• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.407-410
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• 1999

WWW is an important method for retrieving or providing informations. Not only the amount of information but also it is widely located on the web, it is difficult for users to get or search information. Furthermore, to use search engine is also inconvenient, because it just uses a keyword without concerning a user's interest. At this point, we propose a design of web agent that uses the automatic document categorization system and user's profile concerning with a user's interest, so the agent can actively provide a information.

• 한국도서관정보학회지
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• 제34권2호
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• pp.233-253
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• 2003

인간은 지식의 조직을 통해 세계를 이해한다. 정보검색분야에서 연구되고 있는 정보의 조직화에는 분류와 클러스터링이라는 두 가지 유형이 있다. 분류는 미리 정의된 범주에 각 항목을 배정하는 행위인 반면, 클러스터링은 유사하거나 관련된 항목을 집단화함으로써 정보를 조직한다. 인터넷 정보자원의 조직은 웹 문서에 출현하는 단어들에서 키워드를 추출하여 역파일을 작성함으로써 검색에 활용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 키워드의 출현 위치나 단어빈도를 통한 문서유사도 기법은 사용된 언어가 다르거나 대부분이 앵커텍스트만으로 구성되어 있는 대문페이지처럼 적용하기 어려운 경우가 많다. 이 연구는 계량정보학적 분석 기법 중에서 동시인용 기법을 웹 문서의 하이퍼링크에 적용하여, 웹 문서의 클러스터링 가능성을 실험한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.600-608
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• 2017

최근 인터넷의 급격한 확장에 따른 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 그러나 실제 사용자에게 필요한 정보는 극히 일부분으로 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 따라서 검색어로 검색된 문서에 대한 유사도 평가를 통한 계층적 유사 정보와 검색 우선순위에 대한 정보를 제공할 필요성이 있다. 이를 위해서 검색어를 구성하고 있는 키워드의 동시 발생 빈도를 고려한 검색 문서에 대한 유사도를 기반으로 문서 클러스터를 구성하고 SVM을 적용한 빅 데이터 기반 계층적 유형 분류 모델을 제안한다. 계층적 분류방법과 SVM 분류기의 결합은 문서의 계층이 기하급수적으로 늘어나는 웹 문서의 경우에 높은 성능을 얻을 수 있다. 제안된 모델은 정확하고 신속한 검색을 제공하는 정보검색시스템의 응용 모델로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.675-676
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• 2010

최근에 웹 문서의 양이 빠르게 증가함에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 효율적인 문서분류방법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 문서분류 시스템 개발을 위한 자료수집 단계에서, 제시되는 각 문서에 대해 일관성 있는 문서범주 및 사용용도, 키워드 정보를 부착하기 위한 말뭉치구축 도구를 제안한다. 이 때 다른 사용자가 입력한 정보를 제시함으로써 자신의 것과 비교 및 수정할 수 있는 검증단계를 거쳐 일관성을 높인다. 또한 웹 환경에서 실행하여 말뭉치 구축자가 언제 어디서든지 편하게 말뭉치를 구축할 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제1권2호
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• pp.26-30
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• 2005

According to the fast growth of information on the Internet, it is becoming increasingly difficult to find and organize useful information. To reduce information overload, it needs to exploit automatic text classification for handling enormous documents. Support Vector Machine (SVM) is a model that is calculated as a weighted sum of kernel function outputs. This paper describes a document classifier for web documents in the fields of Information Technology and uses SVM to learn a model, which is constructed from the training sets and its representative terms. The basic idea is to exploit the representative terms meaning distribution in coherent thematic texts of each category by simple statistics methods. Vector-space model is applied to represent documents in the categories by using feature selection scheme based on TFiDF. We apply a category factor which represents effects in category of any term to the feature selection. Experiments show the results of categorization and the correlation of vector length.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.186-194
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• 2004

인터넷 상의 정보가 급증하여 필요한 정보를 찾고 관련된 정보를 조직화하는데 많은 시간이 소요된다. 따라서 정보접근 부하를 줄일 수 있는 자동적인 문서 분류의 중요성과 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서의 자동 분류 시스템의 설계와 구현을 기술한다. 디렉터리 내의 학습 문서 집합을 기반으로 구성된 대표 단어 집합을 이용하여 문서 분류 모델을 학습하기 위해 SVM을 사용하였다. 본 시스템에서는 정보통신 웹 디렉터리 내의 문서로부터 추출된 단어 집합을 기반으로 SVM을 학습 시킨 후 신규 문서에 대해 문서 분류를 수행한다. 또한 TFiDF를 기반으로 특성을 표현하기 위해 벡터공간 모델을 사용하였고 학습 데이터는 가중치를 갖는 특성 집합으로 표현되어진 긍정 및 부정 집합으로 구성하였다. 실험에서는 문서분류의 결과 및 벡터길이의 관련성을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.730-741
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• 2011

