초록

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문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.

문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 그러나 두 개 이상인 경우는 K-NN에서는 관련 정도가 가장 높은 카테고리를 문서 d가 속할 카태고리로 정해버림으로써 관 련정도가 같거나 약간 작은 다른 카테고리들을 무시하게 되므로 정확도를 떨어뜨리는 단점이 있다. 다음 절에서는 시소러스의 일반 화 관계와 집성화/연관화 관계를 이용함으로써 문서의 카테고리 할 당에서의 모호성을 줄여주는 기법에 대해 기술하도록 한다.
• 본 논문에서는 기존의 여러 분류 알고리즘 중 가장 간단하면서도 좋은 성눙을 지닌 K-NN 알고리즘의 정확도를 유지하면서 객체 지 향 시소러스를 이용하여 문서 자동 분류에 대한 성능을 높이기 위한 새로운 방법을 제안한다.
• 본 논문에서는 통계적인 기법에 전문가의 지식율 바탕으로 한 시소 러스를 접목시킴으로써 문서 자동 분류의 성눙을 높이는 방법을 제 안하였다. 틍계적인 분류 기법으로는 분류 알고리즘 중 가장 간단하 면서도 80퍼센트 정도의 정확도률 보이고 있는 K-NN 분류 알고리즘을 이용하였고, K-NN율 이용한 문서 분류 시 특점 카테고리로 문 서를 분류하기에 애매모호한 경우가 발생하여 명확하 카테고리로 설 정을 할 수 없을 때는 전문가에 의해 구축된 객체 지향 시소러스의 집성화/연관화 관계와 일반화 관계를 이용하여 모호성을 줄이는 방법을 제안하였다.

가설 설정

• [명제 2] 叫由…匕 그 杓很2…“ , , 1弘5 이다.

제안 방법

• 본 논문에서는 통계적인 기법에 전문가의 지식율 바탕으로 한 시소 러스를 접목시킴으로써 문서 자동 분류의 성눙을 높이는 방법을 제 안하였다. 틍계적인 분류 기법으로는 분류 알고리즘 중 가장 간단하 면서도 80퍼센트 정도의 정확도률 보이고 있는 K-NN 분류 알고리즘을 이용하였고, K-NN율 이용한 문서 분류 시 특점 카테고리로 문 서를 분류하기에 애매모호한 경우가 발생하여 명확하 카테고리로 설 정을 할 수 없을 때는 전문가에 의해 구축된 객체 지향 시소러스의 집성화/연관화 관계와 일반화 관계를 이용하여 모호성을 줄이는 방법을 제안하였다. 향후 과제로는 제안된 방법을 검중할 실험 철차와 그에 따른 성능 평가가 뒤따라야 할 것이다.

후속연구

• 틍계적인 분류 기법으로는 분류 알고리즘 중 가장 간단하 면서도 80퍼센트 정도의 정확도률 보이고 있는 K-NN 분류 알고리즘을 이용하였고, K-NN율 이용한 문서 분류 시 특점 카테고리로 문 서를 분류하기에 애매모호한 경우가 발생하여 명확하 카테고리로 설 정을 할 수 없을 때는 전문가에 의해 구축된 객체 지향 시소러스의 집성화/연관화 관계와 일반화 관계를 이용하여 모호성을 줄이는 방법을 제안하였다. 향후 과제로는 제안된 방법을 검중할 실험 철차와 그에 따른 성능 평가가 뒤따라야 할 것이다.

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