구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법

김권양,Kim, Kweon-Yang 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.2

본 논문은 구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 단어의 어의 애매성을 해결하기 위해 애매한 의미를 가지는 단어와 문맥 내 주변 단어들 사이의. 구문적 관계에 비중을 두며, 모든 단서들을 통합하는 대신에 주어진 문맥 내에서 애매성 해결에 최상이 되는 단일 증거를 규명하고 이용함으로써 올바른 의미를 결정한다. 10개의 한국어 동사에 대한 실험 결과 주변 문맥 단어 외에 구문적인 단서를 추가한 방법이 정확도 성능에 있어서 기준 정확도보다 33% 향상됨을 보였으며, 결정 리스트를 사용한 방법이 모든 애매성 해결에 대한 단서들을 통합하는 방법보다 3%의 정확도 성능 개선을 보였다. This paper presents a simple method of supervised word sense disambiguation using decision lists based on syntactic clues. This approach focuses on the syntactic relations between the given ambiguous word and surrounding words in context for resolving a given sense ambiguity. By identifying and utilizing only the single best disambiguation evidence in a given context instead of combining a set of clues, the algorithm decides the correct sense. Experiments with 10 Korean verbs show that adding syntactic clues to a basic set of surrounding context words improves 33% higher performance than baseline accuracy. In addition, our method using decision lists is 3% higher than a method using integration of all disambiguation evidences.

스트링 커널 기반 블로그 감정 분류

김권양(Kweon Yang Kim),김창석(Chang Suk Kim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2

Sentiment classification for blog text is an interesting problem with potential for a variety of services involving the web. In this paper, we present a new approach to sentiment classification based support vector machine using string kernel in order to measure similarity between the documents. The results of experiments show that out method is better than the traditional bag of words model.

구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습어의 애매성 해결 방법

김권양(Kweon-Yang Kim) 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.13 No.2

본 논문은 구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 단어의 어의 애매성을 해결하기 위해 애매한 의미를 가지는 단어와 문맥 내 주변 단어들 사이의 구문적 관계에 비중을 두며, 모든 단서들을 통합하는 대신에 주어진 문맥 내에서 애매성 해결에 최상이 되는 단일 증거를 규명하고 이용함으로써 올바른 의미를 결정한다. 10개의 한국어 동사에 대한 실험 결과 주변 문맥 단어 외에 구문적인 단서를 추가한 방법이 정확도 성능에 있어서 기준 정확도보다 33% 향상됨을 보였으며, 결정 리스트를 사용한 방법이 모든 애매성 해결에 대한 단서들을 통합하는 방법보다 3%의 정확도 성능 개선을 보였다. This paper presents a simple method of supervised word sense disambiguation using decision lists based on syntactic clues. This approach focuses on the syntactic relations between the given ambiguous word and surrounding words in context for resolving a given sense ambiguity. By identifying and utilizing only the single best disambiguation evidence in a given context instead of combining a set of clues, the algorithm decides the correct sense. Experiments with 10 Korean verbs show that adding syntactic clues to a basic set of surrounding context words improves 33% higher performance than baseline accuracy. In addition, our method using decision lists is 3% higher than a method using integration of all disambiguation evidences.

구문 지시자를 통합한 통계적 어의애매성 해결

김권양(Kweon Yang Kim),최재혁(Jae Huk Choi) 한국컴퓨터교육학회 2002 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.5 No.2

사용자 질의어 특징을 반영한 하이라이트 기반 노래 가사 검색

김권양(Kweon Yang Kim) 한국지능시스템학회 2016 한국지능시스템학회논문지 Vol.26 No.4

본 논문에서는 사용자들이 노래 가사를 입력으로 음악을 검색할 때 사용자의 질의어 특징을 반영한 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 노래 가사 검색에서 사용자들이 작성하는 질의어들은 음악 하이라이트 부분에 해당된다는 점을 고려하여 본 논문에서는 노래 가사를 색인할 때, 하이라이트 부분이 더 중요하도록 만든다. 이를 위해 본 논문에서는 응집 계층 군집화를 사용하여 자동으로 음악 하이라이트 부분을 찾고, 하이라이트 부분과 그 주변 부분을 중요하게 고려할 수 있는 가우시안 중요도를 제안한다. 이 가우시안 함수는 평균을 하이라이트 부분으로 설정함으로써 하이라이트에서 가장 높은 값을 가지며, 주변부는 하이라이트보다 낮은 중요도를 가진다. 이렇게 얻어진 중요도와 함께 노래 가사를 색인함으로써 사용자들이 작성한 질의어에 대해 더 부합하는 검색 결과를 제공해준다. 실험에서 실사용자 5명에 대해 다양한 질의 타입들과 함께 평가하였으며, 가중치를 고려하지 않는 비교 모델보다 제안한 방법이 효과적임을 보인다. This paper proposes a lyric search method to consider the characteristics of the user query. According to the fact that queries for the lyric search are derived from highlight parts of the music, this paper uses the hierarchical agglomerative clustering to find the highlight and proposes a Gaussian weighting to consider the neighbor of the highlight as well as highlight. By setting the mean of a Gaussian weighting at the highlight, this weighting function has higher weights near the highlight and the lower weights far from the highlight. Then, this paper constructs a index of lyrics with the gaussian weighting. According to the experimental results on a data set obtained from 5 real users, the proposed method is proved to be effective.

