P2P 파일 공유 환경에서 협업시스템 설계

구희관(Heekwan Koo),김운용(Woonyong Kim),정계동(Kyedong Jung),최영근(Youngkeun Choi) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅲ

P2P 환경의 파일 공유 서비스는 많은 사용자들에 의해 널리 이용됨으로써 거대한 분산 컴퓨팅 환경으로 이끌어 낸다. 이것은 기존의 파일 공유 서비스 이외에 프로세스 공유 측면에서도 좋은 환경을 제공할 수 있다. 이에 본 논문에서는 P2P의 파일 공유 서비스 사용 형태를 기반으로 프로세스 공유를 위한 협업시스템을 설계한다. 제시된 시스템은 P2P에서 발생가능한 Peer들간의 집중현상을 간접적으로 줄이고 다수의 Peer들 간의 분산된 컴퓨팅 능력을 제공함으로써 기존 파일 공유 환경에 효율적인 분산환경을 제공할 수 있다.

수식어구를 이용한 한국어 용어의 전문성 측정

구희관(Heekwan Koo),정한민(Hanmin Jung),이병희(Byeong-Hee Lee),성원경(Won-Kyung Sung) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1

용어의 전문성은 전문용어의 판별 기준을 정하고 그 계층구조를 밝히는데 유용하다. 본 논문에서는 말뭉치로부터 추출한 한국어 용어의 전문성을 측정하는 효과적인 방법을 제안한다. 말뭉치에서 관형형 전성어미(‘ㄴ/은/는’)가 부여된 전문용어와 함께 출현하는 수식어구는 일반명사의 수식어구보다 제한적인 형태로 나타난다. 이런 점에 착안하여 본 논문에서는 수식어구를 포함하는 문맥정보에 대해 엔트로피를 측정하여 용어의 전문성을 측정하였다. 이를 위해 한국어 수식어구를 분석하고 기존 전문성 측정 방법에서 간과되어진 수식어구 출현빈도를 고려하여 엔트로피를 상대적 비율로 계산함으로써 한국어에 적합한 전문성 측정을 하였다. 400만 어절의 신문 말뭉치에서 추출한 전문용어와 ETRI 시소러스를 이용하여 실험을 해 본 결과 본 논문에서 제안하는 한국어 용어 전문성 측정방법이 효과적임을 알 수 있었다.

자동 인용 색인 구축을 위한 템플릿을 적용한 인용 레코드 추출

구희관(HeeKwan Koo),황미녕(Mi-Nyeong Hwang),홍순찬(Soon-Chan Hong),정한민(Hanmin Jung) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A

인용 레코드 추출은 인용 색인 구축의 모든 프로세스 입력으로 사용되기 때문에 이후의 과정에 미칠 수 있는 부작용을 고려해서 최대한 정확한 정보가 추출되어야 한다. 본 논문에서는 수집한 논문의 참고문헌영역을 인식하고 이를 참고문헌 영역 내의 특징들을 이용하여 인용 레코드를 추출하는 템플릿 기반 인용레코드 추출을 제안한다. 제안된 추출 방법은 기존 방법보다 18% 성능이 증가했으며 전체 인용 레코드에 대한 추출성능은 0.98(F1)의 성능을 보인다. 이는 향후 논문 저장소에서 논문을 대상으로 영역 인식을 통한 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있으리라 기대된다.

URI 기반 저자 인용 네트워크 구축 및 활용

구희관(Heekwan Koo),정한민(Hanmin Jung),강인수(Insu Kang),이승우(Seungwoo Lee),성원경(Wonkyung Sung) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.34 No.2

