Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.114-116
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1999
웹 기술의 발전과 인터넷의 대중화는 시간과 공간에 제약을 받지 않는 전자상거래의 규모를 확산시키고 있다. 또한 쇼핑몰 수의 증가는 사용자가 여러 쇼핑몰에 등록되어 있는 다양한 상품들 중에서 원하는 상품을 신속하고 정확하게 구입할 수 있는 방법을 필요로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 여러 쇼핑몰들을 직접 방문하지 않고 단일 인터페이스로 정보를 접근하여 많은 양의 상품들의 비교 검색할 수 있는 에이전트를 설계, 구현한다. 본 논문에서 제안하는 검색 에이전트는 JDBC와 서블릿(servlet)을 이용함으로써 기존의 CGI를 이용한 검색 엔진에 비해 검색 속도를 향상할 수 있다. 그리고 기존의 쇼핑몰에서 제공하는 검색엔진은 단순히 검색된 결과를 보여주는 키워드 검색을 제공하지만, 제안하는 검색 에이전트는 사용자의 요구 조건을 고려할 수 있는 비교 검색을 제공한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.864-867
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2000
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 입력된 사용자 질의를 객체의 위치이동이나 회전, 크기변화에 민감하지 않은 불변모멘트(Invariant Moments)값을 이용하여 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체 뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(Labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(Indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 이로써, 기존의 전체 영상의 특징을 가지고 정확히 표현할 수 없는 객체들을 정확히 표현해 줌으로서 좀더 정확한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.552-554
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2023
웹소설 시장의 성장에 따라 웹소설 추천 시스템의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 작품의 특성 및 선호도를 나타낼 수 있는 다양한 데이터를 활용하여 추천시스템을 구현하고 그 성능을 평가하여 표지 이미지와 작품 특성을 모두 고려한 멀티 모달 추천 시스템이 가장 효율적임을 보여주었다. 연구 결과, 단일 변수 추천에서는 작품 소개글과 표지 이미지 기반 추천이 가장 좋은 성능을 보였고, 멀티 모달 추천 시스템에서는 작품 소개글, 이미지, 키워드 순으로 성능에 좋은 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 한국콘텐츠진흥원에서 조사한 웹소설 이용자 실태조사와는 조금 다른 결과를 보여주었다. 설문조사에서는 인기도를 웹소설 선택 시 가장 중요한 영향으로 봤으나, 본 연구에서는 작품 소개글이 가장 중요한 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 이러한 연구 결과는 웹소설 추천 시스템의 개발과 운영에 있어서 중요한 참고 자료가 될 것으로 예상된다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.3
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pp.87-97
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2014
City is currently developing into intelligent city which adopts the ICT technology to resolve the problems and increase the competitiveness. This intelligent city is promoted under the name of U-City or Smart City, yet it is also criticized in the trend for what the differences between U-City and Smart City are. In this study, we draws the differences between U-City and Smart City from our distinctive research method, text mining which analyzes the trend of research papers, and contribute to direction of U-City study in the future. Through this analysis, the study results in that U-City focuses practical implementation in domestic cities while Smart City focuses technological development and provision of single service. However, this paper has a limitation as the subjective opinion was reflected to configure the sets of keywords, and only keywords and s were analyzed. Therefore, further studies are needed to confirm the differences between U-City and Smart City with related research papers and reports.
This study was conducted to identify the contents of major consulting needs of SMEs using Big Data and to suggest the efficiency of operation. The subjects of the study were counseling cases posted on the website of the Business Support Center of the Ministry of SMEs and Startups. To do this, from 2009 to March 2018, we crawled about 7,000 cases of counseling cases, followed by word cloud analysis centering on effective keyword. The main results were as follows: First, the frequency of counseling cases in each field was found in the order of establishment, management strategy, human resources, financial order. Second, in word cloud analysis, the most frequent keyword related to counseling demand were small businesses, exports, methods, procedures, registration and authentication. In this study, we obtained research results that we can improve the efficiency of the policy in real time from a new point of view by conducting big data analysis on public policy.
