• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권2호
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• pp.67-78
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• 2018

This article proposes the modified KNN (K Nearest Neighbor) algorithm which considers the feature similarity and is applied to the word categorization. The texts which are given as features for encoding words into numerical vectors are semantic related entities, rather than independent ones, and the synergy effect between the word categorization and the text categorization is expected by combining both of them with each other. In this research, we define the similarity metric between two vectors, including the feature similarity, modify the KNN algorithm by replacing the exiting similarity metric by the proposed one, and apply it to the word categorization. The proposed KNN is empirically validated as the better approach in categorizing words in news articles and opinions. The significance of this research is to improve the classification performance by utilizing the feature similarities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1879-1890
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• 2011

Previous studies of syllable frequency effects have proposed that inhibitory effects due to high first syllable frequency were the products of competitions between activated lexical candidates within a lexical level. However, these studies have primarily used lexical decision tasks to examine the nature of syllable frequency effects. This study investigates whether a syllable frequency effect can arise in semantic categorization tasks and whether phonologically or orthographically defined syllables interact with semantically related variables such as morphological family size. If the syllable frequency effect was created by activations and competitions on a lexical level, it is highly possible that the effect was related to semantic categorization tasks. To test this hypothesis, we conducted two experiments. In Experiment 1, morphological family size and phonological syllable frequency were factorially manipulated. In Experiment 2, morphological family size and orthographic syllable frequency were factorially manipulated. The results demonstrate that morphemes have no relationship with phonological syllables but do with orthographic syllables. This suggests that phonological syllables and orthographic syllables have different roles in the syllable frequency effect on visual word recognition process.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.59-60
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• 2006

To date, there has been minimal researchregarding the cerebral activation of Korean language. There need the database for Korean language that is quite different from alphabetic system. This study examined the brain activation of picture naming, word reading, picture-word matching, and semantic categorization in Korean language. Moreover, we investigated the cortical activation pattern according to semantic demand for the above tasks.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.49-57
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• 2010

본 논문에서는 역전파 신경망 알고리즘(BPNN: Back Propagation Neural Network)과 Singular Value Decomposition(SVD)를 이용하는 한글 문서 분류 시스템을 제안한다. BPNN은 학습을 통하여 만들어진 네트워크를 이용하여 문서분류를 수행한다. 이 방법의 어려움은 분류기에 입력되는 특징 공간이 너무 크다는 것이다. SVD를 이용하면 고차원의 벡터를 저차원으로 줄일 수 있고, 또한 의미있는 벡터 공간을 만들어 단어 사이의 중요한 관계성을 구축할 수 있다. 본 논문에서 제안한 BPNN의 성능 평가를 위하여 한국일보-2000/한국일보-40075 문서범주화 실험문서집합의 데이터 셋을 이용하였다. 실험결과를 통하여 BPNN과 SVD를 사용한 시스템이 한글 문서 분류에 탁월한 성능을 가지는 것을 보여준다.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.193-221
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• 2017

의미적 연관성을 지닌 일화들의 범주화는 기억을 더 효과적으로 구조화하는데 도움이 된다. 그러나 해당 일화의 하위 세부 기억들에 대한 상기한 범주화의 영향은 아직 명확하게 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 fMRI 실험을 통해 의미적 범주화가 이루어지는 동안 상위의 일화 기억에 주의를 기울이는 것이 하위 세부기억의 생성을 방해하는지, 혹은 강화하는지 실험하였다. 참가자들에게 한 사이클 내에서 각각 2개의 하위단어를 가지고 있는 5개의 목표 단어들이 순서대로 제시되었는데, 참가자들은 해당 사이클 내에서 제시된 목표 단어들을 포함할 수 있는 범주를 떠올릴 수 있는지 응답한 후 그 범주에 대한 주관적 확신도를 평정하였다. fMRI 내 과정이 끝난 후 참가자들은 스캐너 밖으로 이동하여 제시되었던 단서 단어의 하위 단어들에 대한 단서 회상과제를 수행하였다. 행동 실험 결과 매 사이클의 세 번째 시행에서 범주화 과제의 반응속도가 감소하였고 동시에 주관적 확신도 수준이 증가하였는데, 이는 해당 시행에서 의미적 범주화가 완성되었음을 의미한다. 주목할 점은 세 번째 시행 바로 직전에 제시되었던 하위 단어들의 회상 정확도가 그 다음 시행 직전에 제시된 단어들에 비해 유의미하게 낮았다는 점이며 이는 범주화가 완성될 때 일화 기억의 하위 세부 요소들이 손상되었음을 의미한다. 일반선형모델을 통한 분석 결과 의미적 범주화가 완성되기 직전의 시행에서 의미적 기억망과 관련이 있는 것으로 알려져 있는 측두회와 하전두회에서 유의미한 활성화가 나타났다. 또한 패턴 유사성 분석 결과 또한 측두회, 하전두회, 해마 영역에서 세 번째 시행 간의 활성화 패턴이 두 번째 시행의 활성화 패턴에 비해 더 일관적인 것으로 나타났다. 본 연구는 의미적 범주화가 하위 세부 일화 기억을 방해할 수 있다는 것을 보여주며, 이러한 범주화가 진행되는 동안 일어나는 의미적 인출 경험이 관련된 일화 기억의 흔적에 질적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

