• 한국기록관리학회지
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• 제16권1호
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• pp.175-193
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• 2016

토픽맵은 방대한 양의 정보를 의미론적 연관관계에 따라 분류, 조직하여 탐색할 수 있도록 효율적인 검색을 제공하기 위해 제안된 도구이다. 본 연구는 대학의 교직원들이 학사행정 대학기록물 검색시 의미기반 검색을 통해 보다 적합한 검색결과를 제공받을 수 있도록 토픽맵 기반 대학기록물 검색시스템을 설계한 것이고 그 과정을 보여준다. 본 연구를 위해 D대학의 2년간 학사행정 기록물들이 사용되었고 의미관계를 구조화하기 위해 대학의 업무 기능 분류표를 참조하였다. 온토피아 옴니게이트를 사용하여 토픽맵을 구축하였다. 대학의 학사행정 관련 기록물의 토픽은 총 626개로 나타났고, 토픽 타입은 학사업무, 교직원, 학적, 대학, 학생, 기타로 구성하였다. 관계는 토픽들간의 연관으로 6개 유형이 나타났고, 어커런스 타입은 등록구분, 등록번호, 등록일, 수신자, 제목, 기안자, 분류번호 등의 7개로 정의하였다. 본 연구에서 설계된 토픽맵 기반의 검색시스템의 관계적 속성은 대규모 기록물을 쉽게 탐색하고 지식의 우연한 발견을 가능하게 할 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제6권2호
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• pp.87-103
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• 1989

온라인목록은 최소한 카드목록이 제공해주는 접근방식을 지원해 주어야 한다. 본 연구에서는 온라인목록 검색환경에서 주제접근의 유용성을 논하고, 기존 이용자들에게 익숙한 접근방식인 분류표 접근을 구현하기 위하여 분류표를 프레임구조의 지식베이스로 설계하였다. 지식베이스는 DDC20 판의 새로 추가된 전산과학 분야에 해당되는 004-006 번의 주제영역과 상관색인 부분을 대상으로 실험하였다. 이 시스템은 이용자로 하여금 원하는 주제영역의 분류표에 접근하게 함으로써 그 분야의 체계적인 기념배열을 살펴 볼 수 있게 하고 관련분야의 문헌을 검색할 수 있게 하였다. 이러한 작업은 모두 이용자의 검색능력을 확장시키기 위한 것으로 분류표를 출력하여 봄으로써 이용자는 해당 주제의 분류영역에 대한 보다 확실한 개념 및 범위 파악이 가능하였다.

• 기록학연구
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• 제76호
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• pp.119-157
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• 2023

본 연구는 기존의 대통령선물에 대한 메타데이터의 보완을 위하여 패싯검색기능을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 대통령기록관이 온라인 서비스 중인 3,574건의 대통령선물을 바탕으로 대통령선물의 선물명, 증정인, 증정국가와 증정일 및 수령 경위, 규격, 특징에서 추출된 기록물의 특성을 파악하였다. 이를 기초로 5개의 기본 패싯과 51개의 하위패싯으로 대통령선물 패싯 기반의 분류를 설계하였으며 구조화된 패싯은 각 패싯 요소를 정의하고 배열 순서 및 기호를 부여하였다. 이러한 분류체계는 검색시스템에 적용하여 패싯네비게이션을 구축하는 기반으로의 활용을 기대할 수 있을 것이다. 연구를 통해 대통령선물에 대한 새로운 분류체계 개발이 필요하다는 점을 확인하였으며 이를 위한 대안적 의미의 분류체계로서 패싯 분류를 적용할 것을 제안하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.304-307
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• 2001

본 연구에서는 G7 감성공학 연구에서 발생한 231 개의 지표들을 이용자가 접근 용이하도록 분류하여 그 체계를 갖추는 작업을 수행하여 web 상에 제공함으로써 감성공학에 대해 적은 지식을 가진 이용자라 할지라도 분류체계에 따라 지표를 검색하고 이용할 수 있게 하는 것을 목표로 하고자 한다. 본 연구의 결과를 이용하면 현재 서비스 실시 중인 감성공학 인터넷 사이트(http://www.gamsung.or.kr)에서 감성지표의 검색 및 조회의 사용성을 향상 시킬 것으로 기대한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.41-44
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• 2000

