정보검색 시스템에서 긴 문장으로 질의가 들어올 경우 질의문의 길이와 시스템이 정답이라고 판단한 문서에서 질의문을 분석하여 추출한 질의어들이 출현한 빈도수를 가중치로 준다면 좀더 정확한 결과를 보일 수 있을 것이라 가정하였다. 즉 벡터 모델을 이용하여 문서와 질의와의 유사도를 계산하고 여기에 질의문의 길이에 대한 가중치와 유사도를 이용하여 얻은 결과 문서에서 질의문을 분석하여 얻은 질의 용어들의 출현 빈도에 대한 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다.
관계형 데이터베이스(RDBMS)의 내용을 XML로 표현하게 되면 지금까지 축적되어온 방대한 비즈니스 데이터들을 지속적으로 이용할 수 있게 된다. 다양한 형태로 저장된 XML 문서에서 원하는 데이터를 추출하고 변환하는 작업을 위해 W3C에서는 XPath를 핵심으로 하는 XQuery를 새로운 질의어 표준으로 발표하였다. RDBMS에 XQuery 질의어로는 구조가 다르기 때문에 질의어를 사용할 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 XQuery 질의어로 RDBMS에서 검색이 가능하도록 XQuery 질의어를 SQL문장으로 변환시켜 검색할 수 있는 변환기를 설계하였다. 이 변환기는 복잡한 Numbering 기법을 사용하지 않고 child-parent relationship만 사용하므로 효율적인 데이터의 업데이트를 처리할 수 있다.
소프트웨어 개발의 생산성과 신뢰성을 향상시키기 위해 소프트웨어 재사용이 필요하며, 소프트웨어 재사용에서는 원하는 부품을 정확하고 신속하게 검색하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 재사용 라이브러리에서 재사용 부품 추출을 위하여 정보추출 기법의 질의어 최적화 과정에 시뮬레이티드 어닐링을 적용하였다. 최적화 과정은 적합성 피이드백(relevance feedback)과 벡터 공간 모델을 적용하여 선형추출(linear retrieval)을 할 때 질의어 용어 가중치를 최적화 하는 것으로써, 실험을 통하여 최적화한 질의어의 추출효과도(retrieval effectiveness)척도가 최적화 하지 않은 경우의 척도보다 결과가 매우 좋다는 것을 보인다. 그리고 언덕 오르기(Hill-climbing)알고리즘을 사용한 방법과 비교, 분석한다.
대부분의 상업용 정보검색 시스템은 사용자의 질의 형태로 불리언 질의를 채용했다. 불리언 질의는 빠른 검색을 필요로 하는 검색엔진에는 유용할지라도 불리언 연산자로 사용자의 요구를 정확하게 표현하기는 어렵다. 따라서 사용자에게 편리한 자연어 질의를 이용하는 검색 엔진에 대한 연구가 있어왔다 문서를 검색하기 위해서 사용자는 자신의 요구를 정확하게 표현해야 하며 사용자의 요구도 적절해야 한다. 따라서 본 논문에서는 자연어를 이용한 대화형 질의 처리 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 사용자와 점진적인 대화를 통해 사용자의 요구를 정확하게 표현한다. 사용자가 자연어 질의를 입력하면 에이전트는 질의를 분석하고 적절한 키워드를 추출하여 불리언 질의어를 생성한다. 추출된 키워드가 동의어이거나 다의어이면 사용자와 대화를 통해서 키워드를 한정하거나 확장한다. 이렇게 함으로써 사용자의 요구를 보다 구체적으로 표현하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 따라서 본 시스템은 정보검색에서 정확률을 향상시킬 수 있다.
본(本) 연구(硏究)는 실제의 데이터 분석(分析)을 통하여 60여개의 조사(助詞)와 출현빈도는 높지만 검색(檢率)에 불필요한 320여개의 불용어(不用語)를 선정하여 좌우절단을 적용한 네 가지 유형으로 분류하고 조사(助詞)와 불용어 테이블을 구성하는 방법(方法)을 제시한다. 한글문헌에서 단어(單語)가 추출되면 조사의 효율적인 절단이 이러우지고, 한자어(漢字語)일 경우 한글로 변환되며, 2단계로 불용어제거(不用語除去) 과정을 거쳐 키워드를 선정하는 시스템을 개발한다. 여기서 추출된 키워드는 정보전문가(情報專門家)에 의해 추출된 색인어(索引語)와는 92.2%의 일치율을 보였다. 그리고 $4{\sim}6$글자로 구성된 복합어(複合語)의 경우 본(本) 연구(硏究)에서 제시한 분리방법에 의해 약 2배의 새로운 단어(單語)를 추가할 수 있었으며 그 중 58.8%가 키워드로 적합했다.
