• Digital Contents
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• no.6 s.133
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• pp.88-91
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• 2004

올해 포털사이트들의 최대 화두는 키워드 검색이다. 국내 검색광고 시장은 연간 100% 이상의 고성장을 거듭하며 포털사이트의 가장 확실한 수익모델로 자리매김했을 뿐 아니라 기업들도 검색을 가장 효율적인 광고 수단으로 인식하고 있어서다. 이에 따라 최근 검색서비스 기업간 경쟁이 치열해지고 있으며, 보다 합리적인 검색서비스들도 속속 등장하고 있다. 검색서비스의 새로운 장을 열며 합리적인 비즈니스 모델로서 인터넷 시장부활을 견인한 검색광고의 성장동인을 살펴보며 검색광고 시장을 진단해본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.361-365
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• 2023

오픈 도메인 질의응답 (ODQA, Open-Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 답을 찾는 작업으로 일반적으로 질문과 관련 있는 지식을 검색 모델(Retrieval)을 통해 찾는 단계와, 찾은 지식에서 문서의 정답을 독해 모델(Reader)을 이용하여 찾는 단계로 구성되어 있다. 본 논문은 기존의 DPR(Dense Passage Retrieval)을 이용한 복수의 검색 모델(Retrieval)만을 계층적으로 사용하여 독해 모델(Reader)을 사용하지 않고 정답 문장을 찾는 방법과 정답 문장을 찾는 데 특화된 검색 모델 학습을 위한 유효한 성능 향상을 보이는 Hard Negative Sampling 기법을 제안한다. 해당 제안기법을 적용한 결과, 동일 조건에서 학습된 검색 - 독해(Retrieval-Reader) 구조의 베이스라인 모델보다 EM에서 12%, F1에서 10%의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.81-87
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• 1998

본 연구에서는 정보검색시스템의 모델로 문서 클러스터를 이용한 재순위화 모델을 제시한다. 이 방법은 검색단계와 분석단계로 이루어지는데, 검색단계에서는 역화일기법을 이용해서 질의어를 포함하는 문서들을 검색하여 질의어-문서 유사도에 따라 순위를 결정한다. 분석단계에서는 이미 구축된 문서 클러스터를 이용해서 검색되어진 문서들의 분석을 통해 질의어-클러스터 유사도를 계산한다. 질의어-문서 유사도와 질의어-클러스터 유사도를 결합하고, 이 유사도에 기반해서 문서들을 재순위화한다. 이때 이용하는 클러스터는 정적 클러스터이고, 질의어에 따라 서로 다른 클러스터를 생성하는 동적인 뷰를 제공한다. 재순위화 모델은 역화일 기법과 클러스터 분석기법이 가지는 장점을 결합하여 질의어 뿐만 아니라 문서에 포함된 모든 단어들을 분석함으로써 문서의 문맥을 고려할 수 있다. 제안하는 모델은 역화일 기법을 이용한 검색 결과에 비해서 우수한 성능 향상을 나타내고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.36-41
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• 1996

한글을 대상으로 하는 검색 시스템의 강우 문서의 대부분을 차지하는 복합명사는 원칙적으로 단어와 단어 사이를 띄어 써야 하지만 붙여쓰기 또한 허용하므로 정보 검색 시스템에서는 이를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 MIDAS/IR 정보검색 시스템에서 통계적인 정보를 이용하여 복합명사를 처리하는 방법을 구현하고 이를 실험을 통하여 평가하고자 한다. MIDAS/IR은 크게 복합명사의 통계적인 정보를 이용하는 색인 부분과 확장 불리한 모델 및 벡터 공간 모델을 제공하는 검색 부분으로 이루어져 있다. 색인기에서는 복합명사를 처리할 뿐 아니라 고유명사와 같이 사전에 등록되지 않은 명사를 처리하는 작업을 하게 되며 검색 부분은 클래스 라이브러리로 구현되어 있어 임의의 검색 모델도 쉽게 추가 될 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서는 KTSET을 이용하여 불리한 모델 및 벡타 공간 모델에서의 성능을 실험을 통하여 평가하였으며, n-그램을 사용한 시스템과 비교 분석하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.11
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• pp.1519-1533
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• 2004

