• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.315-322
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• 2006

개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제 중의 하나인 방문 판매원 문제에(Traveling Salesman Problem, TSP) 간단하게 응용할 수 있고 좋은 결과를 보여주었으며 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 에지 검색은 검색된 에지를 이용하여 문서 분류, 문자 인식, 얼굴 인식 등과 같은 분야에서 다양하게 응용될 수 있다. 기존의 연산자 위주의 에지 검색 기법들은 에지를 명확하게 검색한다고 해도 이 검색 결과를 이용하여 다음 단계의 영상처리를 위해서는 그 목적에 맞도록 새로운 후처리 작업을 거쳐야 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 개미 군락 시스템의 특성을 이용하여 에지의 명확한 검색뿐 아니라, 좀 더 안정적이고(robustness) 유연성을(flexibility) 갖는 에지 검색 기법을 제안하며 실제 디지털 영상에 적용하였을 때 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• 제12권1호
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• pp.25-31
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• 1996

한국산 좀반날개족의 미기록속인 애눈반날개속을 분류한 결과, 3종이 동정되었다. 이 들 중, Gabronthus tenuicorpus와 G. chejuensis는 신종이었고 G. sulcifrons는 미기록종이었 다. 이들에 대한 분류 검색표 및 종. 기재를 작성하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제12권1호
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• pp.41-63
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• 1979

한국산 다모환충류의 분류에 관한 연구의 일환으로서 1978넌 남해수역의 중심지역인 거문도와 백도에서 채집한 저서성 갯지렁이류를 동정 분류한 결과 11과 19속 24종의 다모환충류를 얻었기에 그 형태적 특징을 바탕으로 과와 종의 분류검색료를 작성하였다. 이 가운데 Syllis sclerofaema 흰점염주발갯지렁이, Amphitrite cirrata 유령꽃갯지렁이, Salmacina dysteri 가는관덮개꽃갯지렁이, Dexiospira foraminosus 동그라미관덮개꽃갯지렁이 등의 3과 4종은 한국 미기록종으로 우리나라 동물상에 최초로 기재된다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.135-138
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• 2000

인터넷 서점에서 사용자를 위한 정보자료의 효율적인 조직화는 매우 중요하다. 그러므로 주제 접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심을 갖어야 할 시점이다. 본 연구에서는 국내외 인터넷 서점의 분류체계의 대분류 항목 및 접근 방법을 구조적 측면을 통해 조사하고 이에 대한 비교 분석을 통해 인터넷 서점에서 보다 효과적인 주제별 분류체계 구성방안에 관해 살펴보았다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.746-749
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• 2003

인터넷 사용자의 증가와 함께 e-mail 사용자 또한 증가하게 되면서 대량의 메일을 송수신하는 경우, 메일에 대한 효율적 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 수신된 메일의 내용을 텍스트 형태로 가져온 뒤, parallel regular expression을 이용하여 Keyword를 검색하고 추출하여 메일에 첨부되어온 멀티미디어 파일들을 자동으로 분류·저장하는 멀티미디어 첨부파일 자동분류 시스템을 제안하였다. 수신된 메일을 일일이 확인하고 분류해야만 했던 기존의 시스템과는 달리 본 논문에서 제안하고자 하는 시스템을 이용했을 경우 노력과 시간을 절감하고 첨부파일들을 효과적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권4호
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• pp.111-138
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• 2000

이 연구는 인터넷자원의 분류를 위한 새로운 정보통신기술 분야 분류체계를 작성하는데 필요한 기초자료를 제공하고자, 첫째, 정보통신의 개념과 정보통신 기술의 구분을 관련 문헌을 조사하여 분석하고, 둘째, 정보통신기술 분야 인터넷 자원을 분류함에 있어서 기존의 문헌분류체계의 적용과 관련하여 십진분류표, 비십진분류표 민 특수분류표로 나누어 그 분류체계를 파악하며, 셋째, 디렉토리 검색엔진을 이용한 분류에 대해서 국내외의 관려 웹사이트를 조사·분석하였다. 아울러 분석결과를 토대로 정보통신기술 분야의 새로운 분류체계의 구성 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.154-156
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• 2003

