멀티미디어 컨텐츠 유통을 위한 지식서버 시스템의 설계

정창후(Chang-Hoo Jeong),이용배(Yong-Bae Lee),맹성현(Sung-Hyon Myaeng) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅰ

인터넷의 급속한 발전으로 인해 다양한 멀티미디어 리소스를 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 시대가 도래하였다. 그러나 이러한 멀티미디어 문서들을 새롭게 편집하고 저장하고 유통시킬 수 있는 기술적 인프라는 아직 부족하다고 보여진다. 멀티미디어 문서를 편집하는 작업에는 다양한 문서포맷을 지원하는 멀티미디어 저작 툴이 필요하며 편집된 문서를 저장할 시에는 대용량의 고속 저장장치가 필요하다. 더불어 이러한 멀티미디어 문서를 활발히 유통시키기 위해서는 디지털 문서의 지적 재산권을 보호해줄 수 있는 견고한 유통 시스템이 필수적이다. 본 논문에서는 멀티미디어 컨텐츠의 유통에 기여할 수 있는 지식서버 시스템에 관하여 기술하고자 한다. 가상문서[1] 개념을 기반으로 설계된 지식서버 시스템은 기존의 멀티미디어 컨텐츠를 재구성하여 만든 가상문서를 유통시킬 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 지식서버 시스템을 이용하면 대용량의 저장장치를 필요로 하지 않는 멀티미디어 문서를 저작 및 저장할 수 있고, 새롭게 저작된 멀티미디어 문서를 지식서버 시스템의 인증 서버를 통하여 쉽게 유통시킬 수 있다. 또한 유통된 가상문서가 실제 문서로 재현될 경우에 지식서버 내의 로그관리기에 의하여 로그정보가 기록되기 때문에 컨텐츠 유통 현환을 실시간으로 파악할 수 있다.

술어-논항 구조의 패턴 유사도를 활용한 혼합 커널 기반 관계 추출

정창후(Chang-Hoo Jeong),전홍우(Hong-Woo Chun),최윤수(Yun-Soo Choi),송사광(Sa-Kwang Song),최성필(Sung-Pil Choi) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C

문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

Linked Data 기반의 이벤트 통합을 위한 개체 식별

정창후(Chang-Hoo Jeong),김태홍(Taehong Kim),황미녕(Mi-Nyeong Hwang),엄정호(Jung-Ho Um),서동민(Dongmin Seo),신성호(Sung-Ho Shin),최성필(Sung-Pil Choi),이승우(Seungwoo Lee),정한민(Hanmin Jung) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.11

Predicate-Argument Structure 기반의 어휘적 패턴을 이용한 관계 추출

정창후 ( Chang-hoo Jeong ),전홍우 ( Hong-woo Jhun ),최윤수 ( Yun-soo Choi ),최성필 ( Sung-pil Choi ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2

문서 내에 존재하는 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있는데, 본 논문에서는 문장 내에 존재하는 각 단어의 predicate-argument 관계를 분석하여 자질로 활용하는 PAS 패턴 기반 관계 추출 시스템을 제안한다. 관계 종류별로 구축된 PAS 패턴 집합을 활용하여 관계 식별기를 개발하였고, 실험을 통하여 개발된 관계 식별기의 성능을 측정하였다. 실험 결과 개체 간의 유의미한 관계를 표현해주는 PAS 패턴이 관계 추출 작업에 유용한 정보임을 알 수 있었다.

대용량 XML 문서의 효율적인 검색과 관리를 위한 SCOF 모델

정창후 ( Chang-hoo Jeong ),최윤수 ( Yun-soo Choi ),진두석 ( Du-seok Jin ),김진숙 ( Jinsuk Kim ),윤화묵 ( Hwa-mook Yoon ) 한국인터넷정보학회 2008 인터넷정보학회논문지 Vol.9 No.1