When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. In this paper, we apply the fuzzy retrieval model to solve the high time complexity of the retrieval system by constructing a reduced term set for the term's relatively importance degree. Furthermore, we perform a cluster retrieval to reflect the user's Query exactly through the similarity relation matrix satisfying the characteristics of the fuzzy compatibility relation. We have proven the performance of a proposed re-ranking model based on the similarity union of the fuzzy retrieval model and the document cluster retrieval model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.160-164
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• 2009

최근 인터넷 및 컴퓨터의 사용이 활발해짐에 따라 문서의 디지털화가 빠르게 진행되고 있다. 이런 변화에 따라 수학식이 많이 사용되는 과학, 공학, 수학 등의 분야와 관련된 문서들을 검색해야할 필요성이 늘어가고 있다. 그러나 현재 일반 검색엔진은 텍스트 검색만을 제공하며 별도의 수학식 검색은 제공하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 수학식 검색이 가능하도록 수학식의 색인 방법 및 랭킹 방법을 제안한다. 제안하는 색인 방법은 MathML로 입력되는 수학식을 후위 표기법과 일반 색인 방법의 두 가지로 색인하며, 언어모델을 사용하여 질의에 적합한 수학식을 랭킹한다. 일반 검색 엔진의 성능과 비교하기 위하여 2-포아송 모델과 제안 모델을 비교하였으며, 그 결과 제안 모델의 성능이 더 우수함을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.77-81
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• 2013

본 논문은 두 가지 주제에 대해 연구한다. 첫 번째는 수학식 검색에 대한 것이다. 웹에는 양질의 수학식 데이터가 마크업 언어 형태로 저장되어 있으며 이를 활용하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 MathML (Mathematical Markup Language)로 저장된 수학식 데이터를 일반 질의어를 이용하여 검색한다. 두 번째 주제는 토픽 모델(topic model)로 검색 성능을 향상시키는 방법에 대한 것이다. 먼저 수학식 데이터를 일반 자연어 문장으로 변환한 후 Indri 시스템을 이용하여 검색을 수행하고, 토픽 모델을 이용하여 미리 산출된 스코어를 적용하여 검색 순위를 재랭킹한 결과, MRR 기준 평균 5%의 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.12
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• pp.301-307
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• 2018

The most of the IR focus on the method for searching the document, so the keyword-based IR system is not able to reflect the feature information of the image. In order to overcome these limitations, we have developed a system that can search similar images based on the vector information of images, and it can search for similar images based on sketches. The proposed system uses the GAN to up sample the sketch to the image level, convert the image to the vector through the CNN, and then retrieve the similar image using the vector space model. The model was learned using fashion image and the image retrieval system was developed. As a result, the result is showed meaningful performance.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.14 no.1
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• pp.159-168
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• 2011

This study analyzed whether the ontology-based information-searching model affected the ability of students to effectively search for meaningful information to carry out their projects. The experiment results illustrated that the amount of relevant information sought by the ontology-based information retrieval (OIR) method was significantly greater than that of the existing information retrieval (EIR) method. In addition, the relevance rate of the bookmarked documents sought by the OIR method was significantly greater than that of the EIR method. Interviews showed that the OIR model was helpful for students to effectively find information and thus, it helped them to complete the project more easily. Furthermore, the OIR model was beneficial for them to understand the subordinate concepts and their relationships for an important learning concept. The results of this study indicate that the OIR model could be used as a supplementary learning tool for project-based learning.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.1 s.63
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• pp.103-120
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• 2007

Node is the semantic unit and a part of structured document. Information retrieval from structured documents offers an opportunity to go subdivided below the document level in search of relevant information, making any element in an structured document a retrievable unit. The node-based document retrieval constitutes several similarity calculating methods and the extended node retrieval method using structure information. Retrieval performance is hardly influenced by the methods for determining document similarity The extended node method outperformed the others as a whole.