Lightweight Named Entity Extraction for Korean Short Message Service Text

( Choong-nyoung Seon ),( Jinhwan Yoo ),( Harksoo Kim ),( Ji-hwan Kim ),( Jungyun Seo ) 한국인터넷정보학회 2011 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.5 No.3

In this paper, we propose a hybrid method of Machine Learning (ML) algorithm and a rule-based algorithm to implement a lightweight Named Entity (NE) extraction system for Korean SMS text. NE extraction from Korean SMS text is a challenging theme due to the resource limitation on a mobile phone, corruptions in input text, need for extension to include personal information stored in a mobile phone, and sparsity of training data. The proposed hybrid method retaining the advantages of statistical ML and rule-based algorithms provides fully-automated procedures for the combination of ML approaches and their correction rules using a threshold-based soft decision function. The proposed method is applied to Korean SMS texts to extract person`s names as well as location names which are key information in personal appointment management system. Our proposed system achieved 80.53% in F-measure in this domain, superior to those of the conventional ML approaches.

확산 경향을 이용한 소셜 네트워크에서 기사 파급력 예측

선충녕(Choong-Nyoung Seon),조민희(Minhee Cho),신성호(Sungho Shin),엄정호(Jung-Ho Um),홍승균(Seungkyun Hong),송사광(Sa-kwang Song) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.6

시간의 단위별 처리를 이용한 자동화된 한국어 시간 표현 인식 및 정규화 시스템

선충녕(Choong-nyoung Seon),강상우(Sangwoo Kang),서정연(Jungyun Seo) 한국인지과학회 2010 인지과학 Vol.21 No.4

시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다. Time expressions are a very important form of information in different types of data. Thus, the recognition of a time expression is an important factor in the field of information extraction. However, most previously designed systems consider only a specific domain, because time expressions do not have a regular form and frequently include different ellipsis phenomena. We present a two-level recognition method consisting of extraction and transformation phases to achieve generality and portability. In the extraction phase, time expressions are extracted by atomic time units for extensibility. Then, in the transformation phase, omitted information is restored using basis time and prior knowledge. Finally, every complete atomic time unit is transformed into a normalized form. The proposed system can be used as a general-purpose system, because it has a language- and domain-independent architecture. In addition, this system performs robustly in noisy data like SMS data, which include various errors. For SMS data, the accuracies of time-expression extraction and time-expression normalization by using the proposed system are 93.8% and 93.2%, respectively. On the basis of these experimental results, we conclude that the proposed system shows high performance in noisy data.

길이 비트맵 해시 기반 형태소 분석 시스템

선충녕(Choong-Nyoung Seon),민경구(Kyungkoo Min),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1

인터넷의 확장에 따라 형태소 분석기에서 사용하는 사전의 규모도 커지고 있다. 이러한 상황은 사전의 증가를 가져옴으로써 기존 형태소 분석기의 자료 구조에 대한 새로운 요구를 발생시켰다. 기존의 트라이를 이용한 방법은 노드의 과다 생성과 데이터 부족문제로 발생하는 메모리 낭비의 문제를 가지고 있다. 효율적인 메모리 사용을 위해서는 해시 구조가 적절하다. 하지만 이 경우 트라이에 비해 검색 횟수의 복잡도가 비약적으로 증가되는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 해시를 위한 길이 비트맵을 이용하여 검색 횟수를 제한할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안된 자료 구조와 해시와 트라이의 형태소 사전 검색 횟수를 비교하였으며, 비문 사용이 많은 영역에서 효율적임을 입증하였다.

중소기업에서 ASP(Application Service Provider) 서비스의 수용성과에 관한 연구

김충영 ( Choong Nyoung Kim ),김길래 ( Kil Lae Kim ) LGCNS 엔트루정보기술연구소 2006 Entrue Journal of Information Technology Vol.5 No.2

