• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.4 no.1
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• pp.11-18
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• 2001

As the usage of computer and internet is growing, ICT-based teaching is required in education. So far almost web-based coursewares are learner-based individual teaching. Current learning theories and learning model in WBI are too focusing on courseware or too general to apply in education directly. In this view, learning model with subject-specific search engine might be a solution. In this thesis, we developed systematic concept learning model, promoting traditional concept learning to suitable model in education field and also, we developed CEhunt(Computer Education Hunter), that is computer education search engine providing the teaching materials and supporting the design of teaching and effective concept learning environment to learners. Also, we verified that this model could have a positive effect in systematic concept forming process of learners for subject concerned.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.131-133
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• 1999

요즘처럼 웹을 이용하여 저오 검색시 너무나 많은 양의 정보를 수집, 정리, 관리해야 하는 문제에 직면하게 되었다. 또한 인터넷상에는 기존의 텍스트 자료 이외에도 이미지, 사운드, 데이터 베이스 등 우리가 원하는 여러 유형의 자료가 존재한다. 하지만 웹상에서는 텍스트만을 위주로 자료를 검색, 수집, 분류를 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 XML를 이용하여 정보의 종류에 관계없이 수집할 수 있다. 이 논문에서는 이동 에이전트를 이용한 정보 검색 모형을 제시하고 이때 이동에이전트가 정보의 표현방법으로 XML를 사용한다. 또한 XML의 계층적인 특성을 활용하여 XML 문서의 분류, 병합을 할 수 있다. 따라서 수집된 정보의 정리된 형태로 쉽게 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1995.08a
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• pp.17-20
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• 1995

본 연구는 질의어 확장 및 단기 이용자 모형 구축에 응용할 수 있는 하나의 기법으로서 이용자 질문구조의 전형을 통한 정보요구의 모형화를 실험을 통해 제시한다. 실험방법은 이용자의 질문을 시소러스를 통해 분석, 구조화 하고 그 질문구조에서 전형을 추출한 후 전형에 따라 요구하는 정보가 질문구조내에 일정하게 위치하는지를 알아보았다. 이러한 실험을 통해 6가지 질문구조 전형을 추출할 수 있었으며 질문구조의 전형을 이용한 정보요구 모형의 구축이 타당성이 있음을 입증하였고 지능형 정보검색 시스템에의 적용가능성을 논의하였다.

• The Journal of Information Technology
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• v.4 no.2
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• pp.69-81
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• 2001

In this paper, we examine work in the evolution of content-based retrieval systems that rely on an intelligent infrastructure. Here, we refer to intelligence as the capabilities of the systems to build and maintain situational or world models, utilize dynamic knowledge representations, exploit context and overage advanced reasoning and learning capabilities. We argue that these elements are essential to producing effective systems for retrieving visual information at semantic levels matching those of human perception and cognition. In this paper, we review relevant research on the understanding of human intelligence and construction of intelligent systems in the fields of cognitive psychology, artificial intelligence, semiotics. We also discuss how some of the principal ideas from these fields lead to new opportunities and capabilities for content-based retrieval systems. Finally, we discribe some of our efforts in these directions. In particular, we present MediaNet, a multimedia knowledge presentation framework that facilitate and enable intelligent content-based retrieval.

• Journal of Information Management
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• v.40 no.2
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• pp.71-94
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• 2009

Indexing images using traditional indexing methods like taxonomy is not always efficient because of its visual content. This study examined how to apply folksonomies to image retrieval. To do this, first, we developed a category model for image tags found in Flickr. The model includes five categories and seventeen subcategories. Second, in order to evaluate the usefulness of the model to represent the various image tags as well as to investigate the end-user tagging behavior, three researchers classified the sampled image tags(141 most popular tags, 105 tags on three individual tag clouds and 3,848 image tags assigned on 156 images) according to the model. Finally, based on the research results, we proposed three methods for efficient image retrieval: extending folksonomies by combining them with ontologies; improving image retrieval efficiency using visual content and folksonomies; and updating taxonomy using folksonomies.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.4 s.36
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• pp.1-16
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• 2005

When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. Accordingly, this study suggests the re-ranking retrieval model which reflects the content based similarity between user's inquiry terms and index words by grasping the document knowledge structure. In order to accomplish this, the former constructs a thesaurus and similarity relation matrix to provide the subject analysis mechanism and the latter propose the algorithm which establishes a search model such as query expansion in order to analyze the user's demands. Therefore, the algorithm that this study suggests as retrieval utilizing the information structure of a retrieval system can be content-based retrieval mechanism to establish a 2-step search model for the preservation of recall and improvement of accuracy which was a weak point of the previous fuzzy retrieval model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.321-325
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• 2019

오픈 도메인 질의응답이란, 질문을 줬을 때 그 질문과 연관성이 높은 문서를 검색하고 검색된 문서에서 정답을 추출하는 태스크이다. 본 논문은 기계 독해 데이터인 KorQuAD를 활용한 오픈도메인 질의응답 시스템을 제안한다. 문서 검색기를 이용하여 질문과 관련 있는 위키피디아 문서들을 검색하고 검색된 문서에 단락 선택 모델을 통해서 문서 질문과 연관성이 높은 단락들을 선별하여 기계 독해 모델에서 처리해야 할 입력의 수를 줄였다. 문서 선별모델에서 선별된 여러 단락에서 추출된 정답 후보에서 여러 가지 정답 모형을 적용하여 성능을 비교하는 실험을 하였다. 본 논문에서 제안한 오픈도메인 질의응답 시스템을 KorQuAD에 적용했을 때, 개발 데이터에서 EM 40.42%, F1 55.34%의 성능을 보였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.595-603
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• 2008

오늘날 인터넷을 통한 정보검색이 일상화되면서 생활상식에서부터 기존에 서적이나 논문 등을 통해서만 알 수 있었던 전문지식까지도 손쉽게 찾을 수 있게 되었다. 즉, 현대생활에 있어서 검색엔진은 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있게 해준다는 점에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 이러한 중요성에도 불구하고 검색엔진 기술적인 연구이외에는 서비스 품질이나 고객만족에 대한 연구는 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 검색엔진 서비스에 있어서 서비스 품질과 서비스가치, 고객만족, 충성의도의 관계를 연구모형으로 설정하고 이들간의 관계를 분석하였다. 그 결과 서비스품질의 정확성, 정보함유량, 사이트 이미지, 편리성이 서비스가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 그중에서 정확성, 사이트 이미지, 신뢰성은 고객만족에도 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 서비스가치가 높을수록 고객만족은 상당히 높아지는 것으로 나타났으며 고객만족이 충성의도에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론은 검색엔진 서비스 기업이 경쟁우위를 유지하기 위해서는 서비스가치의 구현을 통한 지속적인 고객만족을 달성해야 하며, 이를 위해 정확성, 정보함유량, 편리성, 사이트 이미지에 중점을 둔 고품질 서비스 전략의 필요성을 시사하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.133-136
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• 2015

문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.933-949
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• 2015

Audience rating competition in the domestic drama market has increased recently due to the introduction of commercial broadcasting and diversification of channels. There is now a need for thorough studies and analysis on audience rating. Especially, a drama rating is an important measure to estimate advertisement costs for producers and advertisers. In this paper, we study the drama rating prediction models using various data mining techniques such as linear regression, LASSO regression, random forest, and gradient boosting. The analysis results show that initial drama ratings are affected by structural elements such as broadcasting station and broadcasting time. Average drama ratings are also influenced by earlier public opinion such as the number of internet searches about the drama.