• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.622-625
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• 2020

오픈 API에서는 사용자로부터 조회할 데이터를 요청을 통해 조건에 해당하는 데이터들을 선별하여 리턴하게 되는데, 현재 통용되는 방식은 다양한 조건을 설정하는 것에 있어 상당한 불편함이 따른다. 이에 따라 오픈 API에서 다양한 조건을 검색할 수 있는 방식을 제안한다. POST 메소드를 통해 숫자의 경우 원하는 검색 범위에 대한 설정을, 문자열의 경우 조건에 따라서 포함 혹은 일치하는 데이터를 검색한다. 이렇게 파라마터의 종류가 다양해짐에 따라 SQL 인젝션과 같은 보안에 대한 위험성도 커지며, 그것을 원천적으로 차단하기 위해 쿼리에 사용자로부터 받은 변수를 넣는 것이 아닌, 데이터베이스에서 얻은 데이터로부터 특정 알고리즘을 통해 사용자의 원하는 조건에 해당하는 데이터를 추출해내는 방법 또한 제안한다. 이를 통해 생산성 극대화를 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.406-417
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• 2001

웹에서의 멀티미디어 데이터베이스가 발달함에 따라 분산 멀티미디어 데이터에 대한 검색 기능의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 지금까지는 주로 웹상에 분산된 텍스트 데이터베이스를 선택하고 선택된 텍스트 데이터베이스에 대해소 질의 결과를 결합하는 연구가 이루어졌을 뿐 멀티미디어 데이터베이스에 대해서는 연구가 미진하였다. 웹상의 멀티미디어 데이터베이스는 자율적이고 이질적인 특성을 가지고 있고 주로 내용 기반으로 검색된다. 멀티미디어 데이터베이스에서의 수집 융합 문제는 웹상의 이질적인 멀티미디어 데이터베이스에서 내용 기반 검색으로 검색된 경과를 병합하는 것을 다룬다. 이 문제는 분산 멀티미디어 데이터베이스의 검색에 매우 중요하지만 아직까지 연구된 바가 없다. 본 논문은 웹상에서 이질적인 멀티미디어 데이터베이스의 수집 융합을 처리하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 데이터베이스에서 검색할 객체의 개수를 추정하는 휴리스틱 방법과 선형 회귀분석을 이용한 알고리즘을 사용한다. 그리고 실험에 의해서 이 알고리즘들의 효율성을 보였다. 이 알고리즘들은 향후 웹상의 멀티미디어 데이터베이스들에 대한 분산 내용 기반 검색 알고리즘들의 기본이 될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.532-535
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• 2008

디지털 콘텐츠의 대부분을 차지하는 동영상에 대한 검색 서비스가 필수 기능으로 대두되고 있으며, 검색 서비스를 수행하는 시스템은 최신 기술을 접목시켜 보다 지능적이고, 의미적인 검색을 할 수 있는 검색 엔진이나 지능형 검색 기법 등의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 데이터에 대한 특성요소 분석 및 검색 기술과 구현, 감성어휘기반 분석 및 검색 방안을 위해 멀티미디어 콘텐츠 데이터의 구조 설계와 분석 관리 도구 및 의미론적 특성요소 추출기술과 콘텐츠 내 컬러 정보 기반 감성처리 알고리즘을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.425-428
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• 2010

웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.43-46
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• 2000

대용량의 문서를 대상으로 한 정보 검색은 인터넷과 WWW이 대중화되면서 웹 분서로 확장되었다. 기존의 문서는 주로 텍스트만으로 구성되는데 반해 웹 문서는 HTML을 기반으로 문서가 작성된다. HTML은 문서의 형태를 이루게 하는 여러 종류의 태그들로 구성되어 있고 문서 작성자는 이를 이용, 자기 의도를 홈페이지에 반영한다. 따라서 태그 정보의 학습은 검색 효율을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이러한 HTML의 태그 특성을 이용해 검색 효율을 향상하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 진화 알고리즘을 사용하여 질의와 검색결과를 담고 있는 데이터를 학습한다. 학습을 통해 얻어지는 결고는 각 태그에 대한 가중치 정보들이며, 이는 검색엔진의 문서 가중치 정보로 사용된다. TREC 데이터를 사용하여 실험 하였으며 태그 정보를 이용함에 따른 검색 성능 변화를 비교 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1546-1552
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• 2004

