한국어 문장이해를 위한 가변패턴네트의 구성과 응용

한광록,Han, Gwang-Rok 한국정보처리학회 1995 정보처리논문지 Vol.2 No.2

문장의 개념세계는 체언과 용언으로서 이루어 진다. 문장의 의미적 중심은 용언 이고, 체언은 용언의 구속을 받으며, 이들은 다양하게 결합한다. 본 논문은 한국어의 문에서 체언과 용어의 결합관계를 분석하고, 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단 위문을 가변패턴네트를 구성함으로써 구문 및 의미해석을 하여 절형식의 개념단위를 추출한다. 또한 종래의 제한된 혼절 이론을 일반문에 확장하고, 장문을 단문으로 자동 분리하여 논리적인 개념단위의 절 형식으로서 지식베이스를 구축하고 질문응답시스템 으로의 응용을 시도하였다. The conceptual world of sentence is composed f substantives(nouns) and verbal. The verbal is a semantic center of sentence, the substantives are placed under control of verbal, and they are combined in a various way. In this paper, the structural relation of verbal and substantives are analyzed and the phrase unit sentence which is derived from the result of morphological analysis is interpreted by a variable pattern net. This variable pattern net analyzes the phrases syntactically and semantically and extracts conceptual units of clausal form. This paper expands the traditionally restricted Horn clause theory to the general sentence, separates a simple sentence from a complex sentence automatically, constructs knowledge base by clausal form of logical conceptual units, and applies it to a question-answering system.

데이터 복제 서버를 이용한 학사 관리 시스템의 부하 분산에 관한 연구

한광록,이승원,Han, Gwang-Rok,Lee, Seung-Won 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지D Vol.8 No.5

본 논문에서는 학사관리 시스템의 부하 집중 현상을 처리하기 위하여 기존의 중앙 집중형 시스템을 그대로 사용하면서 추가적으로 분산환경의 복제 서버를 구축하고 이것을 이용하는 방법을 제안한다. 데이터의 수정을 요구하지 않는 일반 조회 트랜잭션이 DML 문장의 대부분을 차지하기 때문에 각 데이터의 특성에 따라 분리된 복제서버를 구성하여 복제 서버가 수정이 필요없는 조회 트랜잭션만을 담당하게 함으로써 사용자 분산과 데이터 분산을 동시에 실행하여 실제 처리 시간을 줄일 수 있도록 하였다. 또한 기존의 집중형 시스템의 자원들을 그대로 사용할 수 있기 때문에 구현상의 편리성과 경제성을 도모 할 수 있다. 일반적으로 서버의 부하부산을 위한 방법은 크게 사용자의 프로그램이 서버전단에 서버의 부하정보를 획득하여 상대적으로 적은 부하를 가진 서버를 선택할 수 있는 클라이언트단에서의 부하분산과 응용계층 스케쥴링 기법, IP 계층 스케쥴링 기법등을 사용한 서버단에서의 부하분산이다. 본 논문의 복제서버에서는 기존의 부하분산기법에서 발생하는 단점들을 제거 또는 보완하여 시스템의 부하 집중현상을 줄일 수 있다. In order to solve the overload of academic affairs management system, we propose a method builds a distributed Replication server and uses this server with the present centralized system. Normal query transactions which are not required for data modification are composed of almost all DML sentences. So we construct the distributed replication servers according to the data characteristics and make them perform the query transaction without modification. In this way, we can simultaneously distribute users and data, and cut down processing time for every transaction. Also Replication server has the advantages of implemental efficiency and economical because it uses resources of present centralized system without and additional configurations. Usually, to distribute the overload of server, they can use way, Client-side overload distribution that user program get present overload status then can choose a less overloaded server, and the other way, Server-side overload distribution that make use of Application Layer Scheduling Technique and IP Layer Scheduling Technique. Our Replication server can reduce the overload of centralized system by eliminating or complementing those defects of overload distribution, referred to in the forehead.

인터넷 문서 자동 분류 시스템 개발에 관한 연구

한광록,선복근,한상태,임기욱,Han, Kwang-Rok,Sun, B.K.,Han, Sang-Tae,Rim, Kee-Wook 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.9

본 논문은 인터넷 문서 자동 분류 시스템의 구현에 대하여 논한다. 문서 자동분류 알고리즘을 설정하고, 역전파 학습 모델을 이용하여 문서의 범주화를 수행하는 시스템을 구축한다. 문서학습을 위해서 범주별 인터넷 문서들을 수집하고 수집한 문서에 대하여 카이제곱($\chi^2$)검정을 수행함으로써 범주화 자질을 추출한다. 이 범주화 자질을 바탕으로 하여 학습 및 분류 벡터 집합을 생성한다. 실험 결과의 평가로부터 본 논문에서 구현한 시스템이 유사도 계산을 이용한 문서의 분류 시스템보다 성능이 향상된 것을 알 수 있었다. In this paper, we discuss the implementation of automatic internet text categorization system. A categorization algorithm is designed and the system is implemented by back propagation learning model. Internet documents are collected according to the established categories and tested by Chi-squre ($\chi^2$) for the document leaning, and the category features are extracted. The sets of learning and separating vector are productt>d by these features. As a result of experimental evaluation, we show that this system is more improved in the performance of automatic categorization than the nearest neigbor method.