XML 문서가 증가하면서 XML 문서를 처리하는 방법론에 대한 많은 논의가 있어왔다. 본 논문에서는 두 가지 중요한 목적을 가지고 XML 정보 검색 및 관리 시스템을 개발하는데, 첫 번째는 질의에 적합한 내용을 쉽고 빠르게 검색해서 제공하는 것이고, 두 번째는 시스템의 부담을 최소화하면서 효율적이고 안정적인 관리 기능을 제공하는 것이다. 이렇게 실용적인 시스템을 개발하는 핵심 기술은 XML 문서를 어떻게 효과적으로 분할하여 구조적으로 서비스하는가에 달려 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 논문에서는 SCOF(Service-centric Object Fragmentation) 모델을 제안한다. SCOF 모델은 XML 데이터베이스 관리자에 의해서 정의되는 변환 규칙(conversion rule)을 이용하여 문서를 분할하는 준분할(semi-decomposition) 저장 방식이다. SCOF 모델을 사용한 키워드 기반 검색은 전형적인 XML 질의 언어처럼 문서의 특정 엘리먼트나 속성 값을 이용하여 검색을 수행할 수 있다. 비록 이러한 접근법이 XML 문서 컬렉션에 대한 관리자의 지식을 필요로 한다고 하더라도, 개별 문서의 크기나 전체 문서의 양에 상관없이 검색과 관리를 효율적으로 수행할 수 있기 때문에 실용적인 시스템을 구축할 수 있다는 장점이 있다. Vast amount of XML documents raise interests in how they will be used and how far their usage can be expanded. This paper has two central goals: 1) easy and fast retrieval of XML documents or relevant elements; and 2) efficient and stable management of large-size XML documents. The keys to develop such a practical system are how to segment a large XML document to smaller fragments and how to store them. In order to achieve these goals, we designed SCOF(Service-centric Object Fragmentation) model, which is a semi-decomposition method based on conversion rules provided by XML database managers. Keyword-based search using SCOF model then retrieves the specific elements or attributes of XML documents, just as typical XML query language does. Even though this approach needs the wisdom of managers in XML document collection, SCOF model makes it efficient both retrieval and management of massive XML documents.

고전 문서의 효과적인 검색 결과 하이라이팅

정창후(Jeong Chang-Hoo),최윤수(Choi Yun-Soo),김광영(Kim Kwang-Young),서정현(Seo Jeong-Hyeon),윤화묵(Yoon Hwa-Mook) 한국콘텐츠학회 2006 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.4 No.2

본 논문에서는 고전 문서가 XML 형태로 전산화된 이후에, 의미적 특징을 최대한 손상시키지 않고 검색 결과를 효과적으로 하이라이팅하는 방법에 대해서 설명한다. 특히, 고전 문서의 특성을 최대한 고려하여 하이라이팅 문자열 비교를 수행하였다. 또한, XML 문서의 특성을 고려하여 하이라이팅 태그 삽입 시에 다양한 처리를 수행하였다. In this paper, we introduce a method to effectively highlight retrieval results without impairing meaningful features after historical documents were digitized into XML format. Especially, making the best of the features of historical documents, we perform string matching for the highlighting. Also, considering the features of the XML document, we carry out various processes when highlighting tag is inserted.

술어-논항 구조의 어휘 패턴을 이용한 스트링 커널 기반 관계 추출

정창후(Chang-Hoo Jeong),전홍우(Hong-Woo Chun),송사광(Sa-Kwang Song),홍순찬(Soon-Chan Hong),정한민(Hanmin Jung),최성필(Sung-Pil Choi) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.12

문서 내에 존재하는 핵심개체들 간의 다양한 상호작용을 정확하게 파악하고 활용하기 위해서는 관계 추출 기술이 필수적이다. 스트링 커널을 이용한 관계 추출은 커널의 입력으로 사용되는 스트링을 효과적으로 구성하는 것이 커널 계산 속도나 정확성 측면에서 중요한 요소임에도 불구하고 기존 연구에서는 입력 스트링을 효과적으로 구성하지 못했다. 본 논문에서는 개체 쌍 사이에 존재하는 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 정규화해서 스트링 커널에 적용하는 방법을 제안한다. 술어-논항 구조 패턴은 문장을 구성하는 모든 단어에 대한 술어-논항 관계 그래프에서 중요하게 지정된 두 개체를 연결하는 최소집합의 술어-논항으로 구성된 순서 열로서, 문장 내에서 상호작용하는 두 개체 간의 연관관계를 표현해주는 중요한 단서 정보가 된다. 제안된 시스템의 평가를 위해서 과학기술문헌에 존재하는 핵심개체들 간의 연관관계 추출 성능을 평가하는 테스트컬렉션을 구축하여 실험을 진행하였다. 정확도 측정 결과, 스트링커널의 입력으로 문장 전체를 사용한 경우에는 55.07%, 개체 쌍 사이의 문자열을 사용한 경우에는 61.04%, 그리고 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용한 경우에는 69.14%로, 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용했을 때 성능이 가장 좋게 나타났다. 결론적으로 문장 내의 술어-논항 구조를 분석하여 정규화된 어휘 패턴을 생성하고 이렇게 생성된 문자열을 스트링 커널에 적용하는 방법이 관계 추출에 유용한 방법임을 알 수 있었다. The relation extraction is one of the most essential parts in text mining in order to capture various detailed interactions between entities found in documents. The previous research has not shown good results on how to effectively construct the input string of the kernel. Actually, it is very important in terms of efficiency and effectiveness of kernel computation. Therefore, we propose a string-kernel method which normalizes the syntactic pattern strings consisting of predicate-argument structures (PAS) existing between a pair of entities in a sentence. The pattern string is the minimumlength sequence of PASs out of all kinds of possible sequences for any pair of words in a sentence, which is a very important clue revealing the interconnection between two entities in a sentence. The proposed method has been implemented and performed experiments to prove its usefulness upon our own test collection designed for verifying the relationship between the entities in documents. The experiments shows that the proposed methods performed the best since its accuracy reaches 69.14% whereas 55.07% and 61.04% are the results of the other two comparison settings: one uses entire strings as the input for the kernel, the other receives all strings between two target entities. Consequently, we proved that the better performance could be obtained from the proposed string-kernel based method, which extracts the normalized lexical pattern consisting of predicate-argument structure in a sentence and then applies it to the string kernel method.

