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- 저자 : 이성욱(Song Wook Lee) (검색결과 13 건)
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이성욱,Lee, Song-Wook 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지B Vol.17 No.3
본 논문은 지지벡터기계를 이용하여 스팸메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 이메일에 포함된 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이제곱 통계량을 이용하여 자질을 선택한 후 각각의 자질을 TF, TF-IDF, 이진 가중치 등으로 표현하여 실험하였다. 카이제곱 통계량을 이용하여 선택된 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM분류기는 각각의 이메일의 스팸 여부를 결정한다. 실험 결과, 선택되어진 자질들이 성능향상을 가져왔으며, TREC05-p1 스팸 말뭉치에 대해 약 98.9%의 정확도를 얻었다. We propose an automatic spam filter for e-mail data using Support Vector Machines(SVM). We use a lexical form of a word and its part of speech(POS) tags as features and select features by chi square statistics. We represent each feature by TF(text frequency), TF-IDF, and binary weight for experiments. After training SVM with the selected features, SVM classifies each e-mail as spam or not. In experiment, the selected features improve the performance of our system and we acquired overall 98.9% of accuracy with TREC05-p1 spam corpus.
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이성욱,Lee, Song-Wook 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.7
온라인 게임의 활성화로 온라인 게임의 폐해도 증가하고 있는데 온라인 게임의 대표적인 폐해 중 하나인 언어 폭력 문제가 심각한 사회문제를 야기하고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 채팅에 나타나는 비속어를 자동으로 차단하는 시스템을 제안한다. 우리는 온라인 게임의 채팅창에 나타나는 문장을 수집하였고 비속어 포함 문장과 정상 문장으로 수동으로 분류하였다. 음절 n-gram과 어휘-품사 쌍을 자질로 사용하며 카이제곱 통계량을 이용하여 자질을 선택한다. 선택된 자질들을 이진가중치로 표현하여 지지벡터기계(SVM)를 학습한 후, SVM 분류기로 각 문장의 차단 여부를 결정하였다. 실험 결과, 수집된 데이터에 대해 약 90.4%의 F1 정확률을 얻었다. We propose an automatic swearword filter system for online game chatting by using Support Vector Machines(SVM). We collected chatting sentences from online games and tagged them as normal sentences or swearword included sentences. We use n-gram syllables and lexical-part of speech (POS) tags of a word as features and select useful features by chi square statistics. Each selected feature is represented as binary weight and used in training SVM. SVM classifies each chatting sentence as swearword included one or not. In experiment, we acquired overall 90.4% of F1 accuracy.
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지지벡터기계를 이용한 스팸 블로그(Splog) 판별 시스템
이성욱,Lee, Song-Wook 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.1
블로그는 인터넷 공간에서 가장 손쉽게 정보 출간, 토론 참여, 커뮤니티 형성하는 수단이다. 그러나 최근에 광고를 유치하거나 페이지 순위를 올리기 위한 목적의 다양한 스팸 블로그가 범람하고 있다. 본 연구의 목적은 웹 환경에서 이러한 스팸 블로그(Splog)를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 먼저 블로그의 HTML을 제거한 후 품사를 부착하였다. 어휘/품사 쌍을 자질로 사용하였으며 카이제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택하였다. 선택된 자질의 가중치를 벡터로 표현한 후, 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 학습하여 자동으로 스팸 블로그를 판별하는 시스템을 제안하였으며, SPLOG 데이터 집합으로 실험한 결과 F1척도로 90.5%의 정확률을 얻었다. Blogs are an easy way to publish information, engage in discussions, and form communities on the Internet. Recently, there are several varieties of spam blog whose purpose is to host ads or raise the PageRank of target sites. Our purpose is to develope the system which detects these spam blogs (splogs) automatically among blogs on Web environment. After removing HTML of blogs, they are tagged by part of speech(POS) tagger. Words and their POS tags information is used as a feature type. Among features, we select useful features with X2 statistics and train the SVM with the selected features. Our system acquired 90.5% of F1 measure with SPLOG data set.
