• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권12호
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• pp.1211-1218
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• 2000

정보검색 분야에서 시소러스 용어와 용어 사이의 관계를 나타내어, 질의어와 검색될 정보 사이에 존재하는 용어적 차이를 줄이는데 사용될 수 있다. 시소러스를 사용하는 방법 중 진보된 것은 용어 사이의 관계에 가중치를 주어, 소위 스프레딩 엑티베이션 방법을 이용하여 주어진 용어에서 다른 용어들 사이의 유사성을 측정하여 이를 검색에 이용한다. 그러나, 이러한 방법은 가중치를 어떻게 할당하느냐에 따라 그 결과가 달라지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 시소러스의 가중치를 사용자의 검색된 정보에 대한 적합성 반응에 근거하여 조절할 수 있는 신경망 기반 시소러스를 제안한다. 제안된 시소러스의 타당성을 위하여 프로토타입의 시소러스를 WordNet으로부터 추출하여 실험하였으며, 그 결과로 recall-precision 값이 향상됨을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.166-168
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• 2000

World-Wide Web(WWW)이 발전하면서 웹으로부터 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위한 정보검색 방법론이 연구가들로부터 중요한 이슈로서 대두되었고 이에 기반하여 여러 상용 정보검색 시스템들이 등장하게 되었다. 그러나, 이러한 정보검색 시스템들은 웹에 존재하는 데이터의 비구조화와 다양성, 사용자의 다양성, 그리고 정보의 질과 양이 문제로 인하여 사용자의 의도와 요구에 맞는 정보를 구하기 어렵다. 또한, 웹 상의 많은 데이터들로부터 단순히 일반적인 정보만을 얻어 이용할 뿐 효과적인 지식의 탐사나 관리 기능을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 이전의 정보검색 시스템들이 갖는 문제점을 분석하고 이를 보완하고자 웹에 대한 지식 발견(Knowledge Discovery)의 새로운 시도인 웹 마이닝(Web Mining)에 대한 관련 연구를 토대로 웹 마이닝 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 사용자의 의도를 정확히 전달하기 위하여 기존의 SQL 과 유사한 형태의 질의어인 WMSQL을 사용하여 웹 문서의 내용에 직접적인 웹 마이닝을 수행하는 Web Content Mining을 개발함으로서 웹의 비구조화된 데이터로부터 의미있고 함축적인 지식을 추출할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.761-764
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• 2003

효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.38-45
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• 2007

본 연구는 키워드 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 시맨틱 웹 기술의 기반인 URI가 부여된 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스의 동시 작업 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 추론을 통해 인력, 기관, 위치 등으로 전파함으로써 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험을 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.285-291
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• 2002

본 논문은 자연어 검색엔진에서의 검색결과에 대한 HIT LIST[6]와 검색 문서의 요약을 위하여 질의 기반의 3단계 문서요약을 제안한다. 첫째단계로 IR에 주어지는 질의를 유의어 DB를 통해 질의확장을 거친다. 둘째로 질의와 검색문서상의 문장의 유사도 계산을 통해 문장의 중요도 점수를 구한다. 좀더 정확한 요약을 위해 4가지 방법론을 적용하여 각 문장의 중요도를 ranking한다. 셋째로 MMR (Maximal Marginal Relevance)방식을 적용하여 요약 시 중복이 되는 부분을 줄인다. 이때 요약 압축률을 임의로 조절할 수 있다. 실험은 KORDIC의 신문기사로 구성된 문서요약 테스트 집합을 사용하여 좋은 요약결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.916-918
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• 2004

90년대 이전에 정보 검색에 대한 연구는 문서의 내용을 기반으로 한 연구가 주류였으며, 90년대에는 링크를 이용한 연구가 활발하였다. 90년대 말에 Page Rank와 HITS가 링크를 이용한 연구의 대표적 사례이며, 최근에는 문서의 내용과 링크 정보를 같이 이용하는 연구가 많이 발표되고 있다. 본 논문도 문서의 정보와 링크 정보를 이용한 새로운 검색 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서 사용하는 링크 정보는 수집된 문서에서 추출한 Page Rank의 가중치와 한 페이지를 가리키는 링크들의 목록이며, 상용하고자 하는 문서의 정보는 본문 내용과 Anchor Text이다. 링크 정보와 문서 정보를 이용하여 Anchor 벡터와 문서 벡터를 만들고, 각각 질의어 벡터와 Cosine Measure를 하여 값을 구한 후, 더한 값을 해당 문서의 가중치로 하여 검색에 이용한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.179-182
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• 2007

우리가 현재 사용하고 있는 정보검색 시스템은 사용자의 질의와 연관있는 문서 집합만을 제공하므로 사용자가 원하는 정답을 찾기 위해서 사용자는 문서 집합을 브라우징하는 수고를 하여야 하며, 이러한 수고를 덜어주기 위해 개발되는 자동 질의응답시스템은 의미 분석 및 지식 추출 등의 기술적 한계로 사용자에게 만족할 만한 서비스를 제공하고 있지 못한 실정이다. 본 논문은 인터넷에 연결되어 있는 사람 중에 질의어에 대한 응답을 할 수 있는 지혜 제공자를 자동으로 검색 분류하여, 질의자와 실시간으로 연결하여 사용자와 지혜 제공자가 실시간 상호커뮤니케이션을 이용하여 지혜를 교류할 수 있는 인력기반 질의응답시스템인 알포도 시스템을 제안한다. 알포도 시스템은 질의응답모듈, 메티스 관리 모듈, 실시간 커뮤니케이션 모듈, 그리고 지식 추출 및 관리 모듈로 구성되며 현재 베타 서비스를 실시 중이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.332-339
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• 2002

현재까지 정보 검색 시스템은 색인어 위주로써 문서의 구조적 정보를 고려하지 알았다. 글자의 크기나 글자체, 들여 쓰기, 표 등은 저자의 의도를 구체화하며, 문서를 명확하게 하는 주요한 수단이다. 이 연구에서는 특히 표에 주목한다. 표는 많은 문서에 일반적으로 쓰이며, 글을 명확하게 해 준다. 일반 문서에 비해서 웹 문서는 태그를 이용하여 정보를 추가할 수 있어 표를 쉽게 구분할 수 있다. 하지만, 웹 상의 표는 지식을 구조화하는 근본적인 목적이외에, 단순히 화면을 정렬하려고 하는 목적으로도 많이 쓰인다. 이 연구에서는 정보 검색시스템에 표 정보를 사용하기 위한 전처리 단계로 의미 있는 표를 추출하는 방법을 제시하며, 이를 위하여 결정 트리를 사용한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.852-854
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• 2019

본 논문은 정확한 연관검색어를 보여주지 못하는 기존의 검색에서 벗어나기 위해 이미지와 PDF에서 텍스트를 추출하고 키워드 요약하는 방법을 사용하였다. 텍스트를 키워드로 요약하는 알고리즘으로는 TextRank, LSA, MMR을 사용하였고, 세 가지 방법으로 키워드를 요약하고 키워드 요약 결과와 Query의 코사인 유사도를 이용하여 추출한 문서와 Query와의 연관성을 확인하여 세 가지 알고리즘을 비교하였다.