• 제목/요약/키워드: 검색정보시각화

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수식 관계를 이용한 검색 결과 랭킹 시스템과 향상된 검색 엔진 인터페이스를 통한 검색 과정의 효율성 향상 (Search Ranking System Using Modification Relation and Improved Search Engine Interface to Enhance Search Experience)

  • 문욱성;최주원
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.250-253
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    • 2007
  • 본 논문에서는 현재 검색 엔진의 랭킹 방식의 문제점과 인터페이스의 문제점을 해결하기 위하여 노력하였다. 기존의 페이지간 링크와 같은 부가적 정보를 이용한 인기도 기반 랭킹의 문제점을 단어간의 수식 관계를 이용한 의미 기반 랭킹 알고리즘의 제시를 통해 해결하였다. 또한 검색어와 연관된 단어를 수식 관계를 이용하 계산, 시각화하여 제공함으로써 사용자가 잘못된 검색어로 검색을 시작하였더라도 항상 올바른 검색 결과를 얻을 수 있도록 도왔으며 각 검색 결과와 함께 원문을 요약해 제공함으로써 검색 결과를 일일이 클릭해 보지 않고도 내용을 쉽게 유추할 수 있도록 도왔다.

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시맨틱 웹 포털에서의 검색과 시각화 방법 연구 (Search and Visualization Method on the Semantic Web Portal)

  • 이명진;이기준;박상언;홍준석;김우주
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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    • pp.389-403
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    • 2008
  • 웹에서의 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 현재의 웹은 더욱 더 많은 한계를 드러내고 있다. 정보검색의 측면에서 본다면 웹 페이지는 사람이 이해하기 위한 표현 정보만을 담고 있기 때문에 사용자는 단순히 키워드의 포함 여부에 따라 많은 문서를 검색 결과로 제공받게 되며, 이들 사이에 필요한 정보를 발췌하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 노력의 일환으로 W3C에 의해 시맨틱 웹이 제안되었다. 시맨틱 웹은 자원과 자원간의 관계 정보로 이루어진 온톨로지를 기반으로 하고 있으며, 따라서 사용자는 온톨리지 기반의 검색을 통해 의미 있는 정보를 제공받을 수 있다. 온톨로지는 의미적인 정보를 담고 있기 때문에 사용자에게 적절한 정보를 제공해 줄 수 있는 새로운 검색 방법과 이를 사용자에게 보여줄 수 있는 시각화 방법을 요구하게 된다. 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 한 의미적 정보의 연관관계를 찾아나가는 검색 방법과 이를 사용자에게 제공해 주기 위한 시각화 방법을 제안하고자 한다. 논문에서 제안하고자 하는 바는 온톨로지로부터 사용자의 질의와 관련된 자원과 다른 자원 사이의 관계를 검색해서 제공하고자 하는 것이다. 이를 통해 사용자는 단순히 질의어가 포함된 결과가 아닌 질의어와 다른 자원간의 관계를 파악할 수 있으며, 자원 간의 관계를 기반으로 탐색해 나갈 수 있다.

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영상 검색을 위한 Radon 변형의 이용 (Using Radon Transform for Image Retrieval)

  • 서정만
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.65-71
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    • 2009
  • 전통적인 영상 검색 방법은 영상의 색인화와 검색에서 기본적인 특징으로 컬러, 모양, 그리고 질감 들을 사용한다. 우리는 이러한 특징들을 사용하지 않는 새로운 방법을 제시한다. 내용 기반 영상의 색인화와 검색을 위한 유사성 측정에 기하학적 방법을 사용한 시각적 특징을 제시한다. 이 방법은 Radon 변형이라고 한다. 이 방법은 복잡한 분리 방법이 없이 영상의 기하학적 분포에 따라 계산한다. 실험에서도 매우 뛰어난 검색 효과를 보이고 있다.

고속 이미지 검색을 위한 2진 시각 단어 생성 기법 (Binary Visual Word Generation Techniques for A Fast Image Search)

  • 이수원
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권12호
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    • pp.1313-1318
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    • 2017
  • 다수의 지역 특징들을 취합하여 하나의 벡터로 표현하는 것은 이미지 검색의 핵심 기술이다. 이 과정에서 경사도 기반 특징에 비해 수십 배 빠르게 추출되는 2진 특징이 활용된다면 이미지 검색의 고속화가 가능하다. 이를 위해서는 2진 특징들을 군집하여 2진 시각 단어를 생성하는 기법에 대한 연구가 선행되어야 한다. 기존의 경사도 기반 특징들을 군집하는 전통적인 방식으로는 2진 특징들을 군집할 수 없기 때문이다. 이를 위해 본 논문은 2진 특징들을 군집하여 2진 시각 단어를 생성하는 기법들에 대해 연구한다. 실험을 통해 2진 특징의 활용이 이미지 검색에 미치는 정확도와 연산효율 사이의 상충관계에 대해 분석한 후, 제안한 기법들을 비교한다. 본 연구는 고속 이미지 검색을 필요로 하는 모바일 응용, 리얼 타임 응용, 웹 스케일 응용 등에 활용될 것으로 기대된다.