• 인지과학
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• 제13권1호
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• pp.23-40
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• 2002

본 연구는 fMRI를 이용하여 정상인에 있어서 자극 유형, 특히 그림 자극의 부호화와 관련된 두뇌영역을 확인하고자 하였다. Scan 1에서는 그림 자극의 부호화 과정에 관여하는 두뇌 영역을 화인하기 위하여 어의범주 판단 과정 중에 그림과 단어에 대하여 비교 관찰하였으며 Scan 2에서는 그림자극에 대하여 그림 명명과제와 어의범주 판단과제를 비교하여 과제 유형에 따른 그림의 부호화에 관여하는 두뇌 활성화 영역을 연구하였다. 피험자는 어의범주(인공물/자연물)에 따라 마우스를 눌러 반응하거나(Scan 1) 그림명명이나 범주 소속 여부를 속으로 말하도록(subvocal response)(Scan 2) 요구되었다. 자극의 유형과 무관하게 부호화 중에 좌측 전전두 영역 양측의 두정엽, 그리고 양측의 고차시각 피질 등이 공통적으로 활성화 되었다. 그림보다 단어의 부호화에는 좌측 하 전전두엽, 우측 전측 전전두 영역, 양측의 도(insula), 좌측 두정-측두엽 등 광범위한 언어/개념관련 두뇌 영역에서 더 높은 활성화가 발견되는 반면, 그림의 부호화에는 양측의 고차 시각 영역과 해마방화(parahippocampal gyrus) 영역에서 더 높은 활성화가 관찰되었다. 이는 동일한 어의판단 과제를 수행하는 과정에도 단어는 어의적/언어적 처리가 그림은 지각적 정보처리 및 novelty 관련 정보처리가 서로 다른 해부학적인 영역에 의하여 매개됨을 의미한다. 그림 명명과제나 어의범주 판단과제 모두를 속으로 말하는 수행(Scan 2)은 배측 하 전전두 영역, 즉 Broca영역의 활동 증가를 야기시켰으며, 특히 명명과제 수행에는 어의범주 판단과제를 수행할 때에 비하여 양측의 시각영역에서 더 많은 활성화가 발견되었는데, 이는 대상의 명칭을 인출하는 과정에 고차 시각정보 처리가 더 많이 관여하였을 가능성을 시사한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권2호
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• pp.1-28
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• 2018