과학기술 문헌에 대한, 정확한 인용 정보의 제공을 위해서는 인용 관계를 구성하는 인력에 대한 동명이인 문제가 우선적으로 해소되어야 한다. 본 논문에서는 정확한 저자 중심의 인용 관계 및 네트워크를 구축하기 위해 URI(Universal Resource Identifier)를 이용하는 방법을 제안한다. 본 연구의 특징은, 지속적으로 추가되고 갱신되는 인용 정보를 일관성 있게 유지하고 정확한 문헌으로의 접근성을 보장하기 위해, 시맨틱웹 기술의 하나인 URI를 문헌과 저자에 적용하여 저자 중심 인용 관계 및 네트워크를 구축한다는 것이다. 실험에서는, 국내 학술대회 발표 논문들로부터 2,872개의 저자 중심 인용 관계 쌍을 추출하였고, 이를 바탕으로 구축한 저자 인용 네트워크에서는 135개의 인용 네트워크 그룹을 발견할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 국가과학기술인력 종합정보시스템에서 제공하는 인력 DB 및 과학기술정보 포털서비스인 YesKiSTi와의 연계를 통하여 새로운 개념의 다양한 연구자 네트워크 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. For the construction of accurate scientific citation information, author disambiguation should be primarily resolved. This study proposes a method that utilizes URI(Uniform Resource Identifier) to create precise author citation networks. The adoption of URIs for representing authors and papers in this study enables us to maintain the integrity of constantly changing citation information and to guarantee the accessibility to the right literature. In experiments, we extracted 2,872 author-centric citation relation pairs from recent major IT-related proceedings written in Korean. From those, 135 citation network groups were discovered. The findings of this study are expected to be applied to a variety of researcher network services and scientific information portal services.

사회연계망 구축을 위한 인용 매칭에서의 인용 필드 분해 영향 분석

구희관(HeeKwan Koo),강인수(In-Su Kang),정한민(Hanmin Jung),이승우(Seungwoo Lee),성원경(Won-Kyung Sung) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10

인용 매칭(Citation Matching, CM)은 동일한 논문을 지칭하는 인용레코드(Citation Record)를 군집화하는 것으로 인용 관계를 가진 사회연계망 구축시 필요한 기술의 하나이다. 인용 매칭의 전단계로써, 인용 레코드를 저자, 논문 제목, 게재지명, 발행연도 등의 필드로 구분하는 인용 필드 분해가 고려될 수 있다. 본 논문은 인용 필드 분해(Citation Field Segmentation, CFS)와 인용 매칭의 상관관계를 분석하고자 한다. 즉, 인용 필드 분해가 인용 매칭에 필수적인 단계인지를 밝히고 개별 인용 필드가 인용 매칭에 미치는 영향을 분석한다. 실험을 통해 인용 필드 분해를 한 인용 매칭(CFS-based CM)이 인용 필드분해를 적용하지 않은 인용 매칭(CFS-free CM)에 비해 1% 내외의 성능의 차이를 보이므로, 인용매칭의 성능에 크게 영향을 미친다고 보기 어려웠다. 이는 인용 레코드의 서로 다른 필드 들 사이에서 어휘 중복 비율이 크게 낮기 때문에 따로 필드를 구별하지 않아도 필드가 구별되는 특성때문이었다.

URI 기반 저자 인용 관계 및 네트워크 구축

구희관(HeeKwan Koo),정한민(Hanmin Jung),강인수(In-Su Kang),이승우(Seungwoo Lee),성원경(Won-Kyung Sung) 한국정보과학회 언어공학연구회 2006 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2006 No.10

과학기술 문헌에 대한, 정확한 인용 정보의 제공을 위해서는 인용 관계를 구성하는 인력 에 대한 동명이인 문제가 우선적으로 해소되어야 한다. 본 논문에서는 정확한 저자 중심의 인용 관계 및 네트워크를 구축하기 위해 URI(Universal Resource Identifier)를 이용하는 방법을 제안한다. 본 연구의 특징은, 지속적으로 추가되고 갱신되는 인용 정보를 일관성 있게 유지하고 정확한 문헌으로의 접근성을 보장하기 위해, 시맨틱웹 기술의 하나인 URI를 문헌과 저자에 적용하여 저자 중심 인용 관계 및 네트워크를 구축한다는 것이다. 실험에서는, 국내 학술대회 발표 논문들로부터 2.872개의 저자 중심 인용 관계 쌍을 추출하였고, 이를 바탕으로 구축한 저자 인용 네트워크에서는 135개의 인용 네트워크 그룹을 발견 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 국가과학기술인력 종합정보시스템에서 제공하는 인력 DB 및 과학기술정보 포털서비스언 YesKiSTi와의 연계를 통하여 새로운 개념의 다양한 연구자 네트워크 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