본 논문에서는 개인화 검색 시 사용자의 단일 프로파일이 개인의 다양한 정보 요구를 만족시키지 못하는 문제를 개선하고자, 질의어에 따라 프로파일을 조정하는 방법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 북마크 데이터로부터 질의어에 관해 사용자가 중요하게 생각하는 단어들을 추출하여 프로파일을 조정하는데 활용한다. 유명 북마크 서비스인 CiteULike의 데이터를 활용한 실험에서, 제안하는 방법이 단일 프로파일에 기반한 기존의 방법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 색인 방법에 따른 한국어 정보검색시스템의 성능차이를 살펴보고 이를 분석하여 보다 검색성능을 높이기 위한 색인어 추출방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 대표적인 색인법이라 할 수 있는 명사단위 색인법, 형태소 단위 색인법, 바이그램 단위 색인법, 어절단위 색인법에 대하여 실험을 통한 비교분석을 하였고, 질의별 분석을 통해 검색성능에 영향을 주는 요소들을 찾아내었다. 그 결과 빈칸, 면사분해, 명사, 동사, 형용사, 숫자등을 포함한 실질 형태소, 형식형태소의 제거, 외래어 등 추정명사의 분해 및 발음확장, 후방 단음절 명사로 구성된 복합명사의 분해, 의미를 변절시키는 바이그램 제거, 분해된 명사 수에 따른 복합명사 첨가 및 제거 등이 그 요소임을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 각 색인법의 장점을 살려 색인 및 검색을 수행하여 보았다. 제안하는 방법은 동일한 실험집합에서 일관성 있은 성능향상을 가져다 줌을 알 수 있었다.
정보 검색(Information Retrieval)이나 디지털 도서관(Digital Library)과 같은 분야에서 가장 중요한 요소는 사용자가 필요로 하는 정보를 찾아주는 것이다. 이를 위해서 사용자가 사용하는 장치는 사용자의 의도뿐만 아니라 문서의 내용 또한 잘 파악하여야 한다. 본 논문은 문서의 의미적인 내용을 파악하는데 도움을 주는 효과적인 키워드 추출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문서에서 추출된 명사들의 의미(sense)를 결정(disambiguation)하고, 의미가 결정된 명사로 어휘체인을 생성한다. 특정 척도를 이용하여 강한 체인을 선별하고, 몇 개의 강한 체인에서 키워드들을 추출한다. 문서에서 사용된 명사들의 실제 센스를 결정하는 단계에서 semantic window라는 개념을 제안한다. 이것은 주변 명사들과의 의미관계를 미리 살펴보고, 문서내의 명사들의 센스를 결정하는 것이다. 본 시스템의 성능을 검증하기 위하여, 주요 구(key phrase) 추출 시스템인 KEA의 성능과 비교 분석하였다. 본 시스템은 정보 검색과 디지털 도서관을 포함한 범용적인 도메인에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
복합명사로부터 적절한 색인어를 추출하는 것은 한국어 정보검색 시스템의 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 복합명사로부터 색인어 추출을 하기 위해 복합명사 구문 구조 분석 결과를 활용한다. 단일명사가 3개 이상 결합된 복합명사의 경우 각 단일명사의 구문적 관계를 파악하여 적절한 괄호치기를 한 후 색인어를 추출하면 보다 좋은 결과를 얻을 수 있다. 이러한 복합명사 구문 구조 분석을 위해 말뭉치로부터 구조적 중의성이 없는 연어 관계의 완전 복합명사와, 서술성 명사와 공기하는 명사쌍을 추출한 결과를 이용한다. 또한 서술성 명사는 이와 공기하는 명사와 결합되어 복합명사를 이를 가능성이 많고, 복합명사의 형태로 인식되어야만 정확한 의미 파악이 가능하다. 서술성 명사와 공기하는 명사를 파악하여 복합명사를 추출하기 위해서 부분 파서로 공기쌍을 찾아 복합명사 후보를 생성한 후, 이 후보 가운데 적합한 복합명사만을 선택하기 위해 말뭉치에서 추출한 완전 복합명사 사전을 통해 검증한다. 이러한 방법으로 서술성 명사에서 복합명사 형태의 색인어를 추출한다.
문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의미기반 정보검색용 시소러스(thesaurus)를 이용한 문서 자동요약을 제안한다. 제안한 방법에서는 단어간의 연관 관계 즉, 동의어, 유의어, 상위어, 하위어 관계를 문서 요약에 이용한다. 크게 연관 사슬 형성 단계, 중심 문장 추출 단계, 요약 생성 단계의 새단계로 나누어 요약을 생성한다. 수동 요약된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 평균 66%가 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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