• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.26-31
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• 2005

본 논문에서는 웹 검색엔진에서 일반적으로 사용하는 문서요약에 대한 연구로써 문서 내에 있는 문장들의 꼭짓점을 연결하는 완전그래프기법을 도입하여 요약내용을 좀 더 간결하고 함축하게 하는 통계요약기법을 제안했다. 이 요약기술을 지금까지 통계 문서요약기술에서 우수하다고 판단된 클러스터링 기법과 MMR 기법 등과 비교하였다. 특히, 요약 성능을 평가하기 위하여 인위적으로 요약된 요약문을 기준으로 한 각 요약기법들의 FScore값들과 비교하였다. 이 기술들 중에서 완전그래프기법이 약 $30\%$정도 성능향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.94-101
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• 2002

Web상에 있는 문서들이 다양하고, 복잡 그리고 대형화함에 따라 문서의 표현과 전달체계에서도 많은 변화가 요구되고 있다. 조선왕조실록문서(Annal of The chosun Dynasty)는 역사적 사실을 연구하는데 중요한 문서이고, CD-ROM으로도 출판되었다. 그러나 문서의 접근 방법에 대해 검색의 단순성 그리고 내용 기반(content-based)으로 구성되었기 때문에 문서의 구성요소들 간의 사건연관 (event-relationship)를 엮어주는 데는 어려운 점이 많다. 따라서 본 논문에서는 조선왕조실록 문서들간의 효율적이고, 적절한 유사성 및 클러스터링 방법을 실험하여 문서들간의 사건연관을 찾아내도록 연구했다. 연구 방법으로는 조선왕조실록 문서들간의 유사도 방법들을 시뮬레이션하여 역사적 기록문서에 가장 적합한 유사도 방법을 찾아내고, 유사도 확률에 따라 그 문서들을 클러스터링 하였다. 평가결과 클러스터링을 한 문서들을 실제 확인해본 결과 사실과 거의 같다는 것이 증명되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.282-289
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• 2008

협력적 필터링을 개선하기 위하여 많은 기술들이 개발되고 실용화되었으나 아이템의 연관 관계를 정확하게 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 단어 빈도와 ${\alpha}$-cut에 의한 연관 웹문서 분류를 이용한 추천 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 형태소 분석을 통한 웹문서에서 단어를 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘을 이용해서 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 적용한다. 그리고 연관 규칙 하이퍼그래프 분할을 이용하여 연관 단어간의 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사 클래스를 기반으로 연관 웹문서를 ${\alpha}$-cut을 이용하여 분류하고 개선된 코사인 유사도를 이용하여 유사도를 계산한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.351-353
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• 2000

대부분의 검색 엔진에서의 사용자의 정보 검색 요구에서 나타나는 키워드 장벽의 문제점을 해결하고 사용자의 정보 검색 과정에 도움을 주기 위해 디렉토리 서비스를 제공한다. 하지만 디렉토리 서비스에서 새로운 웹 사이트를 지속적으로 인덱스하여 하나의 주제어에 너무 많은 수의 웹 사이트가 부여되어 있으면 사용자의 검색 편의를 위해서 재분류하여 세분류할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 한 주제어에 과다하게 부여된 웹 사이트들을 세분류하기 위해 기존의 문서 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링 할 때 생기는 문제점을 보완한 문서 클러스터링 시스템을 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.207-209
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• 1999

클러스터 분석은 관측의 대상이 되는 집합에 맞는 분류 구조를 생성하는데 이용되는 통계학적인 기술이다. 정보검색 응용에서 전형적으로 발견되는 높은 차원을 가진 많은 데이터 집합을 클러스터하기 위하여, 많은 공간과 시간이 필요하다. SLINK 알고리즘은 O(n2)의 시간과 O(n)의 공간의 성능을 갖으며 점진성을 반영할 수 있는 알고리즘이다. SLINK알고리즘을 이용하여 검색 엔진의 검색결과에 온라인으로 클러스터 분류를 수행하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 상대적으로 높은 정확도와 각 클러스터를 저장하고 표현하는데 있어서의 장점을 제공하며, 상대적으로 느린 수행 속도는 온라인으로 문서들이 다운로드 되는 속도가 느리므로 문제가 되지 않음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.432-441
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• 2002

최근 인터넷상의 정보를 가공하여 사용자에게 효율적으로 제공하는 서비스들이 많아지고 있지만, 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 이러한 서비스를 쉽게 이용하지 못하기 때문에 사용자들을 돕는 시스템이 필요하다. 예를 들어, 웹사이트의 경우 전자우편을 통한 사용자들의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해줘야 하는데, 사용자의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 사용자의 질의를 자동으로 분류하여 응답하고 사용자가 FAQ를 개념적으로 브라우징할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 다양한 크기의 질의 메일을 정형화된 크기로 만들기 위한 키워드 클러스터링 자기구성 지도(SOM)와 이를 실제 해당 답변 클래스로 분류하는 전자 우편 분류 SOM의 이단계 구조로 구성되어 사용자의 질의에 해당하는 답변을 자동으로 전송할 수 있으며, 사용자가 이차원상에 표현된 문서 지도를 이용하여 쉽게 전체 자료의 분포를 파악하여 검색할 수 있다. 실제 한 달간 수집한 2,206개의 한메일넷 질의 데이터에 대한 실험 결과, 95%의 분류율을 보여 그 유용성을 볼 수 있었으며, 단계별 검색이 가능하여 사용자가 효율적으로 검색할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.28-32
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• 2002

