• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1031-1034
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• 2008

현재 ODS(Object Directory Service) 검색 서비스는 글로벌한 모바일 RFID 환경에 적합하지만, 지역적인 로컬 네트워크 및 정보보안이 필요한 사설 네트워크에서는 불필요한 검색시간이 요구되고 효율성이 떨어지는 서비스 시스템이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ODS 검색 서비스 알고리즘을 개선하여 새롭게 로컬 환경에 적합한 ODS 검색 서비스 알고리즘을 제안하고, 개선된 ODS 검색 서비스 시스템의 성능평가 결과를 제시한다..

• 정보관리연구
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• 제31권4호
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• pp.50-70
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• 2000

인터넷으로 접근할 수 정보의 형태가 텍스트는 물론 이미지나 사운드까지 포함되면서 다양한 웹 이미지 검색엔진들이 개발되고 있다. 그러나 이 검색엔진들은 검색 특성과 효율성 면에서 상당한 차이를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 개발된 이미지정보를 탐색하는 검색엔진들의 유형을 살펴보고 이들의 특성과 성능을 비교 평가하여 이용자로 하여금 정보요구에 적합한 이미지 검색엔진을 선택할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 비교대상 검색엔진으로는 현재 가장 널리 쓰이고 있는 AV Photo Finder, Lycos MultiMedia, Amazing Picture Machina Image Surfer, WebSeek, Ditto를 선정하였다. 먼저 문헌연구를 통해 이미지 검색엔진의 평가기준을 마련하였다. 그리고 마련된 기준에 따라 각 검색엔진들의 데이터베이스 및 색인 방법, 검색 기능, 출력 형태, 이용자 인터페이스를 조사하였고 검색성능을 평가하기 위해 상대적 재현율과 정확률을 측정하였다. 그 결과 AV Photo Finder의 정확률이 가장 높았고 Ditto와 WebSeek의 정확률은 비교적 높은 편이었다. 그리고 Lycos MultiMedia와 Image Surfer의 정확률 값이 그 뒤를 이었으며 Amazing Picture Machine의 정확율이 가장 낮았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.107-110
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• 2008

상품평은 인터넷 쇼핑 이용자들의 최종 구매결정에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 많은 쇼핑몰에서 상품평 활성화를 위해 노력하고 있지만, 상품평을 모으는 것에만 주력할 뿐 기존에 수집된 상품평을 제공하는 방법에 있어서는 원시적인 수준에 그치고 있다. 상품평을 좀 더 효율적으로 제공하려면 사용자들이 상품평에서 찾게 될 평가항목들을 미리 예측하여 그 항목에 따라 상품평을 분류/요약해서 제공하는 방법을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 상품평과 웹 검색엔진을 이용하여 각 상품별 평가항목들을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 상품평 데이터의 특성상 노이즈가 많기 때문에 먼저 데이터를 정제하고, 정제된 상품평 데이터를 형태소 분석하여 후보명사들을 선택한다. 선택된 후보명사를 웹 검색엔진에 질의하여 반환된 결과 값으로 상품 카테고리와 후보명사 간 연관도를 계산하여 평가항목을 추출한다. 실험은 5개 상품 카테고리의 170,294개 실제 상품평을 대상으로 각 카테고리별 평가항목을 추출하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.168-171
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• 2021

최근 시맨틱 웹은 Linked Open Data (LOD)의 사용으로 웹 분야에서 주목을 받고 있다. 이에 LOD 등을 중심으로 검색 고도화 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 LOD 클라우드를 이용한 효율적인 검색 방법이나 활용 방안을 위한 깊이 있는 연구는 상대적으로 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 LOD 클라우드를 효율적으로 구성하기 위한 인덱스 구조를 제안하고자 HYBRID R*-tree 인덱스 구조와 단일 인덱스 구조의 성능을 비교하여 평가한다.

• 정보관리학회지
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• 제11권1호
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• pp.31-56
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• 1994

본 연구에서는 검색실험을 통하여 질문 변환에 의한 불 논리 검색, 적합성 가중치 검색, P-NORM 검색에 대해 평가하였다. 적합성 가중치 검색은 질문 변환에 의한 불 논리 검색 및 P-NORM 검색보다 정확률과 검색순위에 있어 효과적이었다. 정보 탐색과정에서 적합성 정보의 이용수준과 용어에 대한 가중치방법은 검색성능에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.8-12
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• 1995

