• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1293-1296
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• 2000

인터넷 사용인구가 늘어나면서 다양한 종류의 정보를 제공하는 곳이 늘고 있다. 족보 사이트나 가계도 검색 사이트 같은 서비스도 개발되었다. 그 중에서 가문별 가계도 검색 서비스는 특정 가계나 특정 데이터베이스에 종속되는 경향이 있다. 이에 본 논문에서는 어떠한 환경에서도 원하는 가계도를 검색할 수 있도록 표준 SQL 질의문과 JAVA를 사용하여 RDBMS상의 가계 관계의 가계도를 표현하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.16-21
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• 2000

XML 문서와 같은 구조적 문서는 관계형 데이터베이스에 저장하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 XML 문서의 각 엘리먼트를 관계형 데이터베이스에 검색을 위해 적정 노드까지만 깊이 우선 탐색 순서쌍에 의해 저장하고, 검색된 문서의 재생성 속도를 향상하기 위해 문서전체를 저장하는 방법을 제시하였다. 또 위에서 제시한 방법을 저장 시스템과 분석 검색하는 시스템을 서로 다른 사이트로 분리하는 것을 제안한다. 이를 통해 XML 문서를 서로 다른 사이트로 분리함으로써 서버의 부담을 줄여 저장 및 검색 성능을 향상한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.595-603
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• 2008

오늘날 인터넷을 통한 정보검색이 일상화되면서 생활상식에서부터 기존에 서적이나 논문 등을 통해서만 알 수 있었던 전문지식까지도 손쉽게 찾을 수 있게 되었다. 즉, 현대생활에 있어서 검색엔진은 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있게 해준다는 점에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 하지만 이러한 중요성에도 불구하고 검색엔진 기술적인 연구이외에는 서비스 품질이나 고객만족에 대한 연구는 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 검색엔진 서비스에 있어서 서비스 품질과 서비스가치, 고객만족, 충성의도의 관계를 연구모형으로 설정하고 이들간의 관계를 분석하였다. 그 결과 서비스품질의 정확성, 정보함유량, 사이트 이미지, 편리성이 서비스가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 그중에서 정확성, 사이트 이미지, 신뢰성은 고객만족에도 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 서비스가치가 높을수록 고객만족은 상당히 높아지는 것으로 나타났으며 고객만족이 충성의도에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론은 검색엔진 서비스 기업이 경쟁우위를 유지하기 위해서는 서비스가치의 구현을 통한 지속적인 고객만족을 달성해야 하며, 이를 위해 정확성, 정보함유량, 편리성, 사이트 이미지에 중점을 둔 고품질 서비스 전략의 필요성을 시사하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.61-63
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• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.553-554
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• 2021

온라인 쇼핑 시장의 규모나 나날이 증가하고 있는 추세이다. 이러한 시장 경제 속에서 사용자들을 유지하기 위해 저마다 다른 독자적이 서비스를 제공하고 있으며 서비스 경쟁의 노력 중 하나로 이미지 검색을 사용하는 사이트가 늘어나고 있다. 하지만 기존의 이미지 검색을 의류 쇼핑몰에 그대로 적용할 경우 사용자가 검색하고자 하는 의류가 해당 사이트에 존재하지 않거나 검색을 위한 이미지를 소유하고 있지 않은 경우 기존 텍스트 형식의 검색 시스템을 그대로 이용해야 하는 등의 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 사용자가 직접 그린 그림을 이용한 '손그림 의류 검색 시스템'을 제안하였다. 본 시스템을 기존의 텍스트와 이미지에 국한되어 있던 검색 경험과 별개로 그림으로 검색을 시도함으로써 사용자에게 폭넓은 검색 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.1
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• pp.95-103
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• 2001

본 논문에서는 분산된 준구조적 데이터에 대한 질의 처리 문제를 다룬다. 분산된 준구조적 데이터는 루트가 있고 간선에 레이블이 있는 그래프 모델로 표현될 수 있으며, 그래프의 조드들은 한 사이트 또는 여러 사이트들에 위치할 수 있다. 분산된 준구조적 데이터의 효율적인 검색을 위해 ‘질의 단축 및 확산’ 방법에 기반을 둔 질의 처리 모델을 제안한다. 이 방법은 사용자 질의가 사이트 내부에서 단축되고 다른 사이트로 분산되는 과정을 통해 데이터를 검색한다. 또한, 제안된 모델에 필요한 알고리즘들을 제시하고 정확성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.165-170
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• 2000

