• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1063-1066
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• 2005

다양한 학습 자료를 저장해두고 검색하는 시스템들은 주로 키워드 검색을 지원하고 있다. 여기서, 키워드 매칭 방식은 같은 분야의 자료라 하더라도 사용자가 입력한 키워드와 정확한 매칭이 되지 않을 경우 검색되지 못하는 문제점을 안고 있다. 또한 학습 테스트를 위한 학습 문제 자료는 키워드로 검색하기에는 포함한 정보의 양이 너무 적어 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습문서를 입력할 때 문서에 포함되어 있는 각 단어들을 형태소 분석에 의하여 중요 명사들을 추출하고 데이터베이스화하는 기법을 도입하고 미리 마련한 유사한 용어 지식 데이터베이스를 활용하여 지능적이고 효율적인 학습자료 검색 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.513-525
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• 2006

XML 키워드 검색에서의 검색 결과는 일반적으로 질의 키워드를 모두 포함하는 원소 중 가장 구체적 원소들로 정의된다. 키워드 검색의 정확도 향상을 위하여 XML 원소의 레이블과 온톨로지, 개념모델, 시소러스 둥의 의미 정보가 사용되고 있다. 본 논문에서는 의미 정보를 이용하여 검색 결과로 반환 가능한 개념들이 정의되고 사용자가 검색하려는 개념이 해석 가능할 경우 효율적 질의 처리를 위한 계층 인덱스를 제안한다. 계층 인덱스는 각 키워드 포스팅의 XML 원소들을 원소가 속한 개념들의 상하 관계에 따라 구별하여 저장하고, 검색 결과 산출 가능성이 있는 개념에 속한 원소들만을 선별적으로 읽어서 제한된 조합으로 질의 결과 후보가 되는 최소 공통 선조들을 산출할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 계층 인덱스의 구성 원리와 구성 방법, 계층 인덱스를 이용한 질의 처리 방법을 기술한다. DBLP의 XML문서와 INEX2003의 XML 문서 집합을 이용한 실험에서 의미 기반 계층 인덱스는 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.301-305
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• 2007

기존의 멀티미디어 자료들을 직접 분석하여 메타데이터를 부여하던 기존 연구들은 멀티미디어 파일에 부여된 키워드에 해당하는 온톨로지가 존재하지 않는 경우 해당 멀티미디어 파일에 대한 직접 검색을 실시하지 않거나, 잘못된 의미가 부여된 키워드에 의하여 검색 결과의 정확성과 재현율이 떨어지는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서 제안한 SASM은 키워드에 부여된 다의성과 동의성의 개념을 이용하여 WordNet을 이용하여 확장한 후, 확장된 키워드들을 이용하여 온톨로지가 구축되어 있지 않더라도 해당 이미지에 대한 직접 분석을 실시할 수 있으며, 키워드에 대한 동의성과 다의성을 이용한 확장된 키워드들을 이용함으로써 검색 결과의 재현율과 정확성의 성능을 향상시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.72-74
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• 2000

인터넷을 효과적으로 검색하기 위하여 검색엔진을 많이 이용하고 있다. 그런데 문서의 키워드를 추출할 적에 지금까지는 Anchor Text를 염두에 두지 않았었다. Anchor Text는 사람이 직접 요약한 것이고(요약성), 하이퍼링크를 포함하는 웹 문서에 반드시 존재하므로(보편성) 그 하이퍼링크가 가리키는 곳의 문서의 키워드를 추출에 적합한 용도가 될 수 있다. 웹 그래프는 이러한 Anchor Text를 이용하여 키워드를 추출함으로써 문서와 문서간, 단어와 단어간의 관계(연관성)까지도 나타내 줄 수 있게 한 검색 엔진 시스템이다. 그러나 Anchor Text 자체가 본문의 내용이 아니고, Anchor Text를 작성한 사람에 따라 다르게 작성되며, 본문의 내용과 무관한 내용도 작성할 수 있다. 따라서 Anchor Text 자체를 어떠한 여과 없이 문서의 키워드로 받아들이긴 힘들다. 본 논문에서는 TFIDF를 통해 좀 더 정확성이 있는 키워드를 추출하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.123-136
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• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.33-40
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• 2008

스트링 패턴 매칭 알고리즘은 특정 검색어, 키워드를 검색하는 속도에서는 우수성이 다양한 방법으로 입증되었지만 다양한 패턴에 대해서는 기존의 알고리즘으로는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 정규 표현식을 이용하여 특정 키워드를 포함하여 다양한 패턴의 검색어에 대해서도 효율적인 패턴 매칭을 수행하여 패턴 검색의 효율을 높이고자 한다. 이러한 연구는 기존의 단순한 키워드 매칭에 비해 각종 유해한 스트링 패턴을 효과적으로 검색할 수 있으며 스트링 패턴 매칭 속도에서도 기존의 알고리즘에 비해 우수성을 갖는다. 본 연구에서 제안한 LEX로부터 생성된 스트링 검색 엔진은 패턴 검색 속도에 대한 실험에서 패턴의 수가 1000개 이상인 경우에서는 BM&AC 알고리즘보다 효율적이지만 키워드 검색에서는 유사한 결과를 얻었다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제36권1호
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• pp.39-54
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• 2024

