• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권1호
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• pp.6-21
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• 2014

This paper proposes a novel knowledge extraction system, TAKES (Two-step Approach for Knowledge Extraction System), which integrates advanced techniques from Information Retrieval (IR), Information Extraction (IE), and Natural Language Processing (NLP). In particular, TAKES adopts a novel keyphrase extraction-based query expansion technique to collect promising documents. It also uses a Conditional Random Field-based machine learning technique to extract important biological entities and relations. TAKES is applied to biological knowledge extraction, particularly retrieving promising documents that contain Protein-Protein Interaction (PPI) and extracting PPI pairs. TAKES consists of two major components: DocSpotter, which is used to query and retrieve promising documents for extraction, and a Conditional Random Field (CRF)-based entity extraction component known as FCRF. The present paper investigated research problems addressing the issues with a knowledge extraction system and conducted a series of experiments to test our hypotheses. The findings from the experiments are as follows: First, the author verified, using three different test collections to measure the performance of our query expansion technique, that DocSpotter is robust and highly accurate when compared to Okapi BM25 and SLIPPER. Second, the author verified that our relation extraction algorithm, FCRF, is highly accurate in terms of F-Measure compared to four other competitive extraction algorithms: Support Vector Machine, Maximum Entropy, Single POS HMM, and Rapier.

• 인지과학
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• 제19권2호
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• pp.143-161
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• 2008

본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 어휘들의 상하위 관계 패턴들을 추출하는 방법을 제안한다. 기존 연구들에서는 어순 교체가 자유로운 한국어의 특성으로 인해 주로 사전의 정의문을 이용하여 어휘들의 의미관계 패턴들을 추출하는 방법을 취하고 있으나, 본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 보다 다양한 의미관계 패턴들을 추출하여 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 기존의 사전들을 이용해 상하위어 쌍들의 목록을 선정하였다. 다음 이 목록의 어휘 쌍들을 포함하는 문장들을 코퍼스에서 추출한 이후, 이로부터 다시 체계적으로 패턴화 할 수 있는 문장들을 추출하여 21 가지 상하위 관계 패턴들로 일반화하였다. 21가지 패턴들을 정규식으로 표현한 뒤 각각 동일한 패턴들을 가진 문장들을 코퍼스에서 다시 추출한 결과 57%의 정확률이 측정되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.1-5
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• 2009

상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 위키피디아 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자하는 위키피디아 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 위키피디아 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.479-486
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• 2005

온톨로지는 차세대 시맨틱 웹을 위한 논리의 기반을 구성하기 위해 제안되었다. 이러한 온톨로지는 특정 분야에 대한 지식을 정형화된 형태로 표현함으로써 기계에 의한 지식의 이해를 가능하게 하고, 이를 사용하여 사용자의 요구에 알맞은 지능화된 서비스를 제공할 수 있게 한다. 하지만, 온톨로지의 구축과 유지는 많은 사람의 시간과 노력을 요구한다. 본 고에서는 온톨로지 구축 방법의 일환으로, 문서로부터 온톨로지를 구성하는 개념간의 관계를 정의하는 자동화된 방법을 제안한다. 본 고에서 제안된 방법은 특정 분야의 문서에 존재하는 개념을 기반으로 개념간의 연관 규칙을 형성하는 개념 쌍을 찾고, 두 개념 사이에 존재하는 내용의 군집화를 통해 두 개념간의 관계를 설명하는 패턴을 찾는다. 마지막으로 패턴간의 군집화를 사용하여 개념 사이의 일반화된 관계를 명시한다. 본 고에서는 제안된 방법을 검증하기 위한 방법으로 TREC(Text REtrieval Conference)에서 제공하는 문서집합을 사용하여 개념간의 관계를 추출, 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법은 개념간의 관계를 설명하는 유용한 정보를 제공할 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.21-30
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• 2009

시맨틱 웹에서는 RDF, RDFS, OWL과 같은 온톨로지 구축 언어를 이용하여 웹 리소스의 메타데이터를 정의한다. 이러한 시맨틱 웹 기술을 이용한 연구는 에이전트를 기반으로 한 온톨로지의 개념에 대한 관계 및 트리플을 추출하기 위한 목적으로 진행되고 있다. 하지만 에이전트 기반의 온톨로지의 개념에 대한 관계 및 트리플의 추출은 에이전트의 특성상 한정된 쿼리 문을 작성하게 된다. 이는 온톨로지 안의 다른 개념에 대한 관계 및 트리플을 추출하고자 할 때는 유연성이 떨어진다. 온톨로지 정보 자체에 대한 유연성 있는 정보 검색을 하기 위해서는 표준 온톨로지 언어에 접근 및 표준 쿼리 언어의 이용이 가능한 쿼리 툴이 필요 하다. 본 논문에서는 OWL 온톨로지에 HTTP 프로토콜을 이용하여 접근이 가능하고, 쿼리를 할 수 있는 SPARQL 쿼리 툴을 제안한다. 툴에 의해 생성되는 쿼리 결과는 SOAP 메시지 형태로 변환 출력함으로써 웹 서비스를 이용한 접근도 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1032-1042
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• 2009

