하는 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 본 제안 방법이 잡음과 반향 환경에서 특정화자의 음성을 성공적으로 복원함을 확인할 수 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.59-76
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• 2023

본 연구에서는 일반대중들이 쉽게 접할 수 있는 뉴스 기사 데이터와 항만 연구자들의 인사이트가 반영된 국내 학술지 초록 데이터를 통하여 다양한 시각에서 항만안전에 대해 알아보고자 하였다. 본 연구의 의의는 방대한 양의 데이터가 쏟아지고 있는 현 시대에 맞는 새로운 방식인 온라인상의 빅데이터를 활용한 분석을 통해 새로운 시각에서의 항만안전과 관련된 위험요인을 탐색하고자 함에 있다. 본 연구에서는 파이썬을 활용한 NMF기반의 토픽모델링을 실시하여 데이터별 주요 토픽을 도출한 후 각 토픽에 대한 의미분석을 실시하였다. 뉴스 기사 데이터에서는 주로 항만안전 위험요인 중 자연적 요인, 환경적 요인이 도출되었고 학술지 초록 데이터에서는 보안적 요인, 기계적 요인, 인적요인, 환경적 요인, 자연적 요인이 도출되었다. 이를 통해 항만안전의 회복탄력성 강화 등 국내 항만의 안전강화전략 필요성, 항만안전에 대한 일반대중들의 시각을 넓히기 위한 안전의식개선 필요성, 항만산업 환경이 안전하고 전문화된 성숙한 항만으로 발전할 수 있는 정책적 차원과 인식적 차원의 연구를 진행할 필요성을 도출하였다. 결과적으로 일반대중들의 시각과 항만 연구자의 시각에서 두드러지게 나타나는 항만안전 위험요인을 탐구함으로써 국내 항만이 항만안전을 위해 개선해야할 주요 요인들을 밝혔고 항만의 안전성확보가 더욱 중요해지는 시점에서 기존의 항만에서 항만안전 문화를 가진 성숙된 항만으로 발전하기 위한 기초자료를 제공하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.35-44
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• 2023

최근 텍스트 분석으로 트렌드 분석이나 연구 동향 분석을 하는 연구 사례가 많다. 텍스트 분석을 위한 자료 수집에 사용되는 검색어가 약어일 때 약어의 특성상 의미 중의성 해소가 필요하다. 다수의 연구에서는 연구에 필요한 자료를 찾기 위해 수작업으로 자료를 하나씩 읽어 문서를 분류하고 있다. 약어의 의미 중의성 해소를 위한 연구는 단어의 의미를 명확화하는 연구가 대부분이고 지도학습을 이용하고 있다. 약어 중의성 해소를 위한 선행 방법은 약어로 검색된 자료에서 연구 대상 자료를 찾는 문서 분류에는 적합하지 않으며 관련 연구도 부족하다. 본 연구에서는 데이터 전처리 단계에서 비지도 학습 방법인 비음수 행렬 분해 방법으로 토픽 모델링을 진행하여 약어로 수집된 문서를 반자동으로 분류하는 방법을 제시한다. 이를 검증하기 위해 'MSA'라는 약어 검색어로 학술 데이터베이스에서 논문 자료를 수집했다. 수집된 논문 1,401편에서 제안된 방법으로 316편의 Micro Services Architecture와 관련된 논문을 찾았다. 제안된 방법의 문서 분류 정확도는 92.36%로 측정되었다. 제안된 방법이 수작업에 따른 연구자의 시간과 비용을 줄일 수 있기를 기대한다.