인터넷의 급속한 성장과 더불어 많은 정보와 데이터들을 인터넷을 통하여 얻을 수 있게 되었으며 많은 단체들이 문서들을 웹을 통하여 이용 가능하게 만들고 있다. 이에 따라 다양한 정보와 데이터를 효과적으로 분류하고 검색하는 문서 분류 (Document Classification)에 대한 알고리즘이 다양한 분야에서 널리 연구되어 왔으며 본 논문에서 초점을 두고 있는 전자 도서관 (Digital Library) 분야에서도 활발히 연구되어지고 있다. 하지만 기존의 전자 도서관의 문서 분류 알고리즘들은 문서들의 각 단락의 비중을 고려하지 않은 채 단어들의 발생 빈도에 초점을 두어 많은 잡음 단어 (Noise Term)를 포함하고 그로 인하여 분류 성능이 떨어졌다. 본 논문에서는 문서 단락의 중요도에 따라 다른 .가중치를 부여하여 단어 지지도 (Term Support)가 높은 단어들을 추출하고 그 단어들로 연관 규칙 (Association Rules)을 이용하여 분류 규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 문서 분류에 널리 쓰이는 나이브 베이지안 분류자 (Na$\square$ve Bayesian Classifier) 및 기존의 단순 연관 규칙 분류자 (Associative Classifier)와 비교 평가하였다. 그 결과, 각 가중치가 부여된 연관 규칙 분류 방법이 나이브 베이지안 분류 방법과 단순 연관 규칙 분류 방법보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.95-99
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• 2010

소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권7호
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• pp.487-497
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• 2002

컴포넌트 기반의 재사용 기술이 소개되면서 소프트웨어 컴포넌트의 유통이 인터넷을 통한 온라인 기반의 유통 형태로 변하게 되었다. 이를 위해서는 유통 모델이 필요하며, 유통 시스템의 구축이 이루어져야 한다. 더욱이 유통 시스템이 효율적으로 운영되기 위해서는 컴포넌트들을 효율적으로 관리, 검색하기 위한 분류 체계가 마련되어야 한다. 본 논문은 이러한 유통 시스템 구축에 필요한 컴포넌트 분류 체계를 6가지 관점을 기반으로 한 컴포넌트 분류체계를 제시하고 BNF 표기법을 이용하여 명세한다. 제시된 분류체계의 효율성을 검증하고 기존의 분류체계들과 비교하기 위해 개발된 컴포넌트들을 적용하여 적중율과 정확도를 측정하여 실험 및 평가한다. 본 논문에서 제시한 기법이 기존의 분류기법에 비해서 여러 각도에서 분류하기 때문에 컴포넌트의 검색이나 등록이 효율적으로 이루어질 수 있도록 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.719-729
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• 2018

2017년 기준, 데스크탑과 모바일 영역에서 90% 이상의 압도적인 점유율을 보이는 검색엔진은 Google로써, 대다수의 사람들은 Google 이 검색하는 영역이 웹의 전체라고 생각할 것이다. 그러나 웹 연구 결과에 의하면 전체 웹 데이터의 불과 10% 만이 Google에 의해 검색가능하다고 한다. 대부분의 영역은 딥 웹이라고 불리며 Google 과는 다른 종류의 검색엔진들에 의해 검색된다. 해당 엔진들은 자신만의 딥 웹 데이터베이스를 구축 후 특화된 알고리즘을 사용하여 높은 정확성과 전문성의 검색결과를 제공한다. 현재 사용되고 있는 검색엔진들 중, 전체 웹 영역을 검색하는 엔진은 존재하지 않는다. 광범위에 걸쳐 그리고 유효하면서 정확 신속한 검색을 수행하기 위한 최적의 방법은 Google 같은 일반적인 검색엔진과 딥 웹 검색엔진들을 동시에 적용하여 결과를 도출하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 검색엔진을 하이브리드검색엔진이라 명하고 기존 검색엔진들에 비해 갖는 차이점 및 특징에 대해 살펴본 후 개괄적인 프레임을 제시한다.