패턴 부트스트랩핑을 이용한 특허 문헌에서의 시맨틱 트리플 추출

정창후(Chang-Hoo Jeong),전홍우(Hong-Woo Chun),최윤수(Yun-Soo Choi),송사광(Sa-kwang Song),최성필(Sung-Pil Choi),조민희(Minhee Cho),정한민(Hanmin Jung) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2012 No.5

XML 문서의 효율적인 검색과 관리를 위한 SCOF 모델

정창후(Chang-Hoo Jeong) 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.5 No.2_2

XML 문서가 기하급수적으로 증가하면서 XML 문서를 처리하는 방법론에 대한 많은 논의가 있어왔다. 본 논문에서는 두 가지 중요한 목적을 가지고 XML 정보 검색 및 관리 시스템을 개발하는데, 첫 번째는 질의에 적합한 내용을 쉽고 빠르게 검색해서 제공하는 것이고, 두 번째는 시스템의 부담을 최소화하면서 효율적이고 안정적인관리 기능을 제공하는 것이다. 이렇게 실용적인 시스템을 개발하는 핵심 기술은 XML 문서를 어떻게 효과적으로 분할하여 구조적으로 서비스하는가에 달려 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 논문에서는 SCOF(Service-centric Object Fragmentation) 모델을 제안 한다. SCOF 모델은 XML 데이터베이스 관리자에 의해서 정의되는 변환 규칙(conversion rule)을 이용하여 문서를 분할하는 준분할(semi-decomposition) 저장 방식이다. SCOF 모델을 사용한 키워드 기반 검색은 전형적인 XML 절의 언어처럼 문서의 특정 엘리먼트나 속성 값을 이용하여 검색을 수행할 수 있다. 비록 이러한 접근법이 XML 문서 컬렉션에 대한 관리자의 지식을 필요로 한다고 하더라도 개별 문서의 크기나 전체 문서의 양에 상관없이 검색과 관리를 효율적으로 수행할 수 있기 때문에 실용적인 시스템을 구축할 수 있다는 장점이 있다. Vast amount of XML documents raise interests in how they will be used and how far their usage can be expanded. This paper has two central goals: 1) easy and fast retrieval of XML documents or relevant elements; and 2) efficient and stable management of large-size XML documents. The keys to develop such a practical system are how to segment a large XML document to smaller fragments and how to store them. In order to achieve these goals, we designed SCOF(Service-centric Object Fragmentation) model, which is a semi-decomposition method based on conversion rules provided by XML database managers. Keyword-based search using SCOF model then retrieves the specific elements or attributes of XML documents, just as typical XML query language does. Even though this approach needs the wisdom of managers in XML document collection, SCOF model makes it efficient both retrieval and management of massive XML documents.

상위어 시퀀스의 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해소

정창후 ( Chang-hoo Jeong ),최윤수 ( Yun-soo Choi ),최성필 ( Sung-pil Choi ),윤화묵 ( Hwa-mook Yoon ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2

본 논문에서는 과학기술문서에 존재하는 기술용어와 이들 간의 연관관계를 설명하는 디스크립터를 찾아서 [subject predicate object] 형태의 트리플을 생성하는 애플리케이션을 개발할 때 발생하는 단어 의미 애매성 해소 문제를 다룬다. 기술용어가 가지고 있는 연관관계를 결정하기 위해서 워드넷의 신셋 정보를 사용하는데 이 방법은 동사를 워드넷에 매핑할 때와 상위어 관계로 전이할 때 여러 개의 의미에 매핑되는 문제점이 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 상위어 시퀀스 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해결 방안을 제시한다. 이 방법을 사용함으로써 워드넷 매핑과 상위어 전이 시에 발생하는 다중 매핑 문제를 동시에 해결할 수 있다.