인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며 사용자의 다양한 요구가 생겨나게 되었다. 이로 인해 대용량의 문서를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 기존의 문서 범주화는 분서의 분류를 위해 연관된 문서의 키워드를 중심으로 하는 방법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 범주 내의 문서들 간에 연관성 있는 키워드들의 집합을 추출하고 각 범주 별로 의미적으로 대표성을 가진 키워드들로 분류 규칙을 생성한다. 또한 효율적인 키워드 생성을 위한 데이터 전처리 방안을 제시하고, 새로운 문서 범주를 예측한다. 프로파일의 분류성능을 높이기 위한 분류함수를 설계하고 실험을 통하여 성능을 측정한다. 마지막으로 평면적인 범주 구조에서 확장하여 계층적인 분류체계 구조에서도 적용할 수 있는 자동분류 방안을 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.61-77
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• 2017

최근 온라인상에 게시된 학회정보가 급증함으로써 주제에 따른 학회정보의 자동분류는 연구자들에게 효율적인 관련 학회 탐색을 가능하게 한다. 그러나 대부분의 학회 목록 제공 서비스에서는 학회명칭, 날짜, 위치, URL 등의 정보만 제공하기 때문에 학회 주제를 파악할 수 있는 정보는 학회명칭에 국한된다. 따라서 본 연구에서는 URL을 통한 학회 웹사이트의 토픽정보를 추출함으로써 학회정보량의 부족문제를 해결하고, 동시에 양질의 정보로 학습의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 구체적으로는 웹사이트 URL을 통해 수집한 HTML 문서로부터 주요 콘텐츠를 추출하고, 학회명칭과 유사한 토픽 키워드 정보를 선정하여 추가 가중치를 부여한다. 실 데이터를 활용한 실험 결과, 제안된 방법인 추가적인 웹 콘텐츠 정보의 사용은 주제에 따른 학회 분류의 성능을 성공적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 추후 연구에서는 웹 사이트의 구조를 고려한 토픽 정보추출을 통해 분류의 정확성을 더욱 향상시킬 계획이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.91-96
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• 1998

본 논문에서는 주제범주 체계를 이용한 웹 검색이 가지는 장점을 이용 할 수 있도록 인터넷 웹 페이지들을 주제범주 체계에 따라 자동으로 분류하는 모델을 제시한다. 특히 웹 페이지 작성자들의 의도를 범주화에 반영할 수 있는 방법으로 HTML 태그를 이용한다. 즉 웹 페이지의 표현에 있어서 벡터 스페이스 모델에서의 색인어 빈도 가중치에 태그 가중치를 추가 하여 보다 좋은 성능을 얻도록 하였다. 그리고 주제범주를 표현하는데 사용되는 자질의 선정에는 기대상호정보, 상호정보 척도를, 문서간 유사도 비교에는 최근린법을 사용하였다. 전북대에서 정보탐정용으로 분류한 웹 페이지를 대상으로 실험하였으며, 기본 모델 대비 약 7%의 정확도 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.36-39
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• 1999

본 논문에서는 다양성을 가진 웹문서의 범주를 결정짓는 웹문서 분류 시스템을 설계, 구축한다. 웹문서는 일관된 형식과 내용이 없이 만들어지기 때문에 문서의 범주를 결정하는 시스템을 구축하기는 쉬운 일이 아니다. 제안한 웹문서 분류 시스템은 잡음 처리에 적합한 신경망 방식을 적용하여 다양한 내용의 웹문서의 범주를 결정짓는다. 본 시스템은 한국어 문장을 분석하는 한국어 형태소 해석기, 단어의 의미를 획득하는 개념 획득기, 단어의 사용된 의미를 고르는 애매성 해소기, 그리고 문서의 범주를 결정하는 신경망 범주 결정기로 구성된다. 본 시스템은 단어의 의미를 이용하여 문서를 표현하고 분석하는 개념 중심의 문서 분류 시스템이다.