• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.1 s.33
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• pp.59-66
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• 2005

The organization of the web is progressively more being used to improve search and analysis of information on the web as a large collection of heterogeneous documents. Most people begin at a Web search engine to find information. but the user's pertinent search results are often greatly diluted by irrelevant data or sometimes appear on target but still mislead the user in an unwanted direction. One of the intentional, sometimes vicious manipulations of Web databases is a intentionally biased web page like Google bombing that is based on the PageRank algorithm. one of many Web structuring techniques. In this thesis, we regard the World Wide Web as a directed labeled graph that Web pages represent nodes and link edges. In the Present work, we define the label of an edge as having a link context and a similarity measure between link context and target page. With this similarity, we can modify the transition matrix of the PageRank algorithm. By suggesting a motivating example, it is explained how our proposed algorithm can filter the Web intentionally biased web Pages effective about $60\%% rather than the conventional PageRank.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.203-212
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• 1999

디지털 도서관 시스템의 검색에서 발생하는 가장 큰 문제점은 질의에 있어 사용자의 의도와 시스템의 해석간의 의미적, 형식적 차이가 생긴다는 점에 있다. 우리는 보다 효과적으로 사용자의 의도를 반영할 수 있도록 사용자의 질의를 변환하는 지능적 검색 에이전트를 제안한다. 이를 위해서 의미적 질의 최적화기법에 근거를 둔 변환 알고리즘과 에이전트 아키텍쳐를 정의한다. 제안된 알고리즘은 범용 추론키보다 훨씬 간단하면서도 효과적으로 사용자의 질의를 변환한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.142-144
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• 2004

웹 문서 검색은 인터넷을 통해 정보를 얻는 가장 손쉬운 방법이지만, 사용자의 질의 의도를 충분히 반영하지 못한다는 단점을 가지고 있기도 하다. 이 논문에서는 사용자 의도를 문서 분류라는 방법을 통해 질의로부터 얻어내고 문서 검색결과와 문서 분류에 의한 결과를 적절한 방법으로 합성하여 사용자에게 결과로서 제시하는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.290-292
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• 1999

본 논문은 개념 계층과 마이닝 기법을 적용하여 이미지 데이터베이스에서 이미지 데이터에 대한 검색 기법을 지능화하고, 시스템을 효율적으로 관리하는데 있다. 개념 계층을 이용하여 이미지 정보를 지능적인 형태로 저장, 검색하고, 효율적인 웹서비스를 하기 위해 사용자의 정보와 사용자가 이용한 질의 정보 그리고 이미지 정보를 통합하여 사용자에게 좀 더 많은 부가 정보를 제공한다. 또한, 사용자의 의도를 추측하여 사용자의 의도를 반영한 지적인 이미지 시스템을 개발하기 위한 방법을 제시한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.11a
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• pp.93-96
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• 2018

통계청 자료에 따르면 지난해 자영업 폐업률은 전년 대비 10.2% 포인트 높은 87.9%를 기록했다. 자영업 4개 업종인 도소매업, 음식, 숙박업은 지난해 48만 3985개가 새로 생겼으며 반면 42만 5203개가 문을 닫았다. 2018년 8월 통계청 자료에 따르면 온라인쇼핑 거래액은 전년 동월 대비 19.6% 증가했고, 모바일쇼핑 거래액도 모바일 이용 확산과 간편 결제 서비스 발전 등에 힘입어 전년 동월 대비 29.7% 증가하였다. 본 연구에서는 소매업인 온라인 쇼핑몰은 매년 20%대의 성장률을 보이고 있는 점에 주목해서 온라인 쇼핑몰의 매출 성과와 연관이 있는 방문 의도에 미치는 변수를 연구하고자 한다. 해마다 판매자가 증가하고 있는 온라인 쇼핑몰 업계는 치열한 경쟁과 늘어나는 마케팅 비용을 감당하지 못해 폐업의 수순을 밟고 있는 경우가 많다. 온라인쇼핑 운영자들이 하고 있는 대표적인 마케팅 방법인 블로그, 키워드 검색광고, SNS 채널 마케팅이 온라인 쇼핑몰의 방문 의도에 얼마나 영향을 미치고 있는지 연구 조사하고자 한다. 특히 온라인 쇼핑몰에 방문하는 사람들의 개인적 특성인 충동구매 성향, 다양성 추구 성향, 자기조절 성향을 조절 변수로 하여 개인 성향에 따라 각 독립변수들과의 방문 의도 상관관계를 알아보려 한다. 독립변수들이 방문 의도와의 관계를 실증 분석하여 온라인쇼핑몰의 준비하는 예비창업자나 기창업자들에게 보다 지속적인 기업성장과 매출성과에 도움이 되고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.3
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• pp.243-250
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• 2001