본 연구의 목적은 ASP 서비스의 활용성과에서 업종별 차이를 비교 분석하여, 활용되는 ASP 서비스의 유형과 업종에 따라 활용성과가 다르게 나타나는지를 분석하는 것이다. 이는 활용성과에 대한 연구에서 업종별 혹은 서비스 유형별 차이를 고려한 분석의 필요성을 제기하고 이들 요인이 ASP 서비스의 성과연구에서 새로운 변수로 추가될 수 있는지를 판단하기 위함이다. 또한 본 연구에서는 ASP 서비스의 활용성과에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 이를 토대로 ASP 서비스의 도입에 영향을 미치는 요인과 활용성과에 영향을 미치는 요인을 종합하여 ASP 서비스의 성과연구모형을 제시해 보았다. 본 연구의 분석 결과에 따르면, ASP의 활용성과는 사용하는 ASP 서비스의 유형에 따라 크게 차이가 있었다. 예를 들면, 제조업에서는 `내부효율성`이 두드러진 성과를 보인 반면 의료서비스업에서는 `외부협력`에서 가장 높은 성과를 나타냈다. `상거래`와 `외부협력`에서의 업종 간 차이는 통계적으로도 유의한 수준이었다. 이 결과는 각 업종에 따라 ASP의 활용용도(목적)가 다르기 때문에 다른 종류의 서비스를 사용하게 되고 따라서 활용성과에서도 차이를 보이는 것으로 해석할 수 있다. 또한 ASP 서비스의 활용성과에 영향을 미치는 요인에서도 그룹 간에 다른 형태를 보였다. 이는 향후 ASP 서비스의 활용성과에 대한 연구에서 중소기업의 규모와 업종, 그리고 사용되고 있는 ASP 서비스 유형 등이 주요 요인으로 고려되어야 할 필요가 있음을 시사하는 것이다. 본 연구에서 시도한 산업별 분석은 ASP 서비스를 사용하고 있거나 도입을 계획하는 중소기업들에게 구체적인 지침을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 ASP 서비스의 활용성과를 극대화시키는데 도움을 줄 수 있으며 또한 ASP 서비스 공급자들의 전략수립에 도움을 줄 수 있을 것이다. The objective of this research is to explore organizational factors that influence on the performance of Application Service Provider(ASP) service for SME(Small & Medium Sized Enterprise). This research defines three domains of performance to be achieved through utilizing ASP services; 1) customer relationship & sales, 2) internal operational efficiency, and 3) data communication with exterior partners. This research also classifies ASP services into three types; Enterprise Service, Vertical Integration Service, and General Small Business Service. This classification of the ASP services is based on business type or objectives for adopting specific ASP services. The purpose of the classification is to demonstrate that the performance of ASP services should be related to the type of ASP services adopted by SME. The results of this study show that the internal operational efficiency was the most highly scored in the firms adopting Enterprise Services, while data communication was the most highly scored in the firms adopting Vertical Integration Services. The findings of this study suggest that such new factors as business type, business size, and the type of ASP services should be included for studying the performance of ASP services.

Linear versus Nonlinear Models of Expert Decisions in Bankruptcy Prdediction : A Decision Strategy Perspective

Kim, Choong-Nyoung,Choe, Byung-Don 한국경영과학회 1995 經營 科學 Vol.12 No.2

There have been two dominant paradigms in understanding and modeling an expert's decision-making behavior: output analysis and process-tracing. While the two paradigms are complementary, they have not been used yet in a combined manner. This study extends the previous research work in the two paradigms to inductive modeling research by 1) analyzing individual experts' decision strategies, 2) comparing performance of four popular inductive modeling methods, and 3) matching their performance against the type of decision strategy employed by experts.

A Neural Network Approach to Compare Predictive Value of Accounting Versus Market Data

김충녕(Choong Nyoung Kim),전상경(Sang-gyung Jun),Kinsun Tam(Kinsun Tam) 한국지능정보시스템학회 2004 지능정보연구 Vol.10 No.1

기업파산예측에 대한 기존연구는 회계자료를 통해 추출한 재무비율 (부채비율, 이자상환율 등)을 이용한 분석에 의존하였다. 본 논문은 기업파산을 예측함에 있어서 자본시장자료를 이용한 정보가 어떠한 유용성을 지니는지를 분석하고, 자본시장자료와 회계자료 간의 상대적 우월성을 비교하였다. 비교분석을 행함에 있어서 신경망 접근법을 이용함으로써 모형 의존성을 회피하고자 하였다. 실증분석결과에 의하면 자본시장자료와 회계자료 모두 기업파산을 예측하는데 유용한 정보를 제공하고 있으며, 어느 자료가 상대적으로 우월하다고 유의하게 단정할 수는 없었다. 하지만 자본시장자료와 회계자료를 함께 사용하여 정보를 추출하면 어느 한 자료 만에 의존하는 경우에 비해 월등한 예측력 향상을 도모할 수 있음을 알 수 있었다. 이 결과는 회계자료에만 의존해 온 기업파산연구에 대해 자본시장자료에 좀더 관심을 기울일 필요가 있음을 시사한다. This research compares the use of accounting data versus market data in the prediction of bankruptcy. Comparison is made through neural networks so that prediction accuracy is model-independent. Results of this study indicate that both market and accounting data provide useful information on corporate bankruptcies. Interestingly, using market and accounting information together can achieve substantial gain in prediction accuracy.

매출 데이터를 이용한 침수 재난 소상공인 운영피해 추정 방법

선충녕(Choong-Nyoung Seon),조민희(Minhee Cho),송사광(Sa-kwang Song) 한국정보과학회 2017 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2017 No.06

논문 구조 기반 문장 범주를 이용한 AI 논문 요약 서비스

선충녕(Seon Choong-nyoung),이태석(Lee Tae-Seok),강남규(Kang Nam Gyu),이석형(Lee Seok Hyoung) 한국콘텐츠학회 2022 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2022 No.7

전문가 모델링에서 비선형모형과 선형모형 : 렌즈모형분석

김충녕 한국지능정보시스템학회 1995 지능정보연구 Vol.1 No.2

The field of human judgment and decision making provides useful methodologies for examining the human decision making process and substantive results. One of the methodologies is a lens model analysis which can examine valid nonlinearity in the human decision making process. Using this method, valid nonlinearity in human decision behavior can be successfully detected. Two linear (statistical) models of human experts and two nonlinear models of human experts are compared in terms of predictive accuracy (predictive validity). The results indicate that nonlinear models can capture factors (valid nonlinearity) that contribute to the experts' predictive accuracy, but not factors (inconsistency) that detract from their predictive accuracy. Then, it is argued that nonlinear models can be more accurate than linear models, or as accurate as human experts, especially when human experts employ valid nonlinear strategies in decision making.