문서 자동 요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 목적은 어휘 연관성 정보를 이용하여 한국어 문서를 자동으로 요약하는 효율적이며 효과적인 모형을 개발하는 것이다. 제안한 방법에서는 신문기사와 같은 특정 부류에 국한되는 단어간의 어휘연관성을 이용하여 명사-명사 공기패턴과 명사-동사 공기패턴을 구축하여 문서요약에 이용한다. 크게 불용어 처리 단계, 공기패턴 구축 단계, 문장 중요도 계산 단계, 요약 생성단계의 네 단계로 나누어 요약을 생성한다. 30% 중요문장 추출된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 명사-명사 공기패턴과 빈도만을 이용한 방법보다 명사-동사 공기패턴을 이용한 방법이 좋은 결과를 가져 왔다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권4호
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pp.287-293
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2023
With the rapid development of domestic and international over-the-top markets, a large amount of video content is being created. As the volume of video content increases, consumers tend to increasingly check data concerning the videos before watching them. To address this demand, video summaries in the form of plot descriptions, thumbnails, posters, and other formats are provided to consumers. This study proposes an approach that automatically generates posters to effectively convey video content while reducing the cost of video summarization. In the automatic generation of posters, face recognition and clustering are used to gather and classify character data, and keyframes from the video are extracted to learn the overall atmosphere of the video. This study used the facial data of the characters and keyframes as training data and employed technologies such as DreamBooth, a text-to-image generation model, to automatically generate video posters. This process significantly reduces the time and cost of video-poster production.
해외건설 프로젝트를 기획하고 수행하는 과정에서 현지 시장의 상황을 신속하고 정확하게 파악하는 것은 수익성 창출에 매우 큰 영향을 미친다. 뉴스기사 데이터는 정치, 경제, 사회 등 다양한 관한 정보를 담고 있기 때문에 시장의 상황을 파악하는 데 사용할 수 있는 좋은 데이터이다. 텍스트의 형태로 존재하는 대량의 뉴스기사 데이터로부터 정보를 추출하고 내용을 요약하는 과정에서 인력, 비용, 시간의 소모를 줄이기 위해 텍스트마이닝 기술이 필요하다. 본 연구에서는 뉴스기사에 다양한 주제가 공존한다는 특성으로 인해 발생하는 정보 추출의 한계를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation) 방법론을 사용하여 토픽 모델링을 수행했다. 문서 집단에 존재하는 주제의 개수가 10개라고 가정했을 때, 이용자들의 편의 증진을 위한 프로젝트(2번 주제)와 아프리카 지역의 빈곤 문제를 해결하기 위한 민간 차원의 지원(4번 주제) 등의 주제 집단이 존재하는 것을 확인했다. 이와 같이 문서 집단의 주제를 구분함으로써 더욱 의미있는 정보를 추출하고, 요약 결과의 활용성을 높일 수 있다.
정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.
자연어 처리는 최근 기계학습 및 딥러닝 기술의 발전과 적용으로 성능이 빠르게 향상되고 있으며, 이로 인해 활용 분야도 넓어지고 있다. 특히 비정형 텍스트 데이터에 대한 분석 요구가 증가함에 따라 자연어 처리에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 그러나 자연어 전처리 과정 및 기계학습과 딥러닝 이론의 복잡함과 어려움으로 인해 아직도 자연어 처리 활용의 장벽이 높은 편이다. 본 논문에서는 자연어 처리의 전반적인 이해를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 자연어 처리의 주요 분야와 기계학습 및 딥러닝을 중심으로 한 주요 기술의 현황에 대해 살펴봄으로써, 보다 쉽게 자연어 처리에 대해 이해하고 활용할 수 있는 기반을 제공하고자 한다. 이를 위해 인공지능 기술 분류체계의 변화를 통해 자연어 처리의 비중 및 변화 과정을 살펴보았으며, 기계학습과 딥러닝을 기반으로 한 자연어 처리 주요 분야를 언어 모델, 문서 분류, 문서 생성, 문서 요약, 질의응답, 기계번역으로 나누어 정리하고 각 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형들을 살펴보았다. 그리고, 자연어 처리에서 활용되고 있는 주요 딥러닝 모형들에 대해 정리하고 자연어 처리 분야에서 사용되는 데이터셋과 성능평가를 위한 평가지표에 대해 정리하였다. 본 논문을 통해, 자연어 처리를 자신의 분야에서 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구자들이 자연어 처리의 전반적인 기술 현황에 대해 이해하고, 자연어 처리의 주요 기술 분야와 주로 사용되는 딥러닝 모형 및 데이터셋과 평가지표에 대해 보다 쉽게 파악할 수 있기를 기대한다.