인터넷 전자 상거래 시스템에서 주로 일어나는 정보 검색은 사용자의 상품정보 요구라고 할 수 있다. 이와 같이 사용자가 원하는 상품 정보를 웹 환경에서 검색하기 위해서는 편리한 검색 환경의 제공뿐만 아니라, 검색 성능의 효율성 또한 우수해야 한다. 인터넷 인구와 온라인 쇼핑몰의 급격한 증가로 인해 다양한 조건 검색에 의한 상품검색 요구가 증대되고 있다. 또한, 이러한 상품의 검색 결과는 사용자의 의도와 의미상으로 밀접한 관계를 가져야 한다. 자연언어 정보검색은 이러한 요구의 중요한 대안으로 대두되고 있으나, 자연언어 자체가 가지는 애매한 의미의 해석 등으로 인하여 상용 시스템에 적용하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 퍼지추론을 이용한다. 입력된 자연언어 질의에서 형태소 분석을 통하여 데이터베이스 질의에 사용될 수 있는 의미어(content word)를 추출한 후, 의미어들을 재구성하여 템플릿을 작성한다. 작성된 템플릿은 퍼지 추론을 통하여 의미의 애매성을 해소하고 데이터베이스 질의로 변환하여 사용자의 질의 의도와 부합되는 검색 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.391-394
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• 2009

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.11
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• pp.6856-6862
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• 2014

Web usage mining is a method to extract meaningful patterns based on the web users' log data. Most existing patterns of web usage mining, however, do not consider the users' diverse inclination but create general models. Web users' keywords can have a variety of meanings regarding their tendency and background knowledge. This study evaluated the extraction web-user's pattern after collecting and analyzing the web usage information on the users' keywords of interest. Web-user's pattern can supply a web page network with various inclination information based on the users' keywords of interest. In addition, the Web-user's pattern can be used to recommend the most appropriate web pages and the suggested method of this experiment was confirmed to be useful.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.5
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• pp.95-105
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• 2009

There are various studies to provide useful information for users on huge data of web-sites. Web usage mining among them is a method to extract meaningful patterns based on web users' log data. Most of existing patterns of web usage mining, however, had not considered users' diverse inclination but created general models. Web users' keywords can have various meaning upon their tendency and background knowledge. This study is for generating Multi Concept Keyword Model (MCK-Model) by analyzing web usage information on users' keywords of interest. MCK-Model can supply web page network for various inclination based on users' keywords of interest. Also, MCK-Model can be used to recommend the most proper web pages and it has been confirmed that the suggested method is useful enough.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.349-352
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• 2008

본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 학술 정보 분석 서비스 프레임워크인 OntoFrame에 대해 소개하고자 한다. 2005년부터 개발되기 시작한 OntoFrame은 매년 새로운 서비스와 기술로 확장되고 있으며 OntoFrame2008에서는 다중 키워드 기반의 검색 서비스 및 다중 개체 중심적 통합 검색기능을 제공한다. 본 서비스는 키워드의 개체를 판단한 후에 인력, 주제, 인력+주제에 해당하는 서비스 API를 호출하여 추론 서비스 페이지를 구성한다. 이때 시스템에서 자동으로 판단되는 개체의 모호함을 제거하기 위해서 사용자의 의도라고 판단되는 최적의 개체 조합 페이지뿐만 아니라 해당 키워드에서 나타날 수 있는 모든 개체 조합의 후보 페이지들을 제공해주어 시스템의 일방적인 추천 서비스의 단점을 없앴다. 그리고 서비스의 결과로 제공되는 페이지에서 링크를 통한 추가조건 검색도 제공해 주어 사용자의 검색 의도를 정확하게 파악하여 편리한 정보 획득을 도와주는 시스템으로 개발하고 있다. OntoFrame2008은 여러 가지 풍부한 분석 서비스를 제공하여 연구자들이 학술 정보 검색 과정에 많은 도움이 되는 추론 서비스를 제공하고 있다.