자연어 처리를 통한 학술논문 처리 방법

본 내용은 " 자연어 처리를 통한 학술논문 처리 (정보처리, 문헌정보학과) " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.11.14

문서 내 토픽

• 1. 자연어처리(NLP)

  자연어처리는 일상생활에서 사용되는 자연어를 기계가 이해할 수 있도록 처리하는 것으로, 컴퓨터가 자연어를 이해하고 출력하도록 하는 처리 과정을 의미한다. 본 연구에서는 Python의 KoNLPy 라이브러리를 활용하여 한글 형태소 분석을 수행했으며, 꼬꼬마, 한나눔, 코모란, Okt 등 다양한 형태소 분석기를 비교 검토하여 한나눔 형태소 분석기의 정확성이 가장 높다고 판단했다.

• 2. 웹 크롤링 및 텍스트 추출

  Google Colab 환경에서 BeautifulSoup 라이브러리를 이용하여 KCI 등재 논문 사이트의 HTML을 분석하고 초록 부분을 추출했다. 웹사이트의 소스코드를 확인하여 초록이 포함된 div class='innerBox open' 태그를 식별하고, find() 함수로 해당 요소를 추출한 후 get_text()를 통해 텍스트만 분리하여 한글과 영문 초록을 각각 처리했다.

• 3. 형태소 분석 및 불용어 처리

  형태소 분석기를 통해 추출한 명사들을 리스트 형태로 정렬하고, 조사, 접미사, 의미 없는 단어 등 불용어를 제거했다. '비대면'이 '비대'로 잘못 추출된 경우를 수정하고, '신뢰할 수 있는', '검증할 수 있는' 등에서 불필요한 '수'를 제거했으며, 검색어로서 의미가 없는 '논문', '마지막' 등을 삭제하여 최종 단어 목록을 완성했다.

• 4. 비대면 본인확인 기술

  연구 대상 논문은 '빅데이터 기반 비대면 본인확인 기술에 대한 연구'로, 코로나19로 인한 비대면 서비스 확대 시대에 온라인 금융서비스에서 사용자 인증의 중요성을 다룬다. 워드클라우드 분석 결과 '본인확인'(10회), '사용자'(7회), '검증'(6회), '비대면'(5회), '방법'(5회), '기술'(4회) 등이 주요 키워드로 도출되었으며, 논문의 핵심 주제는 사용자가 본인확인을 위해 검증하는 비대면 방법에 대한 기술임을 확인했다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 자연어처리(NLP)

  자연어처리는 현대 인공지능의 핵심 기술로서 매우 중요한 분야입니다. 기계가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있게 함으로써 챗봇, 기계번역, 감정분석 등 다양한 실용적 응용이 가능해졌습니다. 특히 트랜스포머 기반의 대규모 언어모델 등장으로 NLP의 성능이 비약적으로 향상되었습니다. 다만 언어의 문맥적 뉘앙스, 다의성, 문화적 차이 등을 완벽하게 처리하기 위해서는 지속적인 연구가 필요합니다. 또한 편향된 학습 데이터로 인한 윤리적 문제도 해결해야 할 과제입니다.

• 2. 웹 크롤링 및 텍스트 추출

  웹 크롤링과 텍스트 추출은 빅데이터 수집의 기초가 되는 중요한 기술입니다. 인터넷상의 방대한 정보를 자동으로 수집하고 정제할 수 있어 데이터 기반 의사결정을 가능하게 합니다. 그러나 저작권 침해, 개인정보 보호, 서버 부하 등의 법적·윤리적 문제가 존재합니다. 웹사이트의 이용약관을 준수하고 robots.txt를 존중하는 책임감 있는 크롤링이 필수적입니다. 또한 동적 웹페이지 처리, 구조화되지 않은 데이터 정제 등 기술적 난제도 계속 개선되어야 합니다.

• 3. 형태소 분석 및 불용어 처리

  형태소 분석과 불용어 처리는 자연어처리의 전처리 단계에서 매우 중요한 역할을 합니다. 문장을 의미 있는 최소 단위로 분해하고 불필요한 단어를 제거함으로써 후속 분석의 정확도를 높입니다. 특히 한국어는 교착어 특성상 형태소 분석이 필수적입니다. 다만 동음이의어, 신조어, 복합어 처리 등에서 여전히 도전과제가 있습니다. 또한 도메인별로 불용어 목록이 달라질 수 있어 상황에 맞는 유연한 처리가 필요합니다. 최근 딥러닝 기반 방식들이 성능을 개선하고 있습니다.

• 4. 비대면 본인확인 기술

  비대면 본인확인 기술은 디지털 시대에 보안과 편의성을 동시에 제공하는 중요한 기술입니다. 얼굴인식, 음성인식, 생체인식 등을 활용하여 원격에서도 신원을 확인할 수 있게 되었습니다. 금융거래, 행정서비스 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 개인정보 보호, 프라이버시 침해, 오인식 위험 등의 문제가 있습니다. 또한 딥페이크 등 악의적 기술로 인한 보안 위협도 증가하고 있습니다. 따라서 기술 개선과 함께 법적 규제, 윤리 기준 마련이 병행되어야 합니다.