인터넷 문서 자동 분류 시스템 개발에 관한 연구

한광록(Kwang Rok Han),선복근(B . K . Sun),한상태(Sang Tae Han),임기욱(Kee Wook Rim) 한국정보처리학회 2000 정보처리학회논문지 Vol.7 No.9

In this paper, we discuss the implementation of automatic internet text categorization system. A categorization algorithm is designed and the system is implemented by back propagation learning model. Internet documents are collected according to the established categories and tested by Chi-squre() for the document leaning, and the category features are extracted. The sets of learning and separating vector are producted by these features. As a result of experimental evaluation, we show that this system is more improved in the performance of automatic categorization than the nearest neigbor method.

주제어구 추출과 질의어 기반 요약을 이용한 문서 요약

한광록(Kwang-Rok Han),오삼권(Sam-Kweon Oh),임기욱(Kee-Wook Rim) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.4

본 논문에서는 추출 요약 방식과 질의어 기반의 요약 방식을 혼합한 문서 요약 방법에 관해서 기술한다. 학습문서를 이용해 주제어구 추출을 위한 학습 모델을 만든다. 학습 알고리즘은 Naive Bayesian, 결정트리, Supported Vector Machine을 이용한다. 구축된 모델을 이용하여 입력 문서로부터 주제어구 리스트를 자동으로 추출한다. 추출된 주제어구들을 질의어로 하여 이들의 국부적 유사도에 의한 기여도를 계산함으로써 요약문을 추출한다. 본 논문에서는 주제어구가 원문 요약에 미치는 영향과, 몇 개의 주제어구 추출이 문서 요약에 적당한지를 실험하였다. 추출된 요약문과 수동으로 추출한 요약문을 비교하여 결과를 평가하였으며, 객관적인 성능 평가를 위하여 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 실험 결과를 비교하였다. This paper describes the hybrid document summarization using the indicative summarization and the query-based summarization. The learning models are built from learning documents in order to extract topic phrases. We use Naive Bayesian, Decision Tree and Supported Vector Machine as the machine learning algorithm. The system extracts topic phrases automatically from new document based on these models and outputs the summary of the document using query-based summarization which considers the extracted topic phrases as queries and calculates the locality-based similarity of each topic phrase. We examine how the topic phrases affect the summarization and how many phrases are proper to summarization. Then, we evaluate the extracted summary by comparing with manual summary, and we also compare our summarization system with summarization method from MS-Word.

키워드를 활용한 온톨로지 인스턴스 생성에 관한 연구

한광록(Kwang-Rok Han),강현민(Hyun-Min Kang),손석원(Surg-Won Sohn) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.5

시맨틱 웹의 성공 여부는 온톨로지 구축과 생성을 위해서 지식을 체계화하는 시맨틱 어노테이션에 달려있다. 그러므로 각 분야의 많은 지식 표현을 변환하여 온톨로지 인스턴스로 생성하기 위해서 시맨틱 어노테이션의 효율성이 중요하다. 본 논문에서는 기존 웹에서 시맨틱 어노테이션 작업을 통하여 온톨로지 인스턴스를 정확하고 효율적으로 생성하는 규칙기반 온톨로지 인스턴스 생성 시스템을 제안한다. 기존연구에서는 사용자가 관련 정보를 찾아서 온톨로지와 대조하여 정보를 입력하는 수동적인 과정이 필요하였다. 그러나 제안한 방식에서는 추출할 정보들에 관한 키워드 데이터와 규칙정보를 분할해서 관리한다. 따라서 소수의 키워드와 규칙정보들을 추가함으로써 다양한 웹문서의 효율적 정보 추출이 가능하다. 이것은 여러 사이트에서 규칙과 키워드를 재사용할 수 있는 온톨로지 인스턴스 생성이 가능하다는 것을 보여준다. The success of semantic web depends largely on the semantic annotation which systematizes knowledge for the construction and production of ontology. Therefore, the efficiency of semantic annotation is very important in order to change many knowledge expressions and generate into ontology instances. In this paper, we presents a generation system of rule-based ontology instances which are produced accurately and efficiently via semantic annotation in conventional web sites. In conventional studies, the manual process is necessary for finding relevant information, comparing it with ontology, and entering information. We propose a new method that manages keyword data regarding extracted information and rule information separately. Thus, it is quite practical to extract information efficiently from various web documents by adding a small number of keywords and rules. The proposed method shows the possibility of ontology instance generation which reuses the rules and keywords from the various websites.

