• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.137-138
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• 2022

소스 코드 식별자의 이름을 잘 정하는 것은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 프로그램 엔티티의 의미있고 간결한 이름은 코드 이해도에 중요한 역할을 하며, 소프트웨어 유지보수 관리 비용을 줄이는 데에 큰 효과가 있다. 이러한 코드 식별자 중 평균적으로 가장 복잡한 식별자는 '메소드 이름'으로 알려져 있다. 본 논문에서는 메소드 내용과 일관성 있는 적절한 메소드 이름 생성을 자연어 처리 태스크 중 하나인 '추상적 텍스트 요약'으로 치환하여 수행하는 트랜스포머 기반의 인코더-디코더 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Github 오픈소스를 크롤링한 Java 데이터셋에서 기존 최신 메소드 이름 생성 모델보다 약 50% 이상의 성능향상을 보였다. 이를 통해 적절한 메소드 작명에 필요한 비용 절감 달성 및 다양한 소스 코드 관련 태스크를 언어 모델의 성능을 활용하여 해결하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.383-385
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• 2022

텍스트 요약(Text Summarization)은 자연어 처리(NLP) 분야의 주요 작업 중 하나이다. 높은 정확성을 보이는 문서 요약 딥 러닝 모델을 만들기 위해서 대용량 학습 데이터가 필요한데, 대용량 데이터 전처리 과정에서 처리 시간, 메모리 관리 등과 같은 문제가 발생한다. 본 논문에서는 대규모 병렬처리 플랫폼 Apache Spark 를 사용해 추상 요약 딥 러닝 모델의 데이터 전처리 과정을 개선하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존 방법보다 데이터 전처리 시간이 개선된 결과를 보이고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.701-702
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• 2023

비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.698-700
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• 2023

본 논문에서는 한국어 데이터와 모델링, 추가 평가 지표를 통해 Text Summarization 분야에서 한국어로 좋은 성능을 내기 위한 방식을 제안한다. KoBART의 크기를 키우고 PEGASUS의 GSG를 사용하는 KoBART-GSG 모델을 제안한다. 이때 ASR 모델을 사용하여 한국어 데이터를 구축하고 추가 학습을 진행한다. 또한, 생성된 요약문과 원문에서 Attention 기법으로 키워드와 핵심 문장을 추출하여 지능형 텍스트를 구성하는 새로운 방식을 제안한다. ASR Open API와 제안한 방식을 사용하여 오디오 파일을 텍스트로 변환하고 요약하는 강의나 회의 등 학계와 산업에서 사용할 수 있는 서비스를 제공한다.

• 인지과학
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• 제12권1_2호
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• pp.35-42
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• 2001

본 논문에서 문서는 문서관계도라고 하는 가중치 그래프로 표현된다. 노드는 문서의 구성요소인 문장을 명사벡터로 표현하고, 링크는 노드들 간의 의미적인 관계를 표현하며 의미적 유사도를 가중치로 가지고 있다. 한 노드의 인접한 노드를 사이의 유사도 합을 도합유사도라고 하며, 이를 문서에서 문장의 중요도로 간주한다. 본 논문에서는도합유사도를 이용한 한국어 문서요약 시스템을 기술한다. 실험에 사용된 평가용 요약문서는 정보처리관련 분야에서 수집된 논문 100편과 KORDIC에서 구축한 신문기사 105건을 이용하였다. 문서요약 시스템에 의해서 생상된 요약문서와 크기가 본문의 20%이고 평가용 요약문서가 논문(서론과 결론)일 경우, 재현율과 정확률은 각각 46.6%와 76.9%를 보였으며, 또한 평가용 요약문서가 신문기사일 경우, 재현율과 정확률은 각각 30.5%과 42.3%를 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.50-55
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• 2016

