무인 항공기 경로 등 수집정보 검색을 위한 K-means 군집과 퍼지 포함 관계를 이용한 스니핏 추출 향상 방안 (For summarizing the collected information like the airway of unmaned aerial vehicles drone Enhancing Snippet Extraction Method using Fuzzy Inclusion Relation and K-means Clustering)

서지정보

· 발행기관 : 사단법인 인문사회과학기술융합학회
· 수록지 정보 : 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 / 6권 / 6호 / 479 ~ 488페이지
· 저자명 : 김사웅

초록

최근 국내는 물론 전 세계적으로 새로운 관심을 끌고 있는 기술은 무인 항공기 두론(drone)이며, 과학, 군사, 마케팅, 스포츠, 엔터테인먼트 등 다양한 분야를 가리지 않고 발휘하는 다재다능함이 드론 열풍의 원동력이다. 본 논문은 무인 항공기에서 발생되는 경로 등의 Text 기반 수집정보의 효율적인 검색 등을 위해 K-means 군집과 퍼지 포함 관계를 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 K-means 군집 방법을 이용하여 문장 집합의 특징들을 잘 표현할 수 있는 대표문장 생성 및 대표문장에 의한 의사연관의 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의향 또는 의미를 스니핏에 더 잘 반영하며, 확장된 질의와 문장의 집합에 퍼지 포함 관계를 이용하여 의미 있는 스니핏을 추출한다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법은 IoT, 드론, UAV, 모바일 기기로부터 수집되는 대량의 IoT 빅데이터들로 부터 중요한 정보에 대한 요약이 필요한 곳에 적용할 수 있다.

영어초록

Recently, the unmanned aerial vehicle Drone technology is attracting new interest around the domestic and world. The versatilities in science, military, marketing, sports, and entertainment fields are the driving force of the drone fever. This paper proposes for efficient search of text-based collected information like the airway of unmaned aerial vehicles. a new enhancing snippet extraction method using fuzzy inclusion relation and K-means clustering. The proposed method creates a good representative sentence from sentences set by using K-means clustering. It uses pseudo relevance feedback to the representative sentence for expanded query which extracts snippet to be well reflected semantic user's intention or inclination. It extracts a meaningful snippet with fuzzy inclusion relation between the expanded query and sentence set. The experimental results demonstrate the proposed method can achieve more better snippet extraction performance than the previous methods.

참고자료

· 없음