웹 뉴스의 기사 추출과 요약

한광록(Kwang-Rok Han),선복근(Bok-Keun Sun),유형선(Hyoung-Sun Yoo) 한국컴퓨터정보학회 2007 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.12 No.5

뉴스 콘텐츠 등 웹을 통해 제공되는 많은 정보들은 불필요한 클러터를 많이 포함하고 있다. 이러한 클러터들은 문서의 요약 추출, 검색과 같은 자동화된 정보처리 시스템의 구축을 어렵게 한다. 본 논문에서는 웹 뉴스 콘텐츠를 추출하고 이를 요약하는 시스템을 구축하고자 한다. 추출 시스템은 HTML로 된 뉴스 콘텐츠를 입력받아 DOM 트리와 유사한 요소 트리를 구축하며, 이 요소 트리에서 HTML 태그의 하이퍼링크 속성을 갖는 클러터를 제외하면서 본문을 추출한다. 추출 시스템을 통해 추출된 본문은 요약시스템으로 전달되어 핵심 문장이 추출된다. 요약 시스템은 공기관계 그래프를 이용하여 구성한다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 추출된 요약 문장은 SMS와 같은 메시지 서비스를 통하여 PDA이나 모바일 폰 등에 전송될 수 있을 것으로 기대된다. Many types of information provided through the web including news contents contain unnecessary clutters. These clutters make it difficult to build automated information processing systems such as the summarization, extraction and retrieval of documents. We propose a system that extracts and summarizes news contents from the web. The extraction system receives news contents in HTML as input and builds an element tree similar to DOM tree, and extracts texts while removing clutters with the hyperlink attribute in the HTML tag from the element tree. Texts extracted through the extraction system are transferred to the summarization system, which extracts key sentences from the texts. We implement the summarization system using co-occurrence relation graph. The summarized sentences of this paper are expected to be transmissible to PDA or cellular phone by message services such as SMS.

철도 차량용 이벤트 레코더를 위한 분석 소프트웨어 개발

한광록(Han, Kwang-Rok),장동욱(Jang, Dong-Wook),김광열(Kim, Kwang-Ryeol),손석원(Sohn, Surg-Eon) 한국산학기술학회 2009 한국산학기술학회논문지 Vol.10 No.6

최근 철도차량에도 객관적이고 신속 정확하게 사고 원인을 분석하고, 사고를 미리 예방하기 위하여 여러 나라에서 철도 차량의 운행정보가 기록되는 블랙박스 즉, 이벤트 레코더의 설치를 법제화하고 있고, 이에 대한 연구를 진행하고 있다. 또한 사고에 대한 정확한 판단을 위하여 저장된 데이터를 분석하고 표현할 수 있는 분석 소프트웨어가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이벤트 레코더에 기록된 데이터를 분석하고 음성과 영상을 재생하는 분석 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 이벤트 레코더 분석 소프트웨어는 신속하고 정확하게 사고 원인을 규명할 수 있고, 구간별 운행 패턴과 기관사의 습관 등을 파악할 수 있다. 또한 이미 발생한 사고 상황에 대해 영상과 음성을 함께 분석함으로써, 차후 발생할 수 있는 사고를 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다. Recently, to analyze the cause of the railway accident objectively and quickly and prevent the accident, many countries are legislating for the installation of the black box what we call an event recorder, which records information about the operation of railway vehicle. Thus, the study of the event recorder has been in progress. Moreover, the analysis software that can analyze and express the stored data in the event recorder is required for the correct decision on the accident. Therefore, in this paper, we presented a design of analysis software which analyzes the data, plays the audio and video in the event recorder system. This software can quickly and accurately identify the cause of the accident and recognize the driving patterns and habits of the driver according to the operating section. In addition, by analyzing the audio and video data simultaneously in the previous accident, we expect that it is possible to prevent accidents in advance.

한국어 문장으로부터 개념단위의 추출과 지식베이스의 구축

한광록(K. R. Han),이주근(J. K. Lee) 한국정보과학회 언어공학연구회 1989 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1989 No.10

의미 frame에 의한 기계 번역

한광록(Kwang Rok Han),손석원(Sug Won Shon),장두영(Duh Young Chang),이주근(Joo Keun Lee) 대한전자공학회 1986 대한전자공학회 학술대회 Vol.1986 No.6