VOC(Voice of Customer)는 기업의 제품 또는 서비스에 대한 고객의 의견이나 요구를 파악할 수 있는 중요한 데이터이다. 그러나 VOC 데이터는 대화체의 특징으로 인해 내용의 분절이나 중복이 다수 존재할 뿐 아니라 다양한 내용의 대화가 포함되어 유형을 파악하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는, 문서에서 중요한 의미를 갖는 키워드와 품사, 형태소 등을 언어 자원으로 선정하였고, 이를 바탕으로 문장의 구조 및 의미를 이해하기 위한 LSP(Lexico-Semantic-Pattern, 어휘 의미 패턴)를 정의하여 구문 의미 이해 기반의 주요 문장을 요약문으로 추출하였다. 요약문을 생성함에 있어 분절된 문장을 연결하고 중복된 의미를 갖는 문장을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 카테고리 별로 어휘 의미 패턴을 정의하고 어휘 의미 패턴에 매칭된 주요 문장이 속한 카테고리를 기반으로 문서를 분류하였다. 실험에서는 VOC 데이터를 대상으로 문서를 분류하고 요약문을 생성하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.185-195
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰의 플랫폼으로 하여 시공간적 중요도 기반으로 비디오를 요약하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 비디오에서 카메라 및 물체의 움직임에 강건한 색상 히스토그램의 차분으로 장면 전환을 검출하고 연속적인 프레임간의 유사성, 얼굴의 영역, 개별 프레임(frame)의 중요도를 통해 시공간적 중요도를 분석한다. 그리고 검출된 장면 전환을 이용하여 과분할된 계층적 트리를 생성하고 비디오 분석 과정에서 계산한 병합 및 유지 에너지를 이용하여 반복적으로 갱신한다. 또한 갱신된 계층적 트리에서 사용자가 요구하는 재생 길이와 최소 구간 길이를 충족하고 동시에 높은 중요도를 가진 노드들로부터 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 통해 프레임을 추출한다. 실험 결과 상용 스마트폰에서 2분길이 분량의 입력 비디오를 10초 내외의 수행시간으로 요약할 수 있었으며, 그 결과는 상용 비디오 편집 소프트웨어인 Muvee보다 우수함을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제25권4호
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• pp.227-243
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• 2008

이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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• pp.339-347
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• 2008

온라인 마켓에 수많은 상품정보가 공개됨에 따라, 소비자들은 장소나 시간에 구애 받지 않고 자신이 원하는 상품을 구매할 수 있게 되었다. 하지만, 온라인 마켓의 경우 소비자들이 직접 상품을 살펴볼 수 없기 때문에, 다른 사람의 상품리뷰가 구매 의사결정에 많은 영향을 미친다. 한편, 많은 수의 리뷰를 모두 살펴보는 것은 구매자에게 부담으로 느껴진다. 이에 따라 많은 양의 상품리뷰를 분석하여 소비자에게 정제된 정보를 제공할 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 자연어처리 및 통계적 분석을 활용하여 상품의 특징을 추출하고, 각 특징별 평가점수를 소비자에게 제공하여 상품의 장단점을 보다 쉽고 정확하게 알 수 있도록 하는 상품평가 시스템의 설계 및 구현에 대하여 다루었다. 상품특징별 평가를 소비자에게 제공함으로써, 소비자는 자신의 취향에 맞는 상품을 선택할 수 있는 기회를 얻을 수 있으며, 기업은 소비자의 상품에 대한 선호정보를 보다 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.741-747
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• 2010

본 논문은 회의록의 특징을 반영한 회의록을 요약 방법을 제안한다. 회의록은 일반 문서와 달리 회의의 진행자가 전체 흐름을 주도하고, 회의 진행에 사용하는 단어들이 존재하며, 발언자들 간의 대화에 종속관계가 있다는 특징이 있다. 제안한 방법은 먼저 회의의 흐름을 찾기 위해 사전에 구축된 회의 진행에 특화된 단어사전과 TextRank 알고리즘을 사용하여 진행자의 주제 문장들을 추출한다. 다음으로 추출된 문장들을 회의록에 있는 참석자들의 문장과 유사도를 계산하여 회의의 주제 문장과 관련있는 중요 문장을 추출한다. 마지막으로 사용자가 흐름을 편히 알 수 있도록 추출된 문장들 사이에 종속 관계를 분석하여 최종적으로 회의록을 요약한다. 국회 전자회의록을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 회의록을 요약하는 비율 전 구간에서 기존의 요약 방법들보다 더 나은 성능을 보인다.