본 논문에서 소개할 온라인 앨범 사이트는 텍스트 기반의 이미지 검색과 색상 기반 검색이 가능한 검색 엔진을 갖추었다. 기존의 검색 엔진들은 매우 단순한 키워드 매칭만을 통하여 이미지를 검색하여 그 결과 이미지와 사용자가 찾고자 하는 이미지 사이의 유사성이 낮은 경우가 많았다. SUMMIT(Sejong University MultiMedia Information Technology)은 등록된 각 사용자에게 개별 공간을 할당하여 사용자가 스스로 원하는 이미지를 업로드하거나 다운로드하게 한다. 또한, 각 사용자는 자신이 구성한 앨범 내에서의 키워드 검색과 내용기반 검색을 수행할 수 있으며 다른 사용자가 공개한 이미지나 시스템 데이터베이스에 저장된 이미지까지 포함한 포괄적인 검색 결과도 획득할 수 있다. 본 시스템은 각 사용자별 페이지 내에서의 검색이 가능하므로 검색의 정확도와 활용도를 높일 수 있다. 사용자는 SUMMIT에 올린 이미지나 타인이 공개한 이미지를 자신 혹은 기타 홈페이지에 직접 하이퍼링크할 수 있으며 어느 페이지에서도 같은 이미지 링크 태그를 사용할 수 있다는 용이함도 취할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.672-675
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• 2014

최근 DDOS 공격이 활발해짐에 따라 많은 사이트에서 검색 페이지에 노출되지 않도록 웹봇을 차단한 경우가 생기게 되었다. 하지만 이는 사이트 사용자나 사이트 측 모두에게 악영향을 미치므로 웹 사이트의 웹봇 접근성을 평가하는 프로그램을 제작하게 되었다. 본 프로그램은 Robots.txt를 분석하거나 Robots 메타 태크 등을 분석하여 웹 사이트의 웹봇 접근성을 평가하는 프로그램이다. 이 프로그램으로 평가한 결과를 피드백의 근거로 삼아 더 나은 검색 결과를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.124-126
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• 2004

인터넷 광고 시장의 급속한 성장과 함께 보다 효율적인 광고기법을 개발하기 위한 노력들이 이루어지고 있는 가운데 최근 들어 검색엔진의 특성을 이용한 키워드 광고가 주목을 받고 있다. 키워드 광고란 사용자가 입력한 검색어와 유사한 범주에 속하는 사이트의 광고를 검색 결과 페이지 상단에 보여주는 것을 말한다. 그러나, 키워드 광고는 키워드를 판매할 수 있는 위치가 한정적이기 때문에 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 및 판매 전략이 요구된다. 본 논문에서는 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 전략 수립을 위하여 연관 키워드 그룹을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 연관 키워드 그룹의 생성은 사용자가 입력한 검색어에 의해 노출되는 사이트들을 묶어 그룹으로 형성하고 사이트 그룹의 중요 키워드를 추출한 다음 키워드간의 연관성을 판단하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 연관 키워드 그룹 추출의 각 단계를 구체적으로 설명하고 실험 결과를 분석한다. 마지막으로 연구의 결론과 향후 연구 과제에 대하여 기술한다.

• Journal of Information Management
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• v.36 no.4
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• pp.71-89
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• 2005

This paper examines the ways of using information resources available through information retrieval systems of portal sites. We analyze the types of information resources, search capabilities, and interfaces of Naver, Empas, and Google Scholar. Naver's retrieval system sells research reports, papers, patents information, etc. to users, which is similar to C2C(Customer to Customer in e-commerce environment). Empas provides information from journals, research reports, and proceedings with no charge. Google Scholar's noteworthy efforts are their collaborative programs with and/or for major U.S. libraries, such as "Library Link" and "Library Project." Considering the extended information retrieval services of portals, especially the services like Google Scholar's library programs, libraries need to develop more specialized services, such as the customized information service for individual user, development of user convenience tools like OCLC WorldCat, more accessibility through ubiquitous library concept, and collaboration among libraries.