신경망 기반의 해외 범죄 뉴스 기계 번역 및 요약

허지욱 한국스마트치안학회 2022 스마트치안연구 Vol.3 No.2

스마트폰의 빠른 보급과 정보통신기술의 발전으로 인하여 다수의 사용자들은 해외의 커뮤니티, 쇼핑몰, 언론매체 사이트들을 쉽게 방문할 수 있게 되었다. 이에 따라 사용자들은 국내 언론보다 객관적인 시각에서 보도하는 해외 언론 사이트의 뉴스들을 직접 접속하여 이용한다. 따라서 외국어로 이루어진 해외 사이트의 사용자 편의를 위해 기계번역과 문서요약기법을 기반으로 한 사이트 효과적인 번역 및 요약 서비스를 제공하기 위한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 영어로 구성된 해외 범죄뉴스의 내용을 사용자에게 효과적으로 전달하기 위해서 신경망 기반의 해외 뉴스 번역 및 요약 시스템을 제안하였다. 실험을통해 사용자에게 신경망 기반의 기계번역 모델로 영어기반의 범죄 뉴스를 번역하고 수집 된 한영 뉴스를 기반으로 파인 튜닝된 KoBART-summarization을 통해 번역된 문서를 효과적으로 요약문서로 생성하였다.

딥러닝 기반의 문서요약기법을 활용한 뉴스 추천

허지욱 한국인터넷방송통신학회 2022 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.22 No.4

Recently smart device(such as smart phone and tablet PC) become a role as an information gateway, using of the web news by multiple users from the web portal has been more important things. However, the quantity of creating web news on the web makes hard to catch the information which the user wants and confuse the users cause of the similar and repeated contents. In this paper, we propose the news recommend system using the document summarization based on KoBART which gives the selected news to users from the candidate news on the news portal. As a result, our proposed system shows higher performance and recommending the news efficiently by pre-training and fine-tuning the KoBART using collected news data. 최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.

Word2Vec를 이용한 한국어 단어 군집화 기법

허지욱 한국인터넷방송통신학회 2018 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.18 No.5

최근 인터넷의 발전과 함께 사용자들이 원하는 정보를 빠르게 획득하기 위해서는 효율적인 검색 결과를 제공해주는 정보검색이나 데이터 추출등과 같은 연구 분야에 대한 중요성이 점점 커지고 있다. 하지만 새롭게 생겨나는 한국어 단어나 유행어들은 의미파악하기가 어렵기 때문에 주어진 단어와 의미적으로 유사한 단어들을 찾아 분석하는 기법들에 대한 연구가 필요하다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나인 단어 군집화 기법은 문서에서 주어진 단어와 의미상 유사한 단어들을 찾아서 묶어주는 기법이다. 본 논문에서는 Word2Vec기법을 이용하여 주어진 한글 문서의 단어들을 임베딩하여 자동적으로 유사한 한국어 단어들을 군집화 하는 기법을 제안한다. Recently with the development of Internet technology, a lot of research area such as retrieval and extracting data have getting important for providing the information efficiently and quickly. Especially, the technique of analyzing and finding the semantic similar words for given korean word such as compound words or generated newly is necessary because it is not easy to catch the meaning or semantic about them. To handle of this problem, word clustering is one of the technique which is grouping the similar words of given word. In this paper, we proposed the korean language clustering technique that clusters the similar words by embedding the words using Word2Vec from the given documents.

워드 임베딩을 이용한 질의 기반 한국어 문서 요약 분석 및 비교

허지욱 한국인터넷방송통신학회 2019 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.19 No.6

현재 ICT 기반의 웹 서비스 발달과 빠른 최신 기술의 보급으로 인하여 생성되는 정보의 양이 기하급수적으로증가하고 있다. 이와 더불어 사용자들은 자신이 원하는 정보를 얻기 위해서는 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 문서요약기법은 사용자에게 주어진 문서의 문장과 핵심 단어들을 분석하여 효과적으로 요약문을 생성해주는 기술이다. 특히 한국어로 이루어진 문서는 언어의 특성상 기존 언어 분석 기법들을 적용하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 한국어의 특성을 고려한 문서요약기법에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문은 워드 임베딩 기법인 Word2Vec과 FastText를 활용하여질의 기반의 한국어 문서요약 기법을 제안하고 그 결과를 비교 분석한다. Recently, the amount of created information has been rising rapidly by dissemination of state of the art and developing of the various web service based on ICT. In additionally, the user has to need a lot of times and effort to find the necessary information which is the user want to know it in the mount of information. Document summarization is the technique that making and providing the summary of given document efficiently by analyzing and extracting the key sentences and words. However, it is hard to apply the previous of word embedding technique to the document which is composed by korean language for analyzing contents in the document due to the character of language. In this paper, we propose the new query-focused korean document summarization by exploiting word embedding technique such as Word2Vec and FastText, and then compare the both result of performance.