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이성욱,Lee, Song-Wook 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.1
본 연구는 한국어 의존 구조를 결정하는 단계적 의존 구조 분석기를 제안한다. 각 단계에서는 주어진 문법관계의 후보열에서 올바른 문법관계를 결정하는데, 대상문법관계의 종류에 따라 독립적으로 수행된다. 문법관계의 후보열은 미리 학습된 지지벡터기계를 이용하여 주어, 목적어, 보어, 부사어 등 7가지의 문법관계로 추정한다. 각 단계에서는 지지벡터기계 분류기와 어절 간의 거리, 교차 구조 금지, 격 제한의 원칙 등의 한국어 언어 특성을 이용하여 대상문법관계를 결정하며, 모든 단계를 거쳐 최종적으로 전체 의존 구조와 문법관계가 결정된다. 트리 및 문법관계 부착 말뭉치를 이용하여 제안된 시스템을 구현 및 실험하였으며 약 85.7%의 정확률을 얻었다. This study aims to identify dependency structures in Korean sentences with the cascaded chunking. In the first stage of the cascade, we find chunks of NP and guess grammatical relations (GRs) using Support Vector Machine (SVM) classifiers for all possible modifier-head pairs of chunks in terms of GR categories as subject, object, complement, adverbial, etc. In the next stages, we filter out incorrect modifier-head relations in each cascade for its corresponding GR using the SVM classifiers and the characteristics of the Korean language such as distance between relations, no-crossing and case property. Through an experiment with a parsed and GR tagged corpus for training the proposed parser, we achieved an overall accuracy of 85.7%.
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서민혜,이성욱,서정연,Seo, Min-Rye,Lee, Song-Wook,Seo, Jung-Yun 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.1
우리는 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신에 문서를 수집 분석함으로써 사용자에게 필요한 정보만을 추출하여 제공하는 웹 문서 추천 에이전트 시스템을 개발한다. 또한 우리는 이 시스템에 한국어 시소러스를 이용한 질의어 확장 방법의 적용을 제안한다. 한국어 시소러스를 이용한 질의어 확장을 위해, 새로운 웹 문서를 검색하기 위해 생성된 질의어를 한국어 시소러스를 통하여 그 하의어들을 찾아 후보 집합을 생성해 주고, TF-IDF와 상호 정보량을 이용하여 후보 집합 안에 있는 단어 들 중에서 질의어와 가장 많은 관련 정보를 가지고 있는 단어를 추출함으로써 질의어를 확장해 주었다. 확장되지 않은 질의어만으로 웹 문서를 추천하게 되면 추천된 웹 문서의 수는 극히 제한적이지만, 질의어를 확장함으로써 보다 더 많은 유용한 웹 문서를 사용자에게 추천 및 제공 할 수 있다. We build the web document recommending agent system which offers a certain amount of web documents to each user by monitoring and learning the user's action of web browsing. We also propose a method of query expansion using the Korean thesaurus. The queries to search for new web documents generate a candidate set using the Korean thesaurus. We extract the words which are mostly correlated with the queries, among the words in the candidate set, by using TF-IDF and mutual information. Then, we expand the query. If we adopt the system of query expansion, we can recommend a lot of web documents which have potential interests to users. We thus conclude that the system of query expansion is more effective than a base system of recommending web-documents to users.
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이성욱 忠州大學校 2008 한국교통대학교 논문집 Vol.43 No.-
We propose an automatic spam mail classifier for e-mail data using Support Vector Machines (SVM). We use a lexical form of a word and its part of speech (POS) tags as features. We represent each feature using text frequency (TF) and inversed document frequency (IDF) values for each feature. After training SVM with the features, SVM classifies each email as spam mail or not. In experiment, we acquired 79.4% of accuracy with e-mail data collected from a web mail system.
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