• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.269-272
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• 2003

웹을 이용한 교수-학습모형인 WBI 학습을 촉진시키기 위해서 교육전문가에 의해 검증된 학습자료를 효율적으로 관리하는 시스템을 구축하고, 사용자가 원하는 문서를 추정하여 제시한다. 사용자가 참조한 문서들에 대하여 에이전트가 추가, 삭제 등을 자율적으로 하며, 참조 문서간의 유사도를 측정한다. 이 유사도를 이용하여 적합한 문서를 추정하고 제시함으로서 사용자의 불명확한 정보요구에도 적합한 문서를 제공할 수 있다. 따라서, 사용자의 정보수집을 지원하고 웹을 통한 학습환경을 개선하여 WBI 학습을 촉진시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.238-240
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• 2001

XML이 확산되면서 이를 저장하고 검색하는 XML DB와 검색 앤진들이 만들어졌다. 그러나, 이들 대부분의 시스템에서 초기 질의만으로 문서를 검색하고, 그 대상도 질의 조건에 완전히 정합되는 문서로만 제한하고 있다. 그러나, 사용자가 데이터에 대한 정확한 정보가 없는 경우에는 자신의 요구를 제대로 표현하기가 힘들고 또, 한번의 질의로 사용자 요구에 정확하게 부합되는 문서를 검색하기도 매우 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 질의 조건에 부분적으로 정합되는 문서도 검색하고, 사용자 피드백을 받아서 조기 질의를 사용자 요구에 좀 더 근접만 문서들을 검색할 수 있도록 수정하여 재질의를 하는 시스템을 설계하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.357-365
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• 2010

개인화 웹 검색 시스템은 사용자의 검색의도에 따라 질의어 확장, 검색 결과의 재순위화 등의 방법을 통하여 사용자에게 개인화된 검색 결과를 제공한다. 이를 위해 검색 시스템은 질의어와 사용자의 프로파일 정보를 활용하여 사용자의 검색 의도를 파악하고 분석하여, 검색 결과 페이지에 반영하여 보여주게 된다. 이때 검색 결과 페이지는 문서의 URL과 문서의 제목, 작은 텍스트 조각을 표시한다. 여기서 작은 텍스트 조각은 검색 질의어가 포함된 문서의 요약이며, 스니펫이라고 알려져 있다. 사용자는 이러한 문서의 요약을 통하여 웹 문서가 자신이 원하는 정보를 가진 문서인지를 판단하거나, 해당 URL에 직접 접속하지 않고도 원하는 정보를 얻을 수 있게 된다. 따라서 문서 요약은 사용자가 문서를 볼 것인지 아닌지에 대한 중요한 판단 기준이 되며, 만약 문서 요약 시스템이 개인화된 요약 결과를 제공한다면 사용자의 만족도는 더욱 증가할 것이다. 본 논문은 전체 웹 검색 시스템에서 검색 속도의 큰 하락없이 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있는 개인화 문서 요약 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.280-282
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• 1998

정보화 사회에서 효율적인 정보관리를 위해서 가장 필요한 것은 정보를 표현, 교환하기 위해서 작성, 관리했던 문서정보를 전자문서로 변화하여 관리하는 기술이다. 또한, 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서 대량의 전자문서 중에서 효과적으로 관련 전자문서를 탐색하여 사용자에게 제공하는 문헌정보 검색 시스템이 필요하다. 문헌정보 검색 시스템에서는 대량의 멀티미디어 형식의 문서를 체계적으로 구조화하고 컴퓨터에 대한 전무지식을 갖지 못한 사용자의 부정확한 질의에 대해서도 관련내용을 빠르게 제공할 수 있는 기능이 필수이다. 본 논문은 국내외에서 발표되는 전산학 관련 기술문서를 위한 메타정보를 SeriCore DTD형식에 따라 SGML문서로 작성하여 기술문서를 위한 메타데이타베이스를 구축하고, 이를 사용자가 효과적으로 검색할 수 있는 검색 클라이언트를 개발하는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.529-532
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• 2005

사용자가 원하는 논문 등의 문서를 웹에서 검색하여 조건에 맞지 않는 문서를 필터링하고, 문서의 제목, 저자, 출처 등의 요약 정보를 제공하며 사용자의 하드디스크로 문서를 다운로드하는 개인용 에이전트를 설계하고 구현하였다. 현재 구현된 개인용 에이전트는 사용자의 연구 분야에 대한 논문 문서를 수집하여 간략한 요약 정보를 제공하는 것을 목표로 하였으며, 따라서 PDF 형식의 논문 파일의 수집과 필터링에 한정하였다. 원하는 분야의 문서 수집을 예약할 수 있으며, 수집된 문서에 대해 사용자의 주석을 첨가할 수 있고, 또한 파일의 이름이 상이한 동일 문서를 식별하는 기능도 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.903-906
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• 2005