폭소노미와 사용자 영향력을 활용한 의미기반 트윗 군집화 및 요약 기법

허지욱,이동호 한국정보과학회 2015 데이타베이스 연구 Vol.31 No.2

최근 인터넷의 발달과 스마트 기기의 대중화로 많은 사용자들이 방대한 정보들을 손쉽게 접할 수 있게 되었다. 이로 인하여 트위터, 페이스북과 같은 소셜 네트워크 서비스의 이용이 급증하게 되었으며 다양한 주제들의 정보들이 생성되고 있다. 하지만 방대하게 생성된 트윗들 중 사용자 자신이 원하는 트윗의 정보를 획득하기에는 많은 노력과 시간이 들게 된다. 본 논문은 방대하게 존재하는 트위터들의 군집화를 하기 위하여 의미기반 K-평균 군집화 알고리즘을 제안한다. 의미기반 K-평균 군집화 알고리즘은 기존의 K-평균 군집화 알고리즘에서 단순히 벡터모델로 표현된 데이터들간의 유사도 측정뿐만 아니라 데이터들 간의 의미적인 유사도까지 고려하여 군집화한다. 또한 각 군집에서 가장 의미있는 트윗을 추출하기 위하여 각 트위터 사용자의 영향력을 분석하고 기존에 제안된 문서요약기법을 활용한 트윗 요약기법을 제안한다. 마지막으로 RepLab2013에서 제공된 트위터 데이터 집합을 활용한 실험을 통하여 의미기반 K-Means 군집화 알고리즘과 트윗 요약 기법의 우수성을 보였다. Recently, with the development of Internet technologies and propagation of smart devices, many users have been able to easily access a large amount of information. For this reason, social network services such as twitter and facebook, have been rapidly increasing and have created massive data for various topics. However, it is hard and requires too much time and effort for user to find necessary information from massively generated tweets because they must manually review all of tweets. In this paper, we propose semantic based K-Means clustering algorithm which is not only to measure the similarity between the data represented by vector space model but also to measure semantic similarity between the data for clustering the massive of tweets. To extract the most meaningful tweets in each cluster, we also propose a new tweet summarization technique which analyzes user information for measuring the influence of users and exploits our previously proposed document summarization method. Finally, through the experimental results on RepLab2013 twitter dataset, we show the superiority of semantic based K-Means clustering algorithm and the tweet summarization technique.

Semantic-Based K-Means Clustering for Microblogs Exploiting Folksonomy

허지욱 한국정보처리학회 2018 Journal of information processing systems Vol.14 No.6

Recently, with the development of Internet technologies and propagation of smart devices, use of microblogssuch as Facebook, Twitter, and Instagram has been rapidly increasing. Many users check for new informationon microblogs because the content on their timelines is continually updating. Therefore, clustering algorithmsare necessary to arrange the content of microblogs by grouping them for a user who wants to get the newestinformation. However, microblogs have word limits, and it has there is not enough information to analyze forcontent clustering. In this paper, we propose a semantic-based K-means clustering algorithm that not onlymeasures the similarity between the data represented as a vector space model, but also measures the semanticsimilarity between the data by exploiting the TagCluster for clustering. Through the experimental results onthe RepLab2013 Twitter dataset, we show the effectiveness of the semantic-based K-means clusteringalgorithm.

태그 클러스터를 이용한 다중문서요약 기법

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 의미 분석을 이용한 다중 문서 요약 기법

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.

자동변속기를 장착한 하이브리드 차량의 회생제동 제어 방법

허지욱(Jeewook Huh),오경철(Kyoungcheol Oh),신덕근(Deokkeun Shin) 한국자동차공학회 2014 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2014 No.11

인-휠 전기모터를 장착한 연료전지 하이브리드 차량 성능 평가를 위한 시뮬레이터 개발

허지욱(Jeewook Huh),박종혁(Jong-Hyuk Park),서동관(Dongkwan Seo),황성호(Sung-Ho Hwang) 한국자동차공학회 2008 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-

People are becoming increasingly concerned about the future vehicles due to alternative fuel vehicles and environmental issues. The recent advances in fuel cell technologies have allowed the fuel cell hybrid electric vehicle to be one of the most promising alternatives for the development of low emission and fuel efficient. vehicles. This paper shows modeling of the fuel cell hybrid electric vehicle and the performance simulation that can test of the vehicle performance. Specially, the modeled fuel cell hybrid electric vehicle has in-wheel motors that are driven by electric from fuel cell stack and battery. The fuel cell hybrid electric vehicle has a inline electric motor at front drive shaft and two in-wheel motors at rear wheels. Also, each module is modeled to test and verify the fuel cell hybrid electric vehicle performance like stability of the vehicle and regenerative braking and so on.