The World Wide Web has emerged as largest media which provides even a single user to market their products and publish desired information; on the other hand the user can access what kind of information abundantly enough as well. As a result web holds large amount of related information distributed over multiple web pages. The current search engines search for all the entered keywords in a single webpage and rank the resulting set of web pages as an answer to the user query. But this approach fails to retrieve the pair of web pages which contains more relevant information for users search. We introduce a new search paradigm which gives different weights to the query keywords according to their order of appearance. We propose a new arc weight measure that assigns more relevance to the pair of web pages with alternate keywords present so that the pair of web pages which contains related but distributed information can be presented to the user. Our measure proved to be effective on the similarity search in which the experimentation represented the e~arc ranking measure outperforming the conventional ones.
Cho, Bong-Hyun;Lee, Chang-Kee;An, Joo-Hui;Lee, Gary Geun-Bae
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.183-190
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2001
본 논문은 확률기반 자연어 검색 시스템 POSNIR/E를 이용한 여러 가지 유사 적합성 피드백 방법들이 검색 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있는 정도를 보여주고, 확률 기반 정보 검색 시스템에 적합한 유사 적합성 피드백 수행 방법을 제시한다. POSNIR/E는 한국어 자연어 검색 시스템, POSNIR를 기반으로 만들어진 영어 자연어 검색 시스템이다. 이 시스템은 성능 향상을 위한 질의 확장의 방법으로 검색 단계에서 유사 적합성 피드백을 사용한다. 검색 단계에서 영어 태거에 의해 태깅된 사용자 질의로부터 질의어를 추출하고 초기 검색을 수행한다. 유사 적합성 피드백을 위하여 초기 검색 결과 중 상위 5개의 문서에 나타나는 키워드를 중요도에 따라 내림차순 정렬하여 상위 10개의 키워드를 초기 질의어에 확장한다. 이렇게 확장된 질의어로 최종 검색을 수행한다. TREC 평가용 테스트 컬렉션 WT10g와 TREC-9의 질의 적합문서 집합을 이용하여 여러 가지 TSV 함수를 사용하여 검색 성능을 평가 하였다. 실험 결과 유사 적합성 피드백을 사용할 경우 TSV 함수에 확률 모델의 CF 요소 뿐만 아니라 TF 요소 등을 적용 시킬 경우 성능 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 색인어와 검색어로 단일어 뿐만 아니라 복합어도 사용할 경우 성능이 향상됨을 알 수 있다.
The annual R&D investment in Korea increased by an average of 12.2percent during the last 5 years. Therefore, prevention of duplicate projects being performed became an important factor in promoting the efficiency of R&D investment and the originality of R&D projects. On measuring the similarity of projects, the measurement model used to estimate the accuracy of the similarity is crucial. In this paper, we propose an advanced measurement model on checking the similarity of R&D projects for promoting the efficiency of R&D investment. The proposed model is made up of the following steps for the model measurement, sampling and analyzing. During the sampling step, we append the abstract of R&D reports on the search engine based on document vector. We then measure the similarity on projects to use research title network which is consists of the compound keyword and the weight of items on during the analysis. The proposed method improved the accuracy for measuring the similarity of projects by an average of 0.19 over the existing search engine and by 9.25 over the simple keyword search on R&D projects. On searching the similarity with the appending conditions and high sampling, it improved the accuracy of measuring the similarity of R&D projects.
To retrieve complex data such as images, the content-based retrieval method rather than keyword based method is required. In this paper, we implemented a content-based image retrieval system which retrieves object of user query effectively using invariant moments which have invariant properties about linear transformation like position transition, rotation and scaling. To extract the shape feature of objects in an image, we propose a labeling algorithm that extracts objects from an image and apply invariant moments to each object. Hashing method is also applied to reduce a retrieval time and index images effectively. The experimental results demonstrate the high retrieval efficiency i.e precision 85%, recall 23%. Consequently, our retrieval system shows better performance than the conventional system that cannot express the shale of objects exactly.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.5
no.1
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pp.44-48
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2004
This paper proposes a phrase-based indexing system based on the phrase. the larger syntax unit than a single keyword. Early information retrieval systems with indexing system matching single keyword is simple and popular. But with single keyword matching it is very hard to represent the exact meaning of documents and the set of documents from retrieval is very large, therefore it can't satisfy the user of the information retrieval systems. Web documents include lots of syntactic errors, the natural language parser with high quality cannot be expected in Web. Partial trees, even not a full tree, from fully bottom-up parsing is still useful for extracting phrases, and they are much more discriminative than single keyword for index. It helps the information retrieval system enhance the efficiency and reduce the processing overhead, too.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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