• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.22-29
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• 2017

최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권1호
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• pp.289-304
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• 2022

Purpose The development of the network and mobile industries has induced companies to invest in information systems, leading a new industrial revolution. The Journal of Information Systems, which developed the information system field into a theoretical and practical study in the 1990s, retains a 30-year history of information systems. This study aims to identify academic values and research trends of JIS by analyzing the trends. Design/methodology/approach This study aims to analyze the trend of JIS by compounding various methods, named as TLS mining analysis. TLS mining analysis consists of a series of analysis including Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) weight model, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling, and a text mining with Semantic Network Analysis. Firstly, keywords are extracted from the research data using the TF-IDF weight model, and after that, topic modeling is performed using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to identify issue keywords. Findings The current study used the summery service of the published research paper provided by Korea Citation Index to analyze JIS. 714 papers that were published from 2002 to 2012 were divided into two periods: 2002-2011 and 2012-2021. In the first period (2002-2011), the research trend in the information system field had focused on E-business strategies as most of the companies adopted online business models. In the second period (2012-2021), data-based information technology and new industrial revolution technologies such as artificial intelligence, SNS, and mobile had been the main research issues in the information system field. In addition, keywords for improving the JIS citation index were presented.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.50-58
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• 2002

The information extraction is to delimit in advance, as part of the specification of the task, the semantic range of the output and to filter information from large volumes of texts. The most representative word of the document is composed of named entities and pronouns. Therefore, it is important to resolve coreference in order to extract the meaningful information in information extraction. Coreference resolution is to find name entities co-referencing real-world entities in the documents. Results of coreference resolution are used for name entity detection and template generation. This paper presents the heuristic-based approach for coreference resolution in Korean. We constructed the heuristics expanded gradually by using the corpus and derived the salience factors of antecedents as the importance measure in Korean. Our approach consists of antecedents selection and antecedents weighting. We used three kinds of salience factors that are used to weight each antecedent of the anaphor. The experiment result shows 80% precision.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권3호
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• pp.332-340
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• 2003

최근 인터넷의 비약적인 발전과 함께 등장한 XML은 사실상 인터넷 상의 문서 교환과 표현의 표준으로 자리 잡고 있다. 이에 따라 XML 문서를 저장하려는 노력도 많이 진행되고 있다. 하지만 XML 문서는 정형화된 스키마를 가지지 않기 때문에 기존의 데이터베이스 시스템에 저장해서 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 XML 문서의 구조론 접근하도록 하는 DOM 객체를 저장하는 객체 정보 저장소인 XDOM을 제안한다. XDOM은 기존의 데이터베이스 시스템과는 달리 스키마를 생성할 필요가 없어 정형화되어 있지 않은 문서들도 쉽게 표현할 수 있다. 또한 기존의 응용 프로그램이 메모리가 아닌 저장소 레벨에서 DOM 객체를 투명하게 접근할 수 있게 한다. 본 논문에서는 자바 기반으로 XDOM을 구현하였고 실험을 통해 성능을 비교하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.40-51
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• 2014

문서 저작권에 대한 관심과 중요성이 높아짐에 따라 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리기술의 한계가 있어 문서의 심층적 표절 검출에 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 분석의 기술을 적용한 유사문서 판별기를 설계, 구현한다. 이 시스템은 형태소 분석의 기술과 함께 구문의미 분석의 기술, 저빈도 및 관용표현 가중치을 이용하여 유사문서를 판별한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 기존 시스템, 그리고 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미 분석을 활용한 시스템의 개선점을 발견할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.

• 한국생활과학회지
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• 제13권4호
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• pp.609-616
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• 2004

The purpose of this study is to examine the difference of judge's gender and age groups in preference of S/S men's suit fabrics, and to analyze the relationship between the preference and the texture by gender and age group. For this study, 60 types of S/S men's suit fabrics were used with variously-composed fibers, such as wool, wool-blended, and PET, thickness, and weight. To evaluate the texture and the preference subjectively, nine ranks' semantic differential scale questions of 22 texture adjectives and preference of 4 apparel items were developed, Through the factor analysis, texture adjectives were classified into 7 categories: "stiffness," "elasticity," "bulkiness," "coolness," "smoothness," and "drapability." Depending on gender and age groups of judges, statistically significant differences on texture factors and the preference were observed. Especially, men under 30 years of age showed a higher grade of stiffness and a lower preference on pants than other groups. The relationship between the texture and the preference was different by gender and age group: Women evaluated a preference of men's suit fabrics in relation to stiffness and smoothness, whereas men did so in relation to stiffness, smoothness, coolness, and drapability. A young age group put more importance on drapability for preference of men's suit fabric.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.292-297
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• 2008

