• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.311-322
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• 2001

대부분의 일반 정보 검색 시스템은 색인어를 통해 이루어지는데 이런 경우 사용자는 원하는 정보를 얻기 위해 데이터베이스에 저장된 색인어를 정확하게 입력해야 한다. 그러나 일반 사용자가 필요한 색인어를 정확하게 입력하기는 어렵고 특히 원하는 정보가 전문분야의 것일 때는 더욱 그러하다. 따라서 특정 분야의 용어들을 중심으로 전문용어를 관리할 수 있는 시스템의 개발이 요구되고 있다. 정보기술 분야도 빠르게 성장하고 있는 전문분야의 하나로 사용되는 대부분의 단어가 영어이고 한글 표기 또한 다양하여 많은 사용자들이 원하는 정보를 정확하게 찾지 못하고 있다. 이렇듯 단어간의 형태적인 불일치로 인해 생기는 정보 검색의 문제를 해결하고 검색어의 범위를 확장하기 위해 만든 것이 전문용어 검색 시스템이다. 정보 검색시 사용자가 입력한 검색어뿐만 아니라 동의어나 상위어, 하위어까지 검색하여 질의를 확장함으로써 검색 효율을 높일 수 있다. 또한 객체-관계형 데이터베이스로 설계하여 검색이 용이하고, 새로운 단어의 확장이 용이하도록 그 구조를 설계하였다. 제안한 시스템은 메인 메모리 DBMS 를 이용하여 전자상거래와 같이 많은 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서도 빠른 검색 성능을 유지할 수 있도록 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.7C
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• pp.619-626
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• 2012

With the service suggesting additional extended or related query, search engines aim to provide their users more convenience. The extended or related query suggestion service based on popularity, or by how many people have searched on web using the query, has limitations to elevate users' satisfaction, because each user's preference and interests differ. This paper will demonstrate the design and realization of the system that suggests extended query appropriate for users' demands, and also an improvement in the computing process between entering the first search word and the subsequent extension to the related themes. According to the evaluation the proposed system suggested 41% more extended or related query than when searching on Google, and 48% more than on Yahoo. Also by improving the shortcomings of the extended or related query system based on general popularity rather than each user's preference, the new system enhanced users' convenience further.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.183-190
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• 2001

본 논문은 확률기반 자연어 검색 시스템 POSNIR/E를 이용한 여러 가지 유사 적합성 피드백 방법들이 검색 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있는 정도를 보여주고, 확률 기반 정보 검색 시스템에 적합한 유사 적합성 피드백 수행 방법을 제시한다. POSNIR/E는 한국어 자연어 검색 시스템, POSNIR를 기반으로 만들어진 영어 자연어 검색 시스템이다. 이 시스템은 성능 향상을 위한 질의 확장의 방법으로 검색 단계에서 유사 적합성 피드백을 사용한다. 검색 단계에서 영어 태거에 의해 태깅된 사용자 질의로부터 질의어를 추출하고 초기 검색을 수행한다. 유사 적합성 피드백을 위하여 초기 검색 결과 중 상위 5개의 문서에 나타나는 키워드를 중요도에 따라 내림차순 정렬하여 상위 10개의 키워드를 초기 질의어에 확장한다. 이렇게 확장된 질의어로 최종 검색을 수행한다. TREC 평가용 테스트 컬렉션 WT10g와 TREC-9의 질의 적합문서 집합을 이용하여 여러 가지 TSV 함수를 사용하여 검색 성능을 평가 하였다. 실험 결과 유사 적합성 피드백을 사용할 경우 TSV 함수에 확률 모델의 CF 요소 뿐만 아니라 TF 요소 등을 적용 시킬 경우 성능 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 색인어와 검색어로 단일어 뿐만 아니라 복합어도 사용할 경우 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.245-247
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• 2017

기존 콘텐츠를 활용 및 조합하여 새로운 콘텐츠를 제작하는 개인 사용자가 늘어나고 있는 추세다. 사용자가 원하는 내용이 담긴 영상 콘텐츠를 활용하기 위해서는 이를 지원하는 영상 검색 시스템이 필요하다. 하지만 기존의 영상 검색 시스템은 키워드 매칭을 기반으로 하고 있기 때문에 사용자가 원하는 영상을 찾지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있는 질의어 확장 방법을 제시하고 있다. 제시하는 방법은 도메인 온톨로지와 워드 임베딩 결과를 이용하여 질의어와 의미적으로 밀접히 관련된 단어를 추가하고 확장된 질의어를 이용하여 검색을 수행하게 된다. 이를 통해 사용자는 만족할만한 검색 결과를 얻을 수 있게 된다. 구현한 시스템을 이용하여 질의어가 확장되는 과정을 보임으로써 본 연구에서 제시하고 있는 방법에 대한 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.331-333
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• 2002

