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김성직,Kim, Seong-Jik 한국방위산업진흥회 1994 國防과 技術 Vol.- No.180
전장의 승패는 항공전력으로 결정된다고 흔히 말해지곤 한다. 그리고 항공전력은 대지상 공격전력의 구현에 궁극적인 가치가 있다고 한다. 그러므로 국가방위와 항공전력발전을 위해, 대지상 공격전력을 구성하는 주요 요소들 중의 하나로 전장의 주요 특점을 공격하여 파괴하는 공대지침투무기체계에 대해 지속적인 연구가 추진되어야 한다.
개인화 웹검색을 위한 개념 네트워크 기반 질의 추천 기법
이성직(Sungjick Lee),김한준(Han-joon Kim),장재영(Jae-young Chang) 한국지능정보시스템학회 2009 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.11
사용자의 질의 의도에 맞는 정확한 검색 결과를 제공하기 위해서 다양한 개인화 기법이 연구되고 있으며, 기본적으로 사용자 정보를 수집하여 프로파일을 구성하고 이 프로파일을 활용하여 개인화된 검색을 제공한다. 본 논문에서는 질의어 기반의 검색 시스템에 적합한 사용자 프로파일을 구성하기 위한 모델과 이 모델에 근거하여 사용자 프로파일을 구성 및 활용 방법을 제시한다. 사용자 프로파일은 다수의 개념들의 네트워크로 구성된다. 각 개념은 사용자의 과거 질의 의도를 나타내며, 한 번의 질의 후에 방문한 문서를 자동으로 수집하여 TF-IDF 기반의 기법을 사용하여 추출한 키워드들을 조합하며 생성한다. 그리고 새로 생성된 개념은 사용자 프로파일에 존재하는 기존 개념들과의 유사도에 따라 기존 개념에 병합되거나 새로운 개념으로 사용자 프로파일에 누적하는데, 일반적으로 각 개념은 소수의 키워드로 구성되므로, 유사도 계산이 어렵다. 따라서 신뢰성 있는 유사도 계산을 위해 웹 디렉터리 활용하는 방법을 제시하였다. 이러한 방법으로 구성한 키워드 기반의 사용자 프로파일은 사용자의 질의를 확장하기 위해 효과적으로 사용할 수 있으며, 실제 시스템을 구현하여 질의확장에 따른 검색 결과의 정확도 향상을 실험하였다.
개인화 웹검색을 위한 개념 네트워크 기반 사용자 프로파일 구성 기법
이성직(Sungjick Lee),김한준(Han-joon Kim),이병정(Byung-jeong Lee),강수용(Sooyong Kang) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1
정보검색 분야에서는 더 좋은 검색 결과를 얻기 위해 질의어 확장을 사용하는 방법이 연구되어 왔다. 하지만 질의어 확장에 사용되는 사전을 구성하고 유지 보수하는 일은 높은 비용이 요구되며, 사용자 개개인의 의도를 충분히 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 웹 문서 검색에 있어서 질의확장에 사용되는 사전으로 사용하기 위한 개인 프로파일의 기본적인 모델인 개념 네트워크와 그 모델을 구성하는 기본적인 연관 관계를 찾는 방법으로써 최중요단어출현빈도를 사용한 키워드 추출방법을 제시한다. 많은 연구에서 성능이 검증된 TF-IDF 가중치를 바탕으로 계산하는 최중요단어출현빈도를 사용하면 주어진 문서 집합에서 중요한 키워드를 찾을 수 있다. 사용자가 검색엔진의 질의한 후 방문한 웹 문서들로 문서 집합을 구성하여 찾아낸 키워드들은 사용자의 질의어와 연관 관계를 갖는 단어를 찾을 수 있다. 이렇게 찾은 단어들과 질의어와의 연관 관계를 사용하여 개념 네트워크 기반의 사용자 프로파일을 구성할 수 있다. 그리고 사용자가 실제로 검색 엔진을 사용할 때는 매우 적은 수의 검색 결과 만을 방문하므로, 적은 문서의 수로 이루어진 문서 집합에서도 의미 있는 키워드를 추출할 수 있어야 한다. 실험에서는 실제 적은 수의 웹 문서로 이루어진 문서집합에서 키워드를 추출하고 그 결과를 보여 최중요단어출현빈도를 사용한 키워드 추출 방법의 성능을 검증하였다.
김대인(D . I . Kim),최현우(H . W . Choi),임성직(S . J . Lim),박용구(Y . K . Park),허주엽(C . Y . Huh),김승보(S . B . Kim) 대한산부인과학회 1998 Obstetrics & Gynecology Science Vol.41 No.11
The primary vaginal cancer is rare, accounting for approximately 2-3% of all gynecologic malignancies. The most common site is in the upper one-third on posterior wall and squamous cell carcinomas is the most common pathologic type, occurring in 80% of the vaginal cancers. The most common syrnptoms are painless vaginal bleeding and vaginal discharge. Treatment selection is based on the clinical exa#rnination and most tumors are treated by radiation therapy. We have experienced one case of the primary vaginal cancer in a 51 year old, who had postcoital bleeding. The patient was managed with neoadjuvant chemotherapy, there-after operated, followed radiation therapy. We report the result with the review of literature.
TF-IDF의 변형을 이용한 전자뉴스에서의 키워드 추출 기법
이성직(Sungjick Lee),김한준(Han-joon Kim) 한국전자거래학회 2009 한국전자거래학회지 Vol.14 No.4
키워드 추출은 정보검색, 문서 분류, 요약, 주제탐지 등의 텍스트 마이닝 분야에서 기반이 되는 기술이다. 대용량 전자문서로부터 추출된 키워드들은 텍스트 마이닝을 위한 중요 속성으로 활용되어 문서 브라우징, 주제탐지, 자동분류, 정보검색 시스템 등의 성능을 높이는데 기여한다. 본 논문에서는 인터넷 포털 사이트에 게재되는 대용량 뉴스문서집합을 대상으로 키워드 추출을 수행하여 분야별 주제를 제시할 수 있는 키워드를 추출하는 새로운 기법을 제안한다. 기본적으로 키워드 추출을 위해 기존 TF-IDF 모델을 고찰, 이것의 6가지 변형식을 고안하여 이를 기반으로 각 분야별 후보 키워드를 추출한다. 또한 분야별로 추출된 단어들의 분야간 교차비교분석을 통해 불용어 수준의 의미 없는 단어를 제거함으로써 그 성능을 높인다. 제안 기법의 효용성을 입증하기 위해 한글 뉴스 기사 문서에서 추출한 키워드의 질을 비교하였으며, 또한 주제 변화를 탐지하기 위해 시간에 따른 키워드 집합의 변화를 보인다. Keyword extraction is an important and essential technique for text mining applications such as information retrieval, text categorization, summarization and topic detection. A set of keywords extracted from a large-scale electronic document data are used for significant features for text mining algorithms and they contribute to improve the performance of document browsing, topic detection, and automated text classification. This paper presents a keyword extraction technique that can be used to detect topics for each news domain from a large document collection of internet news portal sites. Basically, we have used six variants of traditional TF-IDF weighting model. On top of the TF-IDF model, we propose a word filtering technique called ‘cross-domain comparison filtering’. To prove effectiveness of our method, we have analyzed usefulness of keywords extracted from Korean news articles and have presented changes of the keywords over time of each news domain.