정보검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 다양한 용어가중치 공식이 제안 되어왔다. 용어가중치는 질의와 문헌을 비교하는 검색의 경우뿐만 아니라 문헌과 문헌을 비교하는 자동분류에서도 성능에 영향을 미칠 수가 있다. 본 논문에서는 다양한 용어가중치 공식에 대해서 살펴보고, 문헌 자동분류 성능에 미치는 영향을 문헌 클러스터링 실험과 범주화 실험을 통해 확인해 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.463-465
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• 2000

컴포넌트 기반 개발 방법이 보급됨에 따라 개발자들은 사용 가능한 컴포넌트들로부터 필요한 컴포넌트를 선별하는데 많은 노력과 시간을 투자한다. 컴포넌트 집합을 보다 효율적으로 관리하기 위해서는 영역별로 분류하는 작업과 컴포넌트를 등록, 관리, 검색하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 영역별 분류를 기반으로 EJB 컴포넌트를 명세하며, 이를 등록, 검색, 관리할 수 있는 컴포넌트 관리 시스템을 구현하였다. 컴포넌트 명세는 현재 구현되어진 EJB 컴포넌트를 수용할 수 있도록 UML 기반의 명세방식으로 사용자가 필요로 하는 정보를 제공할 수 있도록 정의하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.283-304
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• 2008

본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.65-72
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• 1998

인터넷 정보 검색에서 이용자들이 주로 사용하는 질의는 2-3개의 용어로 이루어진 짧은 질의이다. 또만 동음이의어를 갖는 용어를 사용하기도 한다. 짧은 질의를 처리하는 일반적인 방법은 시소러스[8]나 Wordnet[1]을 이용한 질의 확장이다. 그러나 시소러스나 Wordnet과 같은 지식 베이스는 구축하기가 용이하지 않으며, 도메인 종속적인 면과 단어의 회귀(sparseness) 문제를 극복하기 어려운 단점이 있다. 또한 동음이의어 용어로 인하여 검색의 정확성이 털어지는 문제점이 있다. 한편, 사용자의 질의를 주의 깊게 살펴보면, 질의로부터 관련 용어 분류 정보를 추출할 수 있다. 본 논문은 사용자의 질의가 관련 용어 분류 정보에 의해 유기적으로 관계를 가지고 있다는 사실에 기인하여 관련 용어 분류 정보에 따라 자동으로 용어 확장 및 한정을 수행하며 적절한 용어 가중치를 부여하는 자동 질의 용어 정련기를 제안한다. 자동 질의 용어 정련기는 용어의 확장, 한정 및 가중치 부여를 통하여 사용자의 정보 검색 요구를 명확히 하여 검색의 정확성을 향상시킨다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1169-1178
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• 2008

웹 2.0에서 대부분의 정보는 사용자에 의해 생산되고, 사용자가 붙인 태그에 의해 분류되어진다. 현재 태그와 연관된 서비스 및 연구들은 자동 태깅 기법이나 태그 클라우드 구성 기술에 초점이 맞춰 진행되어짐에 따라, 태그에 의해 분류되어진 정보 및 리소스들을 효율적으로 분류하여 사용자에게 제공하는 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 웹상에 산재되어있는 리소스 및 그에 따른 태그 정보들을 수집하여 태그들 간의 연관성에 따라 맵핑하고, 이를 클러스터링하여 검색에 적용하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 제안 시스템의 성능평가를 위해 태그 기반 대표사이트인 플리커 사이트의 이미지 검색 결과와의 정확성과 재현율을 비교 평가함으로서 향상된 검색결과를 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.117-126
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• 2013

최근 들어 트위터나 페이스북과 같은 SNS가 대중화되면서, 오피니언 마이닝에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 오피니언 마이닝 연구는 대부분 감성분류나 특징선택 방법에 중점을 두고 있으며, 오피니언 문서의 검색에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 본 논문에서는 단문으로 구성된 오피니언 문서로부터 사용자가 원하는 문서들을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기존의 감성분류 방법을 활용함과 동시에 문서의 질적 평가를 위해 여러 가지 특징들을 적용한다. 검색 모델을 생성하기 위해 기계학습 기반 랭킹 기법을 활용하며, 감성 분류 모델을 기계학습 랭킹 모델에 통합하는 방법을 사용한다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법이 오피니언 검색에 효율적으로 적용될 수 있음을 보여준다.