• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.86-93
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• 2018

Since media articles, which have a great influence on public opinion, are transmitted to the public through various media, it is very difficult to analyze them manually. There are many discussions on methods that can collect, process, and analyze documents in the academia, but this is mostly done in the areas related to politics and stocks, and national-defense articles are poorly researched. In this study, we will explain how to build an automatic analysis system of national defense articles that can collect information on defense articles automatically, and can process information quickly by using topic modeling with LDA, emotional analysis, and extraction-based text summarization.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.91-110
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• 2018

본 연구는 비디오 스킴의 자동 생성을 위한 비디오 요약 알고리즘을 제안하고 이를 평가하였다. 제안된 알고리즘은 ERP(Event Related Potentials) 기반의 주제 적합성 모형, MMR(Maximal Marginal Relevance) 기법 및 판별분석기법을 사용하여 구현하였다. 제안한 ERP/MMR 기반 알고리즘을 이용하여 구성한 비디오 스킴의 품질과 유용성을 내재적 및 외재적 평가를 통해서 검증하였다. 내재적 및 외재적 평가에서 ERP/MMR 방법들의 평가 점수들은 각각 경쟁 기준으로 사용한 SBD(Shot Boundary Detection) 방법의 평가 점수 보다 유의미한 차이를 보이며 높게 나왔다. 그러나 이 두 평가에서 ERP/MMR(${\lambda}=0.6$) 방법의 평가 점수와 ERP/MMR(${\lambda}=1.0$) 방법의 평가 점수 간에 통계적으로 유의미한 차이는 없는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.181-183
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• 1999

대량의 정보를 빠르고 쉽게 검색하기 위한 많은 문서 자동 요약 시스템이 개발되고 있다. 현재에는 원문에서의 추출을 통한 방법 뿐 아니라 요약문의 생성에 초점을 두고 요약 시스템을 위해 대표 개념어 생성기를 위한 구성 방안을 제시한다. 격틀 구성을 위한 단계별 과정과 핵심어의 추출, 그리고 격틀 구성의 제한 요건을 서술한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.59-68
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• 2012

제로 클라이언트 체제는 기업의 문서 중앙화를 위해 제시된 최신의 방법이며, 이를 기업의 현실에 보다 적합하도록 토착화시키는 작업은 필수적이다. 본 연구는 제로 클라이언트 체제의 잘 알려진 보안 및 프라이버시 상의 문제점을 제외한, 사용 상의 문제점을 보완하고자 고안되었다. 즉, 작업자가 작업한 문서를 기업 클라우드 스토리지에 저장하고자 저장 카테고리를 검색하는 과정의 부담과 정확성을 향상시키기 위하여, 작업 문서의 주제어를 자동으로 파악하고, 이를 바탕으로 해당 문서가 저장되어야 하는 카테고리를 자동으로 검색하여 작업자의 확인을 통해 자동 저장되도록 하는, 지능적 아카이빙 방식을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 주제어 자동 파악 및 자동 아카이빙을 위한 방법론과 프로토타입 시스템은 기업 환경에 적용이 가능할 정도로 정확성과 확장성을 갖추고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.715-716
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• 2009

인터넷의 발전은 대량의 정보를 양산하였고, 이러한 대량의 정보 집합 내에서는 비슷한 정보가 재활용 되거나 반복되는 정보중복문제를 가지고 있다. 중복되는 정보들로부터 사용자에게 원하는 정보를 신속히 검색할 수 있도록 하는 정보 요약에 대한 필요성은 점차 증가하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF, non-negative matrix factorization)에 의한 문서의 의미특징을 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 다중문서가 포함하고 있는 문서들 간의 고유구조를 문서요약에 이용하여서 요약의 질을 높일 수 있고, 주제와 문장 간의 유사성과 다양성 고려하여서 쉽게 과잉정보를 제거하여 문장을 요약할 수 있는 장점을 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.