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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
대한경영정보학회 경영과 정보연구 경영과 정보연구 제37권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
41 - 62 (22page)

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다양한 소셜 미디어 활동과 인터넷 뉴스 기사, 블로그 등을 통해 유통되는 비정형 데이터의 양이 급증함에 따라 비정형 데이터를 분석하고 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 텍스트 분석은 주로 특정 도메인 또는 특정 주제에 대해 수행되므로, 도메인별 용어 사전의 구축과 적용에 대한 중요성이 더욱강조되고 있다. 용어 사전의 품질은 비정형 데이터 분석 결과의 품질에 직접적인 영향을 미치게 되며, 분석 과정에서 정제의 역할을 수행함으로써 분석의 관점을 정의한다는 측면에서 그 중요성이 더욱 강조된다. 이렇듯 용어 사전의 중요성은 기존의 많은 연구에서도 강조되어 왔으나, 용어 사전이 분석 결과의 품질에어떤 방식으로 어떤 영향을 미치는지에 대한 엄밀한 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서에서의 용어 빈도수에 기반을 두어 사전을 구축하는 일괄 구축 방식, 카테고리별 주요 용어를 추출하여 통합하는 용어 통합 방식, 그리고 카테고리별 주요 특질(Feature)을 추출하여 통합하는 특질통합 방식의 세 가지 방식으로 사전을 구축하고 각 사전의 품질을 비교한다. 품질을 간접적으로 평가하기위해 각 사전을 적용한 문서 분류의 정확도를 비교하고, 각 사전에 고유율의 개념을 도입하여 정확도의 차이가 나타나는 원인을 심층 분석한다. 본 연구의 실험에서는 5개 카테고리의 뉴스 기사 총 39,800건을 분석하였다. 실험 결과를 심층 분석한 결과 문서 분류의 정확도가 높게 나타나는 사전의 고유율이 높게 나타남을 확인하였으며, 이를 통해 사전의 고유율을 높임으로써 분류의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 발견하였다.
#Text Mining #Start List #Document Classification #Topic Modeling #Intrinsic Rate

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강상욱 / 2015 / 세종 전자사전과 한국어 어휘의미망을 이용한 용언의 어의 중의성 해소 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 21(7):500~505 dbpia 곽수정 / 2013 / 한국어 형태소 분석을 위한 효율적 기분석 사전의 구성 방법 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 2(12):881~888 Crossref 김남규 / 2017 / 텍스트 분석 기술 및 활용 동향 / 한국통신학회논문지 42(2):471~492 dbpia 김민철 / 2013 / 트위터 상의 악의적 이용 자동분류 / 한국문헌정보학회지 47(1):269~286 dbpia 김정수 / 2015 / 주식시장관리제도와 소셜 미디어의 역할 / 경영과 정보연구 34(5):23~47 dbpia

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