본 연구는 네이버, 다음, 구글, 유튜브와 트위터 등을 대상으로 2020년 1월 18일 기준으로 2년 전후 4년 동안 텍스톰(TEXTOM)을 사용하여 코로나19 전후 청소년과 식생활 관련 검색 키워드 데이터를 수집하여 빈도와 가중치를 분석하고 시각화하였으며, 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년과 식생활 관련 키워드 검색 전체 데이터의 수와 용량은 코로나19 이후가 조금 더 높은 수치를 보여 코로나19로 인해 관심이 증가했음을 볼 수 있었다. 둘째, 코로나19 이전과 이후의 청소년과 식생활 관련 검색된 결과 키워드 중 빈도수를 분석한 결과 코로나19 이전에는 '교육', 코로나19 이후에는 '건강'이 가장 높아 코로나 19로 인하여 건강, 면역 등에 대한 중요성이 커져 건강에 대한 관심이 더 증가함을 알 수 있었다. 셋째, 50개 상위 키워드의 빈도 가중치 분석 결과 코로나19 이전 가장 높은 빈도 가중치를 나타낸 키워드는 '교육'이었고, 코로나19 이후 가장 높은 빈도 가중치를 나타낸 키워드는 '여드름' 이었다. 코로나19로 인한 외출 감소, 활동 감소 등과 식생활의 영향으로 나타날 수 있는 여드름에 대한 관심이 증가함을 볼 수 있었다. 넷째, 코로나19 이전과 이후 청소년과 식생활 관련 검색 키워드 빈도 분석 결과를 워드클라우드로 시각화한 결과는 코로나19 이전에는 '교육', 코로나19 이후에는 '건강' 의 키워드가 가장 크고 굵게 나타나 빈도와 중요성이 가장 높음을 쉽게 알 수 있었다. 위와 같은 결과로 코로나19 전후 청소년과 식생활 관련 검색 키워드 검색 경향을 알아보고 빈도와 중요성이 높은 키워드를 한 눈에 쉽게 볼 수 있게 됨으로써 텍스트 마이닝 방법을 활용해 식생활에 적용한 계기를 마련하였고, 가정 교과의 청소년기의 식생활문제와 균형 잡힌 식사계획과 선택 등의 단원에서 가독성이 뛰어난 워드클라우드로 시각화한 자료를 활용하여 수업의 매체로 활용하는 등 올바른 식생활 교육에 있어 방향성을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.104-106
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• 2012

본 연구에서는 민원 행정 서비스 시스템이 보다 적합한 민원 업무 정보를 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온롤로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 Protege를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험을 위해 서울시청의 대기 및 환경에 관한 민원사례 2700 여개의 데이터를 사용하였다. 그 중 677개의 민원 질의문을 대상으로 실험한 결과로, 온롤로지 기반으로 키워드를 확장하였을 경우가 일반 키워드 검색 결과보다 재현율 약 14%, 정확률 약 18%의 성능 향상이 있었음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.348-349
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• 2017

본 논문에서 제안하는 내용은 기존의 포털 검색의 키워드 입력 방식과는 달리, 검색하고자 하는 대상을 스마트폰과 같은 모바일 기기의 카메라로 촬영하면, 해당 촬영 이미지가 사용자 입장에서는 검색 키워드와 같이 동일한 역할을 할 수 있도록 이미지에 해당되는 검색 키워드를 추출 및 매칭하여 검색을 위한 질의어로 사용할 수 있도록 해주는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.463-466
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• 2018

본 연구는 논문을 기반으로 연구의 주요 키워드를 추출하는 알고리즘을 설계하고 이를 적용한 연구 검색 시스템을 개발하여 효율적인 검색 환경을 제공하는 것을 목표로 한다. 논문 키워드 추출 알고리즘은 논문 내에서의 단어 출현 빈도와 PMI 지표를 바탕으로 정의한 단어간 연관성 K(x,y)을 기반으로 설계하였다. 연구 검색 시스템은 고등학교 R&E 등 제한적인 환경에서 이루어지는 연구들의 선행 연구 자료 부족을 해결하는 것을 주 목적으로 한다. 또한, 구현한 연구 검색 시스템에 제안된 알고리즘을 적용하여 보다 정확하고 직관적인 검색 환경을 제공할 수 있었으며, 추후 연구 자료가 추가됨에 따라 그 가치가 높아질 것으로 전망한다.