Purpose More than 7.6 million mobile apps could be approved on both Apple iTunes Store and Google Play. For managing those existed Apps, Apple Inc. established twenty-four primary categories, as well as Google Play had thirty-three primary categories. However, all of their categorizations have appeared more and more problems in managing and classifying numerous apps, such as app miscategorized, cross-attribution problems, lack of categorization keywords index, etc. The purpose of this study focused on introducing individual information cognitive processing as the classification criteria to update the current categorization on Apple iTunes Store. Meanwhile, we tried to observe the effectiveness of the new criteria from a classification process on Apple iTunes Store. Design/Methodology/Approach A research approach with four research stages were performed and a series of mixed methods was developed to identify the feasibility of adopting individual information cognitive processing as categorization criteria. By using machine-learning techniques with Term Frequency-Inverse Document Frequency and Singular Value Decomposition, keyword lists were extracted. By using the prior research results related to car app's categorization, we developed individual information cognitive processing. Further keywords extracting process from the extracted keyword lists was performed. Findings By TF-IDF and SVD, keyword lists from more than five thousand apps were extracted. Furthermore, we developed individual information cognitive processing that included a categorization teaching process and learning process. Three top three keywords for each category were extracted. By comparing the extracted results with prior studies, the inter-rater reliability for two different methods shows significant reliable, which proved the individual information cognitive processing to be reliable as criteria of categorization on Apple iTunes Store. The updating suggestions for Apple iTunes Store were discussed in this paper and the results of this paper may be useful for app store hosts to improve the current categorizations on app stores as well as increasing the efficiency of app discovering and locating process for both app developers and users.

• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.45-54
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• 2009

인간은 주변 환경 속에서 경험하는 다양한 사물이나 대상을 유사관계를 기준으로 범주화하고 평가하는 인지적인 활동을 하고 있다. 이것은 인간을 둘러싼 모든 환경적 요소를 자신에게 의미있는 개념 단위로 이해하기 위한 필수적인 수단이라고 할 수 있다. 일반적으로 SD법(Semantic Differential Method)으로 대표되는 종래의 감성평가방법에서는 계측대상을 '집단적인' 경향으로 간주하여 독립적으로 평가판단을 하도록 요구하여 왔다. 그러나 이와 같은 SD법만으로는 인간의 유연한 유사성 판단능력을 평가에 반영하기에는 불충분하다. 이에 본 논문에서는 자극의 직감적 범주화와 각 범주 내에서의 대표-비대표사례의 유사성 판단을 기초로 한 계층적인 감성평가방법을 제안하였다. 제안한 평가방법의 유효성 검증을 위하여 감성적 소구력이 높은 장신구의 스캔화상을 실험자극으로 선정하여 감성평가실험을 실시하였다. 실험결과 직감적 범주화 작업, 대표사례의 선출, 대표사례의 평가득점을 비대표사례의 초기값으로 설정한 계층적인 감성평가방법은 종래의 SD법을보완할 수 있는 감성평가방법으로서의 근거가 마련되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권1호
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• pp.167-167
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• 1999

The majority of text categorization systems use the term-based classification method. However, because of too many terms, this method is not effective to classify the documents in areal-time environment. This paper presents a real-time concept-based text categorization system,which classifies texts using thesaurus. The system consists of a Korean morphological analyzer, athesaurus tool, and a probability-vector similarity measurer. The thesaurus tool acquires the meaningsof input terms and represents the text with not the term-vector but the concept-vector. Because theconcept-vector consists of semantic units with the small size, it makes the system enable to analyzethe text with real-time. As representing the meanings of the text, the vector supports theconcept-based classification. The probability-vector similarity measurer decides the subject of the textby calculating the vector similarity between the input text and each subject. In the experimentalresults, we show that the proposed system can effectively analyze texts with real-time and do aconcept-based classification. Moreover, the experiment informs that we must expand the thesaurustool for the better system.

• ETRI Journal
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• 제34권5호
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• pp.743-752
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• 2012

Semantic interpretation of the relationship between noun compound (NC) elements has been a challenging issue due to the lack of contextual information, the unbounded number of combinations, and the absence of a universally accepted system for the categorization. The current models require a huge corpus of data to extract contextual information, which limits their usage in many situations. In this paper, a new semantic relations interpreter for NCs based on novel lightweight binary features is proposed. Some of the binary features used are novel. In addition, the interpreter uses a new feature selection method. By developing these new features and techniques, the proposed method removes the need for any huge corpuses. Implementing this method using a modular and plugin-based framework, and by training it using the largest and the most current fine-grained data set, shows that the accuracy is better than that of previously reported upon methods that utilize large corpuses. This improvement in accuracy and the provision of superior efficiency is achieved not only by improving the old features with such techniques as semantic scattering and sense collocation, but also by using various novel features and classifier max entropy. That the accuracy of the max entropy classifier is higher compared to that of other classifiers, such as a support vector machine, a Na$\ddot{i}$ve Bayes, and a decision tree, is also shown.