본 연구의 목적은 대학 글쓰기 수업에서 내용지식으로부터 학생의 통합지식을 구성함에 있어 지식통합의 단위와 기준을 세분화하여 제시하는 것이다. 이를 위하여 전형성 있는 대학 글쓰기 교재 세 권을 분석하고 내용지식의 구성에 대한 제시방법을 텍스트 질적 분석방법을 통해 살폈다. 분석 절차와 제시방법은 Creswell의 질적 연구에서의 나선형 분석 모델을 따랐다. 이는 자료 수집부터 분석, 제시까지 순환적으로 반복되는 자료 분석 방법이다. 이를 통해 내용지식 구성단위에는 글 전체 단위, 단락 단위, 문장 단위의 세 가지 차원이 있음을 발견하였다. 또한 내용지식 구성의 체계화된 교육을 위해서 이 세 가지 단위 차원을 모두 다루는 것이 바람직함을 제시하였다. 다음으로 지식통합의 과정별 기준과 교육내용을 제안하였다. 지식의 선별 과정에서는 논지와의 적합성과 보충성의 기준을, 지식의 조직과 통합과정에서는 통일적 통합, 모순적 통합, 배경적 통합, 종합적 통합 등의 기준과 내용을, 지식의 표현과 인용 과정에서는 정확한 표현과 표기법, 출처표시 등의 절차 지식을 제안하였다. 나아가 표현의 차원에서 일반 글쓰기 교재에서 빈번하게 연습되는 '바꿔 말하기' 과정도 '요약, 연계, 해석과 변용'이라는 세 가지 차원에서 연습될 필요가 있음을 제안하였다. 그러나 이러한 결과는 몇 차례 더 세분화의 과정을 거쳐야 대학 수준의 글쓰기 교재에 활용하기 적합하고 체계화된 지식통합의 요목들을 정련할 수 있을 것으로 보이며 이를 추후 연구의 과제로 남긴다.
양방향 방송 서비스로의 전환을 맞아 다양한 사용자 요구 및 기호에 적합한 컨텐츠를 제공하고, 증가하는 방송 컨텐츠를 효율적으로 관리, 이용하기 위해 비디오의 자동 에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 내용 구성이 잘 갖추어진 어학 교육 비디오의 자동 에 대한 방법을 제안한다. 내용 기반을 자동으로 생성하기 위해 먼저 디지털 비디오로부터 샷 경계를 검출한 후, 각 샷을 대표하는 키프레임으로부터 비주얼 특징들을 추출한다. 그리고 추출된 다중 비주얼 특징을 이용해 어학 교육 비디오의 세분화된 내용 정보를 결정한다. 마지막으로, 결정된 내용 정보를 기술하는 요약문을 MPEG-7 MDS(Multimedia Description cheme)에 정의된 계층적 (Hierarchical Summary) 구조에 맞추어 XML 문서로 생성한다. 외국어 회화 비디오에 대해 실험하여 제안한 자동 방법의 효율성을 검증하였으며, 제안한 방법이 교육 방송용 컨텐츠의 다양한 서비스 제공 및 관리를 위한 비디오 요약 시스템에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
인터넷 미디어의 발달과 함께 온라인 문서의 양이 급격하게 증가함에 따라, 문서 요약과 정보 검색 등 다양한 분야에 활용가능한 키워드를 자동으로 찾고자하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 키워드 추출 연구들은 문서에서 나타나는 키워드만을 대상으로 하고 있어, 문서에서 등장하지 않는 잠재 키워드를 추출하지 못하는 한계를 갖고 있다. 잠재 키워드는 실데이터 키워드의 1/4 이상을 차지하고 있으며, 문서에서 나타나지는 않지만 문서의 중요한 개념이나 내용을 함축하고 있어 문서 요약 및 정보 검색에 중요한 역할을 차지할 수 있다. 특히 SNS와 같이 내용이 적어 키워드가 명시적으로 나타나기 어려운 문서에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 잠재 키워드를 추출하기 위해 주어진 문서와 유사한 문서의 키워드를 후보 키워드로 선택하고 후보 키워드를 구성하는 개별 단어들을 이용해 후보 키워드의 중요도를 평가하는 방법을 제안한다. 실험을 통해, 제안 기법이 잠재 키워드를 합리적인 수준으로 추출할 수 있음을 보였다.
시간정보는 정보 추출, 질의응답 시스템, 자동 요약과 같은 자연언어 처리 응용분야에서 중요한 역할을 한다. 사건 탐지 및 추적 분야에서는 기사의 발행일이 기사간 유사도 계산에 많이 사용되고 있지만 그 유용성에는 한계가 있다. 본 연구에서는 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시키기 위해서, 한국어 신문기사를 대상으로 비교적 간단한 자연언어 처리 기술을 사용해서 시간정보를 추출하는 방법을 개발하였다. 시간표현 어구를 추출하기 위해 품사패턴과 어휘사전이 사용되었고, 추출된 시간표현 어구는 정규화 과정을 통해 특정 시각 또는 기간으로 변환되었다. 실험을 통해 시간표현 추출과정의 정확도를 측정하였고, 기사에서 자동으로 추출된 시간을 사용함으로써 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시킬 수 있었다.
최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 장문의 텍스트에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 전역적 개체 관계를 파악하지 못한다. 그리고 이러한 높은 수준의 관계를 정의하지 못하는 것은 데이터의 올바른 정형화를 막는 중대한 문제이다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 전역적 관계를 추출하기 위하여 외부 메모리 신경망 모델을 이용하는 새로운 방식의 전역관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 1차적으로는 단편적인 관계 추출을 실행한 뒤, 외부메모리 신경망을 이용하여 단편적인 관계들을 분석 및 종합하여 텍스트 전체로부터 전역적 관계들을 추출한다. 또한 제안된 모델은 외부 메모리를 통하여 전역적 관계 추출 외에도 주어와 목적어 생략이 잦은 한국어 관계 추출에도 뛰어난 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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