본 논문은 정보검색에서 사용자에게 순서화된 문서를 제시하기 이전에 1차로 검색된 문서들에 대하여 자동 키워드망과 2단계로 문서 순위 결정하는 모델에 대하여 논하였다. 자연어 검색을 위한 색인은 자동으로 구축된 키워드 색인으로 1차로 자연어 검색을 하고, 2차로 자동 키워드망을 이용한 순위재조정을 통해 검색효율의 향상에 관해 검색 효율을 평가하여 1차 검색 결과보다 최대 10.9%의 검색효율 향상을 보였다. 또한 문서 순위 조정 방법에 있어서 여러 가지 공식을 비교 분석하였으며 내용 검색을 반영하는 공식을 찾았다. 본 논문에서 제시한 2단계 순위 결정 방법은 리스트를 기반으로 하는 정보 검색의 분야에 적용되어 검색효율을 높일 수 있는 한가지 방법이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.229-232
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• 2008

웹 정보량이 급속히 늘어나면서 원하는 정보를 효율적으로 찾는 검색 기술의 중요성이 커지고 있다. 검색의 정확성을 높이기 위해서는 검색 질의어와 함께 사용자의 환경, 검색 만족도와 같은 다양한 정보가 필요하다. 사용자의 명시적 피드백을 요구하는 것은 거부감을 줄 수 있으므로 사용자의 잠재적 피드백과 연관 검색어 분석을 통해 검색 질의어를 확장하는 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 검색어 확장과 검색 정확성 사이의 상관관계에 대한 분석이 없어 연관 검색어를 정량적으로 평가할 수 없었다. 본 논문에서는 사용자가 검색 질의어를 변경하면서 검색을 반복하는 과정을 사용자의 잠재적 피드백의 하나로 보고 사용자 만족도를 반영하는 페이지 방문 시간과 함께 분석하여 연속적으로 입력된 검색어가 검색 결과 순위와 사용자 만족도에 미치는 영향을 분석하는 방법을 제안하였다. 마우스 클릭 정보 분석을 통하여 사용자의 검색 만족도를 정량화하였고 특정 주제어에서 관련 검색어가 확장되어 가는 과정은 트리 구조로 표현하였다. 이를 통해 하나의 주제어와 관련해 연속적으로 입력된 검색어 집합으로부터 연관검색어를 추출하고 검색 결과의 정확성을 높일 수 있으며 제안된 트리 구조를 다양한 방향으로 분석하여 검색어, 검색 결과, 사용자 만족도, 배경 지식 등 단순 검색어 분석에서는 나타나지 않는 다양한 정보를 얻을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2485-2487
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• 2015

해시태그는 현재 페이스북, 트위터와 같은 SNS와 개인 블로그 등에서 활발하게 사용되고 있다. 하지만 스팸성 목적 또는 게시글 조회수 증가 등의 목적으로 무분별하게 해시태그를 사용하여 태그검색의 효율성이 떨어지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 태그검색의 정확도를 높이고자 기존의 키워드 추출 알고리즘과 단어간 유사도 평가 알고리즘을 이용한 태그 검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템의 테스트 결과 태그 검색의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.184-186
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• 2002

기존의 색인 기법들은 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제를 지니고 있다. 이문제를 극복하기 위하여 CBF 기법이 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터 양이 증가함에 따라 검색 성능이 선형적으로 감소하는 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 다수의 디스크를 수평 분할 방법을 이용하여 디클러스터링(declustering)을 하는 병렬 CBF 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 수평 분할 방법을 이용한 병렬 CBF (Parallel CBF) 기법을 삽입시간, 범위 질의 검색시간, k-최근접 질의 검색시간, 데이터의 편중도 측면에서 성능 평가를 수행한다. 아울러, 병렬 CBF 기법을 기존 CBF 기법과 성능 비교를 수행하며, 이를 통해 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법보다 우수한 검색 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.361-364
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• 2004

인터넷의 급격한 보급으로 다양하고 많은 종류의 유용한 정보를 이용할 수 있게 되었다. 이와 같은 정보의 바다에서 원하는 정보를 검색하고 이를 관리하고 사용하는 것은 매우 어렵다 이러한 문제를 해결하기 위해 검색엔진, 메타검색 엔진, 스파이더, 지능 에이전트 혹은 웹 에이전트와 같은 여러 종류의 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 시스템들은 지능 에이전트로써 정보의 과부하를 피하기 위해 사용되어지고 있다. 소프트웨어 에이전트들을 효율적으로 개선하기 위해서는 검색된 데이터를 표현하고 분류하는 것이 필요하다. 또한, 분류기를 생성할 수 있는 지능 에이전트들의 성능을 개선하기 위해 퍼지 이론을 적용하여, 웹으로부터 다른 검색 정보와의 적합성을 평가하고, 사용자에게 가장 적합한 정보를 분류하기 위한 방법을 제안한다.