Definition Sentences Recognition Based on Definition Centroid

김권양(Kweon-yang Kim) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.6

This paper is concerned with the problem of recognizing definition sentences. Given a definition question like "Who is the person X?", we are to retrieve the definition sentences which capture descriptive information correspond variously to a person's age, occupation, or some role a person played in an event from the collection of news articles. In order to retrieve as many relevant sentences for the definition question as possible, we adopt a centroid based statistical approach which has been applied in summarization of multiple documents. To improve the precision and recall performance, the weight measure of centroid words is supplemented by using external knowledge resource such as Wikipedia and redundant candidate sentences are removed from candidate definitions. Vie see some improvements obtained by our approach over the baseline for 20 IT persons who have high document frequency.

시간 동기 방식의 OTP를 이용한 디지털 도어락 시스템

황형진,김권양,하일규,Hwang, Hyung-Jin,Kim, Kweon-Yang,Ha, Il-Kyu 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.5

최근 들어 개인 정보 유출을 방지하고, 보안을 강화하기 위하여 OTP (One-time- Password)를 이용한 로그인 방법을 많이 사용하고 있다. OTP 방식은 은행의 개인 계정 보안을 위하여 주로 사용되어온 방법으로 일회용 비밀번호를 받아 사용하는 보안성이 강화된 방법 중 하나이다. 한편, 일상생활에서 자주 사용하는 디지털 도어락은 편의성과 보안성을 동시에 요구한다. 디지털 도어락에 관한 관련 기술이 발전하고 있지만 아직 보안성에는 취약한 것이 사실이다. 특히, 가장 흔하게 사용되고 있는 비밀번호 입력 방식의 디지털 도어락은 편의성을 제공하지만 비밀 번호 노출, 망각 등과 같은 부작용이 따르게 된다. 따라서 본 연구에서는 비밀 번호 노출과 망각의 위험이 없는 보안성과 편의성이 강화된 OTP 기반의 디지털 도어락 시스템을 제안하고 구현한다. Recently, OTP (One-time-Password) log-in methods have been used in many areas to prevent leakage of personal information and enhance security. The OTP method is primarily used for security of bank personal account, this is one of the sophisticated security ways in which one time password is generated and checked to enhance security. Digital door locks frequently used in everyday life require convenience and safety simultaneously. Meanwhile, related technologies for digital door locks are evolving, but methods for enhancement of security are still unsatisfactory. Generally, the digital door lock using password input type has been most commonly used and especially it provides more convenience, but it has some problems such as password exposure and password oblivion. Therefore, in this study, we propose and implement the OTP-based digital door lock system with enhanced security and convenience features but without the risk of password exposure and oblivion.

Bit-Map Graphics 을 이용한 한글 워드 프로세싱 시스템 개발

신동하(Dong Ha Shin),김권양(Kweon Yang Kim),유창남(Chang Nam Yoo),진상화(Sang wha Jin) 대한전자공학회 1983 대한전자공학회 학술대회 Vol.1983 No.11

집단지성을 이용한 영화 추천 시스템

김창석(Chang Suk Kim),김도형(Do Hyung Kim),김권양(Kweon-Yang Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1

고객이 체험하지 못한 영화나 상품 등을 고객과 유사한 취향을 가진 집단의 집단지성을 이용하여 고객의 취향을 예측하여 추천하는 것을 협업 필터링(collaborative filtering)이라고 한다. 협업 필터링은 큰 무리의 사람들을 검색해서 고객과 유사한 취향을 가진 작은 집단을 만든 후, 이 집단에서 좋아하는 목록을 생성하여 고객에게 제시하는 것이다. 이것은 인터넷으로 많은 상거래가 이루어지는 현대사회에 영화, 책, 음악, 쇼핑 상품 등 매우 많은 상품 추천에 이용될 수 있는 유용한 방법이다. 본 연구에서는 유사한 집단을 추출하기 위해 필요한 유사도 계산 방법인 유크리디안 거리점수(euclidean ditance score) 계산방법과 피어슨 상관점수(Pearson correlation score) 계산방법을 이용하여 고객에 최적의 영화를 추천하는 시스템을 설계한다. 그리고 두 가지 측정 방법 간의 차이점을 살펴본다.

음절 커널 기반 영화평 감성 분류

김상도(Sang-Do Kim),박성배(Seong-Bae Park),박세영(Se-Young Park),이상조(Sang-Jo Lee),김권양(Kweon-Yang Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.2

본 논문에서는 감성 점수가 명시적으로 부여되지 않은 온라인 영화평에 대해 자동으로 감성을 분류하는 방법을 제안한다. 긍정이나 부정과 같은 감성 극성 분류를 위해 문자열 커널의 확장 모델인 음절 커널에 기반한 지지벡터기계를 분류기로 사용한다. 실험을 통하여 띄어쓰기나 철자 오류 같은 문법적인 오류가 빈번한 온라인 영화평에 대한 감성 분류에서 제안한 음절 커널 방법이 효과적임을 보인다. In this paper, we present an automatic sentiment classification method for on-line movie reviews that do not contain explicit sentiment rating scores. For the sentiment polarity classification, positive or negative, we use a Support Vector Machine classifier based on syllable kernel that is an extended model of string kernel. We give some experimental results which show that proposed syllable kernel model can be effectively used in sentiment classification tasks for on-line movie reviews that usually contain a lot of grammatical errors such as spacing or spelling errors.