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허지욱(Jee-Uk Heu),주영도(Young-Do Joo),이동호(Dong-Ho Lee) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.39 No.1
최근 인터넷의 급속한 발달과 보급으로 인하여 웹 상에서 생성되는 문서의 양은 하루가 다르게 증가하고 있다. 하지만 사용자는 많은 시간과 노력을 들여 자신이 원하는 정보가 담긴 문서를 찾기 위하여 검색 엔진의 도움을 받더라도 검색된 문서를 일일이 검토해야 한다는 어려움이 존재한다. 사용자들의 이러한 어려움을 해소하기 위하여 문서의 핵심을 효과적으로 요약하는 다중 문서 요약 기법에 대한 연구가 활발히 진행되어왔다. 그러나 기존의 다중 문서 요약 기법들은 대부분 확률이론 및 기계학습에 근거한 방법을 사용하기 때문에 학습 및 요약 과정에 높은 비용이 요구되며 새롭게 출현하는 고유명사들에 대한 분석이 용이하지 않다는 단점들을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 단점들을 해결하기 위하여 고유명사를 포함한 문서 내에 존재하는 단어들에 대한 태그 클러스터를 폭소노미 시스템인 플리커를 이용하여 실시간으로 획득하여 분석시간과 계산비용을 줄이고, 단어들간 의미적 관계를 분석하여 중요 단어들을 추려내며 이를 기반으로 단어의 중요도와 다른 단어들간의 의미적인 관계를 분석하여 중요문장들을 추려내는 다중문서 요약 기법을 제안한다. Recently, the amount of documents created on the web has been rapidly increasing day by day, due to the rapid propagation and the development of the internet. In order to find the necessary information, the user has to manually review all of the searched documents in spite of the assistance of search engines, and it requires too much time and effort. To address this problem, various multi-document summarization techniques have been studied to efficiently summarize the core of the original document. However, most of all existing multi-document summarization techniques suffer from a high cost in learning and summarization processes because their methods are mainly based on probability theory and machine learning, and failed to analyze the proper nouns which are emergently upraised. To overcome these drawbacks, we propose a novel multi-document summarization technique that analyze the importance of the key words and the semantic relatedness among them, and then detect the key sentences in the document based on the tag cluster of the each word including proper nouns in the document by exploiting Flickr which is one of the representative folksonomy systems to reduce analysis time and computing cost between each words in the documents.
허지욱(Jee-Uk Heu),정진우(Jin-Woo Jeong),홍현기(Hyun-Ki Hong),이동호(Dong-Ho Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
오늘날 인터넷의 빠른 보급으로 인하여 웹 상에 생성되는 문서의 양은 하루가 다르게 늘어나고 있다. 이러한 엄청난 야의 문서들 중 사용자는 자신이 원하는 정보가 담긴 문서를 얻기 위해서는 직접 문서를 검토해야 하며, 많은 시간이 투자 된다는 어려움이 있다. 이러한 사용자들의 어려움을 줄이기 위하여 문서의 핵심을 유지하며 양을 줄이는 다중문서요약기업에 대한 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 효율적이고 빠른 문서 요약을 위하여 폭소노미 시스템인 플리커를 통하여 문서 내에 존재하는 각 단어들의 클러스터를 획득하고, 이를 기반으로 단어들의 중요도를 분석하여 중요문장을 추려내는 다중문서요약 기업을 제안한다.
태그간 의미관계를 이용한 효율적인 이미지 태그 랭킹 기법
홍현기(Hyun-Ki Hong),허지욱(Jee-Uk Heu),정진우(Jin-Woo Jeong),이동호(Dong-Ho Lee) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1C
최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할 만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.