웹그래프는 웹문서 간의 하이퍼링크를 각 웹문서의 핵심어간의 링크관계로 추상화하대 이 관계를 이용하여 핵심어의 개념 그래프를 구축하고 질의의 확장이나 영역지식을 제공하는 개념 기반 검색이 가능한 검색 시스템이다 본 논문에서는 웹그래프에서 가능했던 질의어에 대한 한 단계의 질의 확장에 그치지 않고. 최초의 질의어와 이후 확장어들에 대한 문맥을 유지하대 추가적인 다단계의 확장이 가능하도록 하는 방법을 계시한다. 검색 시스템 사용자는 최초 질의어가 속하는 해당 분야에 대한 지식이 부족한 경우, 문맥을 유지한 확장을 통하여 자신이 찾고자 하는 바를 명확히 해 나가며 세부 질의를 구축할 수 있고 해당 분야에 대한 지식을 얻는 것이 가능하다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.279-284
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• 2010

최근 컴퓨터와 네트워크의 기술 발달로 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 정보검색 시스템도 텍스트 데이터 위주에서 벗어나 멀티미디어 데이터 검색이 큰 비중을 차지하고 있다. 또한 멀티미디어 데이터 질의어처리도 기술적인 변화와 함께 다양한 질의어 확장으로 검색의 정확성을 높이고 있다. 본 논문에서는 인간의 감성에 대한 '재미' 주제 온톨로지를 구축하여 질의어 확장에 응용하였고, 한편의 동영상에서 재미 요소를 찾아내는 멀티미디어 데이터 검색 시스템을 구축하였다. 온톨로지 구축은 한글 워드넷(KorLex)에서 "재미"라는 특정 감소 요소의 의미 계층 구조를 파악하고 토픽맵을 이용하여 구축하였다. 또한, 온톨로지에 정의된 용어들 사이의 가중치는 실시간으로 계산하여 질의어를 확장에 적용하였으며, 따라서 검색의 효율성과 질을 높였다. 검색방법은 사용자가 질의어를 직접 입력하는 텍스트 입력 검색과 온톨로지 구조를 이용한 GUI 인터페이스 검색방법으로 나누어 사용자의 편의성을 증대시켰다.

• Journal of Information Management
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• v.42 no.4
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• pp.137-154
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• 2011

A headword finding system is defined as an information retrieval system using a word gloss as a query. We use the gloss as a document in order to implement such a system. Generally the gloss is very short in length and then makes very difficult to find the most proper headword for a given query. To alleviate this problem, we expand the document using the concept of query expansion in information retrieval. In this paper, we use 2 document expansion methods : gloss expansion and similar word expansion. The former is the process of inserting glosses of words, which include in the document, into a seed document. The latter is also the process of inserting similar words into a seed document. We use a featureless clustering algorithm for getting the similar words. The performance (r-inclusion rate) amounts to almost 100% when the queries are word glosses and r is 16, and to 66.9% when the queries are written in person by users. Through several experiments, we have observed that the document expansions are very useful for the headword finding system. In the future, new measures including the r-inclusion rate of our proposed measure are required for performance evaluation of headword finding systems and new evaluation sets are also needed for objective assessment.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.9
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• pp.1111-1118
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• 2004

Natural language query is the best user interface for the users of web text retrieval systems. This paper proposes a retrieval system with expanded keyword from syntactically-analyzed structures of user's natural language query based on natural language processing technique. Through the steps combining or splitting the compound nouns based on syntactic tree traversal, and expanding the other-formed or shorten-formed keyword into multiple keyword, it shows that precision and correctness of the retrieval system was enhanced.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.2
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• pp.235-248
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• 2004

For the users of information retrieval systems, natural language query is the more ideal interface, compared with keyword and boolean expressions. This paper proposes a retrieval technique with expanded keyword from syntactically-analyzed structures of natural language query as user input. Through the steps combining or splitting the compound nouns based on syntactic tree traversal of the query, and expanding the other-formed or shorten-formed into multiple keyword, it can enhance the precision and correctness of the retrieval system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.771-774
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• 2001

정보검색에서 가장 많이 사용되는 불리언(Boolean)검색에서는 키워드 일치에 의해서만 검색하는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 다양한 정보원에서 추출한 관련 용어들을 원질의어에 첨가하여 검색의 효율을 높이기 위한 질의 확장 방법들이 모색되어 왔다. 본 논문에서는 질의 확장을 위하여 사용자가 검색에 사용하였던 질의어들의 연속성을 찾아내어 첨가할 용어를 선택하고 질의 확장을 하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력한 질의어의 연속성을 찾아내는 방법으로는 데이터 마이닝 기법중 연관 규칙 탐사 방법을 이용한다. 실험은 현재 구축된 정보통신 기술기준 정도시스템에서 사용자들이 검색한 키워드 정보를 이용하였으며 사용자 검색 패턴(USP) 정보를 이용함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 좀더 연관성 있는 용어로 확장하여 사용자 중심적 결과를 얻을 수 있다.