• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.297-298
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• 2023

COVID-19 가 사실상 종식됨에 따라 대학 강의가 비대면 온라인 강의에서 대면 강의로 전환되었다. 온라인 강의에서는 다시 보기를 통한 복습이 가능했지만, 대면강의에서는 녹음을 통해서 이를 대체하고 있다. 하지만 다시 보기와 녹음본은 원하는 부분을 찾거나 내용을 요약하는데 있어서 시간이 오래 걸리고 불편하다. 본 논문에서는 강의 내용을 STT(Speech-to-Text) 기술을 활용하여 텍스트로 변환하고 ChatGPT(Chat-Generative Pre-trained Transformer)로 요약하는 애플리케이션을 제안한다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.2
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• pp.139-147
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• 2017

Most of the information prevailing in the Internet space consists of textual information. So one of the main topics regarding the huge document analyses that are required in the "big data" era is the development of an automated understanding system for textual data; accordingly, the automation of the keyword extraction for text summarization and abstraction is a typical research problem. But the simple listing of a few keywords is insufficient to reveal the complex semantic structures of the general texts. In this paper, a text-visualization method that constructs a graph by computing the related degrees from the selected keywords of the target text is developed; therefore, two construction models that provide the edge relation are proposed for the computing of the relation degree among keywords, as follows: influence-interval model and word- distance model. The finally visualized graph from the keyword-derived edge relation is more flexible and useful for the display of the meaning structure of the target text; furthermore, this abstract graph enables a fast and easy understanding of the target text. The authors' experiment showed that the proposed abstract-graph model is superior to the keyword list for the attainment of a semantic and comparitive understanding of text.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.16 no.4
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• pp.271-285
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• 2005

An experiment was conducted to investigate the effect of three types of prior knowledge (domain related knowledge, summary-writing strategy knowledge, and neutral unrelated knowledge) and two types (analytic and wholistic) of cognitive styles on the quality of the summary writing of a descriptive text. The results showed that learning domain-related knowledge and summary-writing-strategy knowledge increased the level of understanding of the target text and the quality of the summary; the former operating mainly at the understanding phase, and the latter operating mainly during the summary planning and producing phases. The effect of the types of cognitive style was found somewhat limited but mainly operating In the process of planing the summary. Other features of time course in writing a summary were further discussed.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.6
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• pp.417-424
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• 2002

Automatic text categorization is a problem of assigning predefined categories to free text documents. In order to classify text documents, we have to extract good features from them. In previous researches, a text document is commonly represented by the frequency of each feature. But there is a difference between important and unimportant sentences in a text document. It has an effect on the importance of features in a text document. In this paper, we measure the importance of sentences in a text document using text summarizing techniques. A text document is represented by features with different weights according to the importance of each sentence. To verify the new method, we constructed Korean news group data set and experiment our method using it. We found that our new method gale a significant improvement over a basis system for our data sets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.175-177
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• 1999

본 논문에서는 수사 정보와 문장간 유사도를 이용하여 문서의 수사 구조 트리를 생성하는 방법을 제안하였다. 말뭉치에서 찾아낸 수사 정보를 종류별로 분류하고, 이를 사용해서 문서 내의 수사 정보를 추출해서 가능한 모든 구조를 생성한다. 다음으로 문장간의 유사도를 사용해서 가중치가 가장 높은 하나의 구조를 선택한다. 생성된 수사 구조를 사용하여 문서를 요약할 수 있는데, 수사 정보는 언어적 특성을 이용하는 것이므로 모데인에 독립적인 요약 시스템을 만들 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.181-183
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• 1999

대량의 정보를 빠르고 쉽게 검색하기 위한 많은 문서 자동 요약 시스템이 개발되고 있다. 현재에는 원문에서의 추출을 통한 방법 뿐 아니라 요약문의 생성에 초점을 두고 요약 시스템을 위해 대표 개념어 생성기를 위한 구성 방안을 제시한다. 격틀 구성을 위한 단계별 과정과 핵심어의 추출, 그리고 격틀 구성의 제한 요건을 서술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.352-354
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• 2001

문서 자동요약은 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 하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의미기반 정보검색용 시소러스(thesaurus)를 이용한 문서 자동요약을 제안한다. 제안한 방법에서는 단어간의 연관 관계 즉, 동의어, 유의어, 상위어, 하위어 관계를 문서 요약에 이용한다. 크게 연관 사슬 형성 단계, 중심 문장 추출 단계, 요약 생성 단계의 새단계로 나누어 요약을 생성한다. 수동 요약된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 평균 66%가 일치하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.345-347
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• 2000

본 연구는 문서를 구성하고 있는 각 단락들(paragraphs)간의 단어공기정보(world co-occurrence)를 이용해 이들간의 관계를 바탕으로 중요단락을 추출하여 문서의 요약을 한다. 이같은 접근법 문서요약의 성능은 단락들간의 정보추출방법과 추출된 정보에 의한 중요단락 선택방법에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 중요단락에 대한 선택을 할 때 기존의 방법론에서 발생하는 요약문의 가독성(readability)을 높이면서 또한 성능의 향상도 꾀할 수 있는 방법론을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.339-341
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• 2000

문서요약이란 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도를 줄이는 작업이다. 인터넷과 같은 정보기술의 발달로 정보의 양이 급증함에 따라, 정보 과적재(information over load) 문제의 해결을 위해 자동 문서요약시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 의사 적합성 피드백(pseudo relevance feedback)에 의한 질의확장(query expansion) 기법을 적용한 자동 문서요약 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 특징은 질의를 분해함으로써, 적합성 피드백 과정에서 질의가 편향(bias)되어 요약이 잘못되는 문제를 방지할 수 있다는 것이다. 신문기사를 대상으로 평가한 결과 제안한 모델이 질의확장을 적용하지 않은 방법이나 하나의 질의만을 유지하는 일반적인 적합성 피드백 모델보다 더 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.679-681
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• 2002

한 문서에서 동일한 개체(Entity)를 지칭하는 고유명사가 다른 형태로 출현하는 현상은 문서요약의 품질을 떨어지게 만드는 요소이다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 각각의 고유명사 및 지칭어를 인식하고 이들간의 상관 관계를 밝혀야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 개체명 조응 대용 관계로 정의하고 출현 특성에 따라 분류한 후 특성에 맡는 처리 방법을 보인다. 이를 위하여 고유명사의 조응 출현 양상에 따른 휴리스틱을 만들고, 고유명사를 지칭하는 명사들의 시소러스를 구축한 후 이들을 처리하는 방법을 제안한다.