인용 필드 정규화와 타입이 인용매칭에 미치는 영향

구희관(HeeKwan Koo),정한민(Hanmin Jung),성원경(Won-Kyung Sung) 한국콘텐츠학회 2008 한국콘텐츠학회논문지 Vol.8 No.11

본 논문은 인용필드의 정규화와 타입이 인용매칭에 미치는 영향에 대한 분석을 제시한다. 인용매칭은 같은 논문을 참조하는 인용레코드를 군집화하는 일련의 과정을 지칭한다. 인용매칭은 인용레코드를 구성하고 있는 인용필드들 간의 비교 결과들을 조합하여 인용레코드의 일치 여부를 판별하는 것이다. 인용매칭 단계 내의 인용필드 간 비교를 위하여 인용필드 정규화 및 인용필드 타입에 대한 연구가 필요하였으나, 인용매칭 방법에 대한 연구에 비해 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 인용매칭 성능이 인용필드의 정규화 및 인용필드 타입에 따라 달라진다는 것을 보였다. 추가적으로, 정규화를 적용한 다중 필드 결합을 이용한 인용매칭 성능을 분석하였다. 실험결과에 의하면, 인용필드는 정규화를 통하여 전반적인 성능향상이 있었으며, 인용필드 타입에 따라 성능 양상이 다르게 나타났다. In this paper, we present the analysis of the fact that normalization and types of citation fields have an effect to the citation matching. Citation matching indicates the series of grouping process for the citation records referring to the same paper. The citation matching combines the comparison results of citation fields, and determines which citation records are the same. For the citation field comparison in the citation matching phase, studies on the normalization and types of citation fields are needed. But they are relatively insufficient when compared with the studies on citation matching methods. In this research, we showed that the citation matching performance was affected by the normalization and types of citation fields. Additionally, we also analyzed the combination of normalized multiple fields. According to the experimental result, the citation field had the overall performance improvement through a normalization, and the performance mode differently showed up at the citation field type.

형태정보를 이용한 대역어 군집화 및 적합대역어 선정

구희관(Heekwan Koo),정한민(Hanmin Jung),이미경(Mikyoung Lee),성원경(Won-Kyung Sung) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2

본 논문은 자동적인 언어기반자원구축을 위해 신문 말뭉치에서 괄호를 이용하여 추출한 대역어쌍들을 군집화하고 각 군집에서 적합대역어를 선정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서 주로 제시된 음차표기어 대역쌍 추출 방법은 완전한 형태의 영어원어 자소 정보를 이용하기 때문에 약어는 고려대상에서 제외되었다. 그러나 약어형태의 영어원어가 신문에서는 약 82%를 차지하기 때문에 이를 처리할 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 바이그램을 기본으로 하는 형태정보를 이용하여 적합대역어를 선정하고 이와 형태정보를 공유하는 한국어대역어쌍들을 군집화한다. 또한, 음차표기어와 두문자어에 대한 처리를 추가하여 적용범위를 넓힌다. 실험을 위하여 신문말뭉치에서 추출한 대역어쌍 1,806개 중 영어원어를 기준으로 한국어대역어의 수가 5개 이상인 대역어쌍 집합 200개를 선정하였다. 본 논문에서 제시한 방법으로 측정한 결과, 대역어 군집화에 대해서는 74%의 정확율과 65%의 재현율을, 적합대역어 선정에 대해서는 97%의 정확율을 보였다.