웹 상의 많은 정보들 속에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 일은 쉽지 않다. 사용자가 의도하는 양질의 정보 제공을 위해 특정 영역과 관련한 정보 제공 시스템이 .개발되고 있다. 이전 시스템은 특정 영역 관련 지식베이스를 토대로 하여 웹 문서를 수집해 놓고, 사용자에게 정보를 제공한다. 본 논문에서는 전문 사이트 내에 문서간의 유사성을 토대로 하여 동물 영역에 대한 효과적인 문서 클러스타링(clustering)에 관해 실험하였다. 기존의 방법에서는 문서의 분류나 질의어와 관련한 문서 선택이나 순위 결정이 주로 텀(term)을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 각 문서 내의 텀 뿐만 아니라 HTML 태그(tag), 지식베이스에 WordNet의 계층구조를 적용한 data를 활용하고, SVD(Singular Value Decomposition)를 사용하여 문서간의 관계를 밝혀내어 문서 분류 및 수집에 이용하였다. 특정 영역의 전문 문서를 많이 제공하는 사이트에 적용하여 좋은 결과를 볼 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.447-454
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• 2001

새로운 문서를 기존에 존재하는 클래스들에 할당하는 방법을 문서의 자동 분류라고 한다. 문서의 자동 분류는 뉴스 그룹의 기사분류, 웹 문서의 범주화, 전자 메일의 순서화, 사용자의 관심을 학습하여 보다 정확한 정보 검색을 제시하는데 사용될수 있다. 본 논문에서는 한국어 문서분류의 정확도를 높이기 위하여 문서내의 모든 단어들에 대한 확률값을 사용하여, 문서를 분류하는 기존의 방법과 달리 문서의 주제어를 선정하여 주제어로 선정된 단어들에 가중치를 부여하고 그렇지 않은 단어들에 대해서는 제거하너가 낮은 가중치를 부여하는 베이지안 분류자를 사용한다. 문서에는 특징으로 추출된 단어가 적어 문서를 분류하기 위한 만족할 만한 정보를 제공하지 못할 경우에 부족한 문서의 특징을 보충하기 위하여 말뭉치로부터 자동 단어 군집화를 통해 형성된 연관 단어 군집을 사용한다. 이러한 방법을 한국어 문서에 적용한 결과 기존의 베이지안 확률을 사용한 분류법보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.22-28
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• 2008

본 논문에서는 전자정부 시스템의 대 국민 사용성과 효율성을 증진시키기 위한 의미기반 문서 분류 방법(CoWDC)을 제시한다. 기존 의미기반 문서분류 방법에서 많은 양의 키워드들의 계층적 컨셉들을 이용하는 것을 지양하고 사용자들이 사용하는 키워드들 간의 관계를 중심으로 문서를 분류한다. 즉, 문서의 컨텍스트(context)에 근거하여 깊고 정확한 의미를 키워드 간 관계를 분석하여 적은 양의 정보로 효율적인 문서분류를 하게 된다. 이를 위해 제안한 CoWDC(Concept Wright Document Classification) 시스템은 기존의 시소러스/온톨로지의 의존도를 줄이고 키워드 관계, 관계의 경중 고려, 상하위 개념으로 변환 등을 통한 실험과 평가가 이루어졌다. 전자정부 시스템의 구조 및 특징 분석을 통해 CoWDC 실험 결과는 대국민 서비스 향상을 위해 매우 필요함을 인지하고 이를 접목하기 위한 기술적, 정책적 제언을 제시하였다. CoWDC를 통해 의미기반 검색기술의 우수함을 입증하였고 이는 전자정부 시스템의 지식베이스 구축, 운영체제의 운용, 시소러스의 구성 등의 과정에서 체계적으로 통합 운영되어야 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제37권2호
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• pp.89-105
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• 2003

본 논문에서는 대량의 웹 문서로부터 연관된 지식정보를 검색하기 위한 전문 검색엔진을 개발하기 위하여 텍스트에서 추출된 전문 용어를 효율적으로 클러스터링하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 즉, 일반적인 용어들간의 무의미한 연관 규칙이 양산되는 것을 방지하기 위하여 전문 용어로 구성된 지식베이스 테이블을 이용하여 의미 있는 용어들간의 연관 규칙을 생성한다. 연관 규칙은 하나의 논문에서 사용된 전문 용어들의 집합을 트랜잭션 단위로 구성하여 Apriori 알고리즘을 적용하여 생성된다. 하나의 용어로부터 생성된 연관 규칙 집합은 해당 전문 용어와 관련된 클러스터로 구성된다.