인문·지역연구에서의 정보시각화 활용 방안 연구 (A Study on Utilization Method of Information Visualization in the Humanities and Area Studies)

  • 강지훈;이동열;문상호
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제5권5호
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    • pp.59-68
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    • 2015
  • 학제 간 융합은 학문의 발전을 위해 서로의 경계를 넘어 상이한 학문 간의 협업 연구를 통해 새롭고 의미 있는 지식을 창출할 수 있다. 최근에는 특히 인문학과 ICT가 융합된 형태인 디지털인문학이 주목받고 있다. 연구방법론 관점에서의 디지털인문학은 인문지식, 인문정보 등을 정보시스템을 활용하여 저장, 검색, 공유, 확산하고 연구를 위한 도구로 사용가능하며, 정보시스템 측면에서의 디지털인 문학은 다양한 시스템 형태로 구축 및 활용되고 있다. 그 중에서 다양한 정보나 지식을 일반적인 텍스트가 아닌 이미지나 멀티미디어, 기타 인터페이스를 활용해 시각화하여 나타내는 정보시각화와 연계된 디지털인문학 시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 디지털인문학 기반의 정보시각화 유형 및 사례를 분석한 후에, 인문·지역연구에서의 정보시각화 활용 방안에 대하여 제안한다.

KONG-DB: 웹 상의 어휘 사전을 활용한 한국 소설 지명 DB, 검색 및 시각화 시스템 (KONG-DB: Korean Novel Geo-name DB & Search and Visualization System Using Dictionary from the Web)

  • 박성희
    • 정보관리학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.321-343
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.

객체 지향 개념을 이용한 시소러스 구축기 및 시각화 브라우져의 구현 (Implementation of Thesaurus Constructor and Visual Browser Based on Object-Oriented Paradigm)

  • 김기현;최재훈;한종진;양재동;금창섭
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.336-338
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    • 1998
  • 시소러스는 구축 방법에 따라 매뉴얼 시소러스와 통계적 시소러스로 구분된다. 매뉴얼 시소러스는 정확한 의미 표현이 가능하지만 구축과정에 많은 비용이 소요되며, 통계적 시소러스는 자동으로 구축될 수는 있지만 개념간 의미 표현력이 부족하여 만족할 만한 검색 성능 향상을 기대할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 메뉴얼 시소러스에 객체 지향 개념을 적용하여 구축 비용을 감소시킬 수 있는 시소러스 구축기와 데이터 추상화 기법을 이용하여 선별적으로 개념들 간의 관계를 쉽게 참조할 수 있는 시소러스 시각화 브라우져를 구현하였다. 이 시스템은 시소러스 구축 과정에서 한 사람 이상의 전문가에게 일관된 관점을 제공하며 사용자에게는 높은 정확률의 검색 질의를 구성할 수 있도록 지원한다.

구조 및 의미 검색을 지원하는 비디오 데이타의 모델링 (Video Data Modeling for Supporting Structural and Semantic Retrieval)

  • 복경수;유재수;조기형
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권3호
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    • pp.237-251
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    • 2003
  • 이 논문에서는 비디오 데이타의 논리적 구조와 의미적 내용을 효과적으로 검색하기 위한 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 비정형화된 비디오 데이타를 원시 데이타 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성하는 계층화된 모델링을 사용한다. 계층화된 모델링에 존재하는 내용 계층은 비디오 데이타에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용을 표현한다. 제안하는 검색 시스템은 모델링에 따라 텍스트 기반의 검색은 물론 시각적인 특징 기반의 유사도 검색을 지원한다. 또한 시공간 관계에 기반한 의미적 내용 검색과 유사도 검색을 지원한다.

웹기반 도서 위치 시각화 시스템 (Web-based Books Location Visualization System)

  • 김동현;박가연;송승헌;김응곤
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1217-1223
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    • 2003
  • 현재 대학도서관에서의 도서 대출은 우선 도서를 대여하고자 하는 사람들이 인터넷으로 대학 홈페이지에 구축되어 있는 도서검색 시스템을 이용하여 본인이 대여하고자 하는 도서를 서명, 저자명, 주제명 등으로 검색한 후 해당도서의 청구번호를 들고 서고로 직접 찾아가 도서를 찾은 후 창구에서 대출 절차를 거쳐 도서를 대출하고 있다. 이러한 도서 대출 절차는 수 십만권 이상의 도서가 소장되어있는 대학도서관에서 도서관을 자주 이용하지 않는 이용자가 직접 원하는 도서를 찾기 위해 많은 시간적 손실을 감수할 수밖에 없는 것이 현실이다. 따라서, 본 논문에서는 일반 이용자들이 자료에 접근하는데 많은 시간을 소모하지 않도록 도서의 위치정보를 시각적으로 제공하는 시스템을 구현한다.

TRIB: 웹블로그 댓글분류 시각화 시스템 (TRIB: A Clustering and Visualization System for Responding comments on WebBlog)

  • 배민정;이윤정;지정훈;우균;조환규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.226-229
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    • 2009
  • 최근 들어 인터넷 게시판이나 개인 블로그 등은 온라인상에서 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있다. 많은 수의 블로그들은 현재 사회적으로 이슈가 되는 여러 문제들을 반영하고 있다. 또한 최근 댓글을 통해 적극적으로 자신의 의사 표현하거나 다른 사람들의 의견을 살피는 인터넷 사용자의 증가로 인터넷 뉴스나 블로그 기사에 많은 수의 댓글이 달리고 있다. 그러나 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악은 힘든 일이다. 따라서 본 논문에서는 기사에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB(Telescope for Responding comments for Internet Blog)을 제안한다. TRIB은 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화 하므로 사용자들은 자신의 관심과 흥미에 따라 개인화 된 뷰를 볼 수 있다. 1,000개 이상의 댓글을 가진 뉴스 기사들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.