전자 잉크 데이터는 펜 기반 컴퓨터나 PDA(Personal Digital Assistants)둥에서 자연스럽고 편리한 데이터 입력을 제공하기 위해 펜으로 입력한 데이터를 온라인 문자 인식기를 이용하여 아스키 문자로 변환하지 않고 스크립트 형태로 저장하는 데이터를 말한다. 전자 잉크 데이터를 사용하기 위해 가장 중요한 것 중 하나는 전자 잉크 데이터의 검색 문제이다. 본 연구에서는 전자 잉크 데이터를 획 특징 벡터 형태로 저장하고, 이를 이용해서 잉크 데이터를 검색하는 정합 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 제안된 정합 알고리즘은 입력된 데이터를 곡률을 이용하여 기본획으로 분리하고 기본획의 종류를 결정한 다음 획 특징 벡터를 생성한다. 그리고 동적 프로그래밍 기법에 의해 획 특징 벡터의 거리값을 계산한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.19-30
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• 2016

오늘날 우리는 인터넷에서 쉽게 정보를 얻지만, 수많은 정보들은 데이터 검색에 방해가 되며 비효율적이다. 그러므로 적절한 정보를 제공하는 사용자 맞춤의 웹 검색 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 날씨, 위치, 시간 등 사용자가 처한 상황 정보를 반자동으로 수집하여 사용자에게 필요한 정보를 제공할 수 있는 검색 시스템을 제안한다. 이러한 상황 정보를 이용하면 검색 시스템은 사용자가 특정한 상황에서 어떤 정보를 원하는지 알 수 있으며, 사용자에게 보다 더 유용한 정보를 제공할 수 있다. 제안된 시스템은 '자발적 공유경제 방식의 개인 한글 콘텐츠 제작/공유 서비스'에 기반 하여 각 입력, 저장, 검색 부분에 데이터 파싱 알고리즘을 추가하였다. 실험에서는 몇 개의 일반적인 검색어를 이용해서 기존의 시스템과 제안된 시스템의 결과를 비교한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.134-138
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• 2006

실제 데이터들은 압축이 필요할 정도로 큰 경우가 종종 있다. 일반적인 구조론적 데이터 압축 방법은 테이블을 긴 바이트 스트링으로 취급하여 바이트 레벨에서 압축을 시도한다. 이런 경우에 보통 압축의 효율과 검색의 용이성(특정 레코드의 애프리뷰트 값을 찾아내기 위해 압축을 풀어야 하는 부분의 크기)사이에 교환관계가 발생한다. 이런 점에서 검색을 위해 압축을 풀 필요가 없는 의미론적 압축 방법이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 기존의 파시클(fascicle) 알고리즘을 개선하는 새로운 의미론적 알고리즘을 제시하고 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 우수성을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1298-1301
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• 2011

텍스트 데이터는 표현 방식의 차이, 타이핑 오류 등을 포함하고 있어 정확히 일치하는 검색으로는 유용한 정보를 얻기 어렵다. 따라서 유사도 기반 검색 방법이 많이 연구되고 있으며 효율적인 유사도 기반 검색을 위해 텍스트 데이터에 대한 역 리스트를 구성한다. 그리고 이를 병합하여 질의와 일정 기준 이상 유사한 데이터를 찾는다. 본 논문에서는 역 리스트 병합 과정에서 역 리스트의 탐색 비용을 줄이기 위해 비트맵 필터를 사용하는 기법을 제안한다. 비트맵 필터를 사용하여 역 리스트의 탐색 여부를 결정하여 불필요한 역 리스트 탐색을 회피함으로써 역 리스트 병합 비용을 줄인다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 연구에서 제안된 역 리스트 병합 알고리즘의 성능을 30~40% 정도 개선함을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.711-716
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• 2014

최근 논문 표절 논란과 지능형 텍스트 검색서비스에 대한 관심이 증가하면서 문장 유사도 측정의 필요성이 증가하고 있다. n-gram, 편집거리, LSA 등 기존의 다양한 방향으로 선행 연구가 있었지만 각 기법마다 장단점이 존재한다. 본 논문에서는 집합 기반 POI 검색 기법을 이용한 새로운 방향의 문장 유사도 측정 기법을 제안한다. 집합 기반 POI 검색 기법은 하드매칭에 비해 단어의 도치, 누락, 삽입, 변경에 현저한 성능 향상을 보인다. 이 기법을 이용하면 보다 정확하고 빠른 문장 유사도 측정이 가능하다. 제안하는 기법은 기존 집합 기반 POI 검색 기법의 데이터 로딩 알고리즘과 텍스트 검색 알고리즘을 변형하고 어절 연산 알고리즘을 추가하여 두 문장의 유사도를 백분율로 표현한다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 기법이 정확도와 속도에서 n-gram과 기존 집합 기반 POI 검색 기법에 비해 우수함을 확인하였다.