프로젝션 디스플레이 시스템(PDS)을 사용한 Advanced Paper Document (APD)는 오프라인 문서와 온라인 문서의 장점을 모두 가지고 있다. PDS는 가상의 물체를 실제 세계에 공간적으로 연결하여 줌으로써 사용자에게 더욱 풍부한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문은 단순하게 오프라인 문서에 대한 온라인 정보를 보여주는 APD의 기능을 확장한, 사용자가 직접 오프라인 문서에 온라인 정보들을 삽입, 삭제, 수정할 수 있는 Advanced Documents Authoring Tool (ADAT)을 제안한다. ADAT는 PDS 위에 놓여진 실제의 오프라인 문서와 가상의 온라인 정보를 직관적으로 연결해준다. 사용자가 전자펜을 통하여 문서를 선택하면, 작업 공간 위쪽에 설치된 카메라를 통하여 문서의 영상을 입력받고, 해당 문서의 기존에 저장되어있는 정보를 검색한 후, 프로젝터를 통하여 문서 위에 투영해줌으로써, 사용자에게 온라인 정보를 제공한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.259-262
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• 2001

본 논문에서는 사용자의 취향에 맞춰 특정 웹 문서를 탐색하는 개인화된 웹 검색기의 구현을 다룬다. 사용자의 취향은 사용자의 직접적인 평가와 사용자의 검색 과정을 통해 얻어지는 간접적인 평가를 사용한 강화 학습을 사용하여 학습된다. 웹 문서의 검색은 사용자의 취향과 현재 문서와의 관련 도를 보상으로 사용한 강화 학습을 통하여 이루어진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.58-60
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• 2001

본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 웹 문서의 분류와 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 표현한 개념 계층 즉, 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 되며 온톨로지를 이용하여 사용자의 정보 요구를 정확히 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게 된다. 온톨로지는 개념에 대한 특징 개념간의 관계 그리고 문서 분류를 위한 제약조건으로 이루어진다. 사용자의 현 위치에서의 선행 탐색을 통하여 문서를 획득하게 되며 구축된 온톨로지를 이용하여 분류한다. 에이전트는 분류된 문서에 대한 사용자의 관심분야를 파악하여 프로파일을 유지하게 되며 최종 문서의 추천은 프로파일을 바탕으로 이루어지게 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2133-2138
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• 2017

기존의 XML 문서나 다른 문서는 단어를 중심으로 분석이 진행되었다. 이는 형태소 분석기를 활용하여 구현이 가능하나 문서 내에 기재되어 있는 많은 단어를 분류할 뿐 문서의 핵심 내용을 파악하기에는 어려움이 있다. 사용자가 문서를 효율적으로 이해하기 위해서는 주요 단어가 포함되어 있는 문단을 추출하여 사용자에게 보여주어야 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 정규화 된 XML 문서 내에 키워드를 검색하고 사용자가 입력한 키워드들이 포함되어 있는 문단을 추출하여 사용자에게 보여준다. 그리고 검색에 사용된 키워드들의 빈도수와 가중치를 사용자에게 알려주고 추출한 문단의 순서와 중복 제거 기능을 통해 사용자가 문서를 이해하는데 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다. 제안하는 시스템은 사용자가 문서 전체를 읽지 않고 문서를 이해할 수 있게 하여 문서를 이해하는데 필요한 시간과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.144-154
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• 2001

협력적 여과 시스템은 사용자가 검색하고 읽었던 웹문서를 기반으로 사용자 군집을 생성하여 웹문서의 정확한 추천을 가능하게 한다. 이러한 목적으로 설계된 다양한 알고리즘이 있으나 속도가 느리거나 정확도가 낮다는 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 협력적 여과 시스템을 위한 효과적인 사용자 군집 알고리즘인 CUG알고리즘은 사용자 군집을 생성하기 위해 Apriori 알고리즘, Native Bayes 알고리즘을 이용한다. Apriori 알고리즘은 연관 단어 지식 베이스를 구축하고, Native Bayes 알고리즘은 구축된 연관 단어 지식 베이스에 가중치를 추가하며, 사용자가 검색하여 읽은 웹문서를 클래스별로 분류한다. CUG 알고리즘은 분류된 웹문서를 기반으로 하여 사용자 군집을 만든다. 이러한 방법으로 설계된 CUG 알고리즘은 사용자들이 사용할 문서를 미리 검색하여 저장함에 의해 정보검색의 효율성을 향상시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 설계한 CUG 알고리즘의 선능을 평가하기 위하여 기존의 K-means 방법과 Gibbs샘플링 방법에 의한 군집과 비교한다.