복잡한 시맨틱을 포함한 웹 문서를 정확히 범주화하고 이 과정을 자동화하기 위해서는 인간의 지식체계를 수용할 수 있는 표준화, 지능화, 자동화된 문서표현 및 분류기술이 필요하다. 이를 위해 키워드 빈도수, 문서내 키워드들의 관련성, 시소러스의 활용, 확률기법 적용 등에 사용자의도(intention) 정보를 활용한 범주화와 조정 프로세스를 도입하였다. 웹 문서 분류과정에서 시소러스 등을 사용하는 지식베이스 문서분류와 비 감독 학습을 하는 사전 지식체계(a priori)가 없는 유사성 문서분류 방법에 의도정보를 사용할 수 있도록 기반체계를 설계하였고 다시 이 두 방법의 차이는 Hybrid조정프로세스에서 조정하였다. 본 연구에서 설계된 HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) 모델은 위의 웹 문서 분류과정과 이를 제어 및 보조하는 사용자 의도 분석과정으로 구성되어 있다. 의도분석과정에 키워드와 함께 제공된 사용자 의도는 도메인 지식(domain Knowledge)을 이용하여 의도간 계층트리(intention hierarchy tree)를 구성하고 이는 문서 분류시 제약(constraint) 또는 가이드의 역할로 사용자 의도 프로파일(profile) 또는 문서 특성 대표 키워드를 추출하게 된다. HDCI는 문서간 유사성에 근거한 상향식(bottom-up)의 확률적인 접근에서 통제 및 안내의 역할을 수행하고 지식베이스(시소러스) 접근 방식에서 다양성에 한계가 있는 키워들 간 관계설정의 정확도를 높인다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권1호
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• pp.83-89
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• 2017

In this paper, we propose an extended method of one-hot Long Short-Term Memory (LSTM) and evaluate the performance on spam filtering task. Most of traditional methods proposed for spam filtering task use word occurrences to represent spam or non-spam messages and all syntactic and semantic information are ignored. Major issue appears when both spam and non-spam messages share many common words and noise words. Therefore, it becomes challenging to the system to filter correct labels between spam and non-spam. Unlike previous studies on information filtering task, instead of using only word occurrence and word context as in probabilistic models, we apply a neural network-based approach to train the system filter for a better performance. In addition to one-hot representation, using term weight with attention mechanism allows classifier to focus on potential words which most likely appear in spam and non-spam collection. As a result, we obtained some improvement over the performances of the previous methods. We find out using region embedding and pooling features on the top of LSTM along with attention mechanism allows system to explore a better document representation for filtering task in general.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.17-23
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• 2004

본 논문은 한국어정보처리에서 단어의 의미를 결정하기 위한 말뭉치 기반의 온톨로지 학습 방법을 제시하고 있다. 먼저 이미 확보된 전자사전의 정보를 이용하여 단어의 확실한 의미를 우선 결정한 후, 아직 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 최종 결정하는 절차를 거친다. 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소를 위한 지식베이스로 사용하기 위해서는, 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 미리 계산된다. 계산된 상호정보 값을 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로, 개념간 최소 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9％의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.

• 패션비즈니스
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• 제6권4호
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• pp.163-172
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• 2002

The purpose of this study is to investigate purple image and formative properties in contemporary fashion. For the study of formative properties 152 kinds of costume samples from photographs in fashion magazines. For the study of image 40 kinds of costume samples is used and divided into tones : pale(Vp, Lgr, L), bright(P, B), vivid(S, V, Dp), dark(Gr, Dl, Dgr, Dk). A total 24 pairs of abjective words were used to measure the semantic differential scale in this study. The data were analyzed by factor analysis, ANOVA, MDS and regression analysis. The results are as follows; 1. Factor analysis has extracted 5 factors which consist of purple image in contemporary fashion. The factors are high quality, hardness and softness, simplicity, temperature, maturity. 2. There were significant differences in visual evaluation of purple tones. 3. The discrimination among. 4 purple tones was related to weight of purple 4. The evaluative dimensions of purple image in modern fashion were identified by Light - Heavy and Pale - Strong. 5. The image effect on Preference, Buying needs, Pleasant and Riches was consist of complicated sensibility.