개별 인용 필드의 인용 매칭에 대한 영향력 평가

구희관(HeeKwan Koo),강인수(In-Su Kang),정한민(Hanmin Jung),이승우(Seung-Woo Lee),성원경(Won-Kyung Sung) 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.5 No.2_1

인용 매칭(Citation Matching, CM)은 동일한 논문을 지칭하는 인용레코드(Citation Record)를 군집화하는 방법이다. 일반적으로, 저자, 논문제목, 게재지명이나 출판연도 등의 인용 필드로 구분하는 인용 필드 분해가 인용 매칭 보다 선행하게 된다. 상당히 많은 연구가 인용 매칭과 인용 필드 분해의 문제를 해결하고자 했지만, 인용 필드 분해와 인용 매칭과의 상관관계에 대한 연구는 부족하였다. 인용 매칭에 대한 인용 필드 분해의 여러 측면 중에, 본 논문은 인용 매칭에 가장 영향력이 있는 인용 필드를 밝히고자 한다. 첫 번째 시도로, 수작업으로 인용 필드 분해를 수행한 다양한 크기의 인용 필드 집합에 대하여 인용 매칭의 성능을 비교하였고, 그 결과 많은 인용 필드를 사용한 인용 매칭이 인용 레코드를 더 잘 군집화 할 수 있다는 것을 확인하였다. Citation matching (CM) is a method for clustering citation records that refer to the same paper. Normally, CM is preceded by citation field segmentation (CFS) which divides a citation record into its fields such as author(s), a title, a title of publication, year, etc. Although many studies have attacked CFS and CM, the relationship between CFS and CM was not sufficiently explored. Among many aspects of the effect of CFS on CM, this study concentrates on what citation fields should identify for CM. As its first attempt, we compared CM performances over different sets of citation fields manually segmented, and confirmed that the use of more citation fields help CM to cluster citation records better.

시맨틱 웹 응용 서비스에서의 텍스트 처리 기술 적용

정한민(Hanmin Jung),강인수(In-Su Kang),구희관(HeeKwan Koo),이승우(Seungwoo Lee),김평(Pyung Kim),성원경(Won-Kyung Sung) 한국정보과학회 언어공학연구회 2006 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2006 No.10

본 논문은 시맨틱 웹 응용 서비스를 구현함에 있어 필수적으로 요구되는 온톨로지 인스턴스 구축을 효율적으로 처리하는 데 있어 텍스트 처리 기술이 어떤 역할을 수행할 수 있는 가를 OntoFrame-K®라는 시맨틱 웹 기반 정보 유통 체계에의 적용 사례를 통해 살펴본다. 본 논문에서 소개하는 텍스트 처리 기술은 개체 확인을 통한 개념 사례화, 주제ㆍ분야 할당 을 통한 메타데이터 확장에, 그리고 인용 정보 추출 및 인용 관계 구축을 통한 객체 관계 속성 구축에 적용된다. 개체 확인에서는 메타데이터 비교 및 영합을 사용하였으며 이를 기반으로 한 수작업 구축을 통해 8,543명의 인력 URI를 확보하였다. 주제 및 분야 할당에서 는 색인어와 분야분류명이 매칭된 시소러스 개념어의 매칭을 통해 색인어 별 TF(Term Frequency), 색인어와 매칭된 개념어 별 TF, 색인어와 매칭된 개념어 별 시소러스에서의 깊이, 색인어와 매칭된 개념어 별 개념 패싯, 색인어와 매칭된 각 개념어에 부착된 분야분류명 목록 등 할당을 위한 다양한 자질을 확보ㆍ적용하였다. 인용 정보 추출과 인용 관계 구축에서는 객체 URI와 인력 URI를 기반으로 하여 자동 추출된 인용 정보를 반영하는 방식으로 7,237개 문헌으로부터 총 135개의 인용 네트워크 그룹을 자동으로 확보하였다. 본 연구를 통해 제시된 텍스트 처리 기술의 활용 방안이 향후 시맨틱 웹 응용 서비스 및 인프라 구현에서 다각적으로 활용될 수 있기를 기대한다.