본 연구는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미정보를 미리 추출하여 검색 시에 이용하고자 하는 것이다. 일반적으로 웹 이미지의 태그들은 사용자들에 의해 순서 구분 없이 무작위로 매겨지며 많게는 그 수가 100여개에 이른다. 본 논문에서는 이 태그들 간에 의미정보가 많이 공유된 것일수록 해당 이미지를 설명하는 중요 태그가 될 것임에 착안하여 이미지와 태그 정보가 업 로드되는 시점에 중요도에 따른 우선 태그를 결정하고 이를 검색에 활용하는 방법을 소개한다 제안된 방법은 워드넷에 기반하여 태그의 연관성점수를 계산하고 이를 이용하여 다단계 검색으로 태징된 웹 이미지를 검색한다. 평가를 위하여 제안된 방법으로 검색된 결과와 검색어와 태그의 단순 비교방식인 기존의 검색을 비교하였으며 실험 결과, 정확도와 재현율에서 본 시스템의 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.988-992
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• 2009

본 논문에서는 합성곱 구문 트리 커널(convolution parse tree kernel)과, 한 문장에서 나타나는 두 개체 간의 관계를 가장 잘 설명하는 동사 상당어구에 대한 개념화를 통해 생성되는 워드넷 신셋 벡터(WordNet synsets vector) 커널을 활용하여 과학기술분야 전문용어 간의 관계 추출을 시도하였다. 본 논문에서 적용한 모델의 성능 평가를 위해서 세 가지 검증 컬렉션을 활용하였으며, 각각의 컬렉션 마다 기존의 접근 방법론 보다 우수한 성능을 보여주었다. 특히 KREC 2008 컬렉션을 대상으로 한 성능 실험에서는, 기존의 합성곱 구문 트리 커널과 동사 신셋 벡터(verb synsets vector)를 함께 적용한 합성 커널이 비교적 높은 성능 향상(8% F1)을 나타내고 있다. 이는 성능을 높이기 위해서 관계 추출에서 많이 활용하였던 개체 자질 정보와 더불어 개체 주변에 존재하는 주변 문맥 정보(동사 및 동사 상당어구)도 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.49-61
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• 2017

Wikipedia infoboxes have emerged as an important structured information source on the web. To compose infobox for an article, considerable amount of manual effort is required from an author. Due to this manual involvement, infobox suffers from inconsistency, data heterogeneity, incompleteness, schema drift etc. Prior works attempted to solve those problems by generating infobox automatically based on the corresponding article text. However, there are many articles in Wikipedia that do not have enough text content to generate infobox. In this paper, we present an automated approach to generate infobox for movie domain of Wikipedia by extracting information from several sources of the web instead of relying on article text only. The proposed methodology has been developed using semantic relations of article content and available semi-structured information of the web. It processes the article text through some classification processes to identify the template from the large pool of template list. Finally, it extracts the information for the corresponding template attributes from web and thus generates infobox. Through a comprehensive experimental evaluation the proposed scheme was demonstrated as an effective and efficient approach to generate Wikipedia infobox.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.139-147
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• 2017

문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1043-1054
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• 2009

최근 시맨틱 웹에 대한 관심과 필요성이 높아지면서 시맨틱 웹의 핵심기술인 온톨로지 역시 다양한 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 웹 2.0환경에서 널리 인용되는 폭소노미의 문제들을 해결하기 위한 대안이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 2.0 환경의 폭소노미 기술이 가지는 단점을 보완하고자 폭소노미 기반의 데이터를 온톨로지로 변환해주는 위치 정보 온톨로지 자동 구축 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 폭소노미 기반 웹 서비스인 Flickr에 온톨로지 기술을 적용하여 Flickr의 이미지 데이터들과 이들의 메타데이터인 태그들로부터 위치정보 태그와 공간 관계를 추출하고 OWL형태의 온톨로지로 자동 구축한다. 위치정보 태그와 의미적 공간 관계를 분석하고 추출하기 위해 여러 웹 서비스에서 제공하는 공개질의정보 API(이하 openAPI)를 사용하였다. 따라서 본 연구에서 구현한 시스템은 폭소노미 데이터를 온톨로지의 의미적인 정보로 연결해 줌으로써 개념적인 관계를 보완하고 더욱 정확한 검색결과를 제공 할 수 있도록 한다.