• 정보관리학회지
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• 제30권2호
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• pp.297-315
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• 2013

본 연구에서는 주요 검색 포털들의 검색어 추천 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 추천되는 연관 검색어의 적합도 및 최신성을 평가하고, 연관 검색어의 개수 및 분포, 연관 검색어가 제공되지 않는 질의의 특징을 조사하였다. 또한 연관 검색어의 유형을 질의와 연관 검색어의 관계 측면에서 분석하고, 연관 검색어들 중 유해 검색어의 유형 및 특징, 비표준어의 유형 및 특징도 조사하였다. 마지막으로, 한글 질의와 영어 질의, 대중적인 질의와 전문적인 질의의 연관 검색어의 특징을 비교하였다. 연구 결과, 네이버가 구글보다 연관 검색어의 적합도와 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 새로운 연관 검색어를 제시하기보다는 질의에 단어를 추가 또는 삭제하거나, 질의와 동일한 검색어나 동의어 검색어를 제공하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 검색어 추천 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.10-12
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• 2004

검색엔진에 사용자가 입력한 검색어를 분석하면 상호 연관이 있는 검색어들을 찾아낼 수 있다. 검색어들간의 상호 연관성을 찾기 위해서 데이타 마이닝 분야의 연관법칙을 위한 알고리즘을 적용하였다. 그러나 이 알고리즘들은 모두 일정 횟수 이상 검색된 검색어간의 연관법칙에 집중되어 있어서 일정 횟수 이상 검색되지 않은 검색어들은 버려진다. 이 연구에서는 이런 검색어들을 스몰 셋(small set)이라고 정의하고 스몰 셋의 연관법칙을 찾기 위한 방법을 제시한다. 실험결과는 이 연구에 제시한 방법이 효과적으로 동작하는 것을 입증해준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-82
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• 2011

본 논문은 다양한 주제 분야의 연구 성과물을 제공하는 학술DB에서 주제어(Keyword) 정보를 바탕으로 SNA(Social Network Analysis)기법을 적용해 검색어와 연관도가 높은 연관검색어를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 주제어들 간의 가중치(Weight)를 계산한 뒤 Ego Network 분석을 통해 검색어와 연관된 연관주제어를 추출하고 이를 기존 학술DB에서 제공한 연관검색어와 비교 정리하였다. 그리고 정리된 결과를 연관규칙 마이닝기법, 유사계수를 적용해 연관도측면에서 비교 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.229-232
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• 2008

웹 정보량이 급속히 늘어나면서 원하는 정보를 효율적으로 찾는 검색 기술의 중요성이 커지고 있다. 검색의 정확성을 높이기 위해서는 검색 질의어와 함께 사용자의 환경, 검색 만족도와 같은 다양한 정보가 필요하다. 사용자의 명시적 피드백을 요구하는 것은 거부감을 줄 수 있으므로 사용자의 잠재적 피드백과 연관 검색어 분석을 통해 검색 질의어를 확장하는 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 검색어 확장과 검색 정확성 사이의 상관관계에 대한 분석이 없어 연관 검색어를 정량적으로 평가할 수 없었다. 본 논문에서는 사용자가 검색 질의어를 변경하면서 검색을 반복하는 과정을 사용자의 잠재적 피드백의 하나로 보고 사용자 만족도를 반영하는 페이지 방문 시간과 함께 분석하여 연속적으로 입력된 검색어가 검색 결과 순위와 사용자 만족도에 미치는 영향을 분석하는 방법을 제안하였다. 마우스 클릭 정보 분석을 통하여 사용자의 검색 만족도를 정량화하였고 특정 주제어에서 관련 검색어가 확장되어 가는 과정은 트리 구조로 표현하였다. 이를 통해 하나의 주제어와 관련해 연속적으로 입력된 검색어 집합으로부터 연관검색어를 추출하고 검색 결과의 정확성을 높일 수 있으며 제안된 트리 구조를 다양한 방향으로 분석하여 검색어, 검색 결과, 사용자 만족도, 배경 지식 등 단순 검색어 분석에서는 나타나지 않는 다양한 정보를 얻을 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.619-626
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• 2012

주요 검색엔진들은 확장 및 연관검색어를 추천하는 서비스를 제공함으로써 질의어 확장에 대한 사용자의 검색 편의성을 제공하고 있다. 하지만 많은 수의 사용자가 많이 찾는 검색어 즉, 대중성을 근거하여 제공되는 확장 및 연관검색어 추천 서비스는 사용자의 만족도를 높이는데 한계가 있다. 왜냐하면 사용자마다 생각하는 차이가 존재하며 선호하는 질의 및 관심 분야도 다르기 때문이다. 본 논문에서는 사용자의 정보요구에 적합한 효율적인 확장검색어를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하고 웹 사용자의 정보검색 과정에서 최초 질의어 입력 후 질의어 확장 과정에서 사용자의 편의성을 향상시키고자 하였다. 평가결과 제안시스템은 검색엔진에서 추천하지 못한 구글 41% 및 야후 48%의 확장검색어를 추천할 수 있었으며 사용자의 편의성을 위하여 대중성 기반으로 추천되고 있는 확장 및 연관검색어 추천 서비스의 한계를 보완하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.171-179
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• 2011

본 연구는 디자인발상 과정에서 구글의 연관 검색어를 언어 자극으로 제공했을 경우 디자인 결과에 어떠한 결과를 주는지 그리고 그러한 과정에서 창의적 인지 과정이 어떻게 사용되는 지를 분석하였다. 디자인 발상 과정에 구글의 연관 검색어를 자극제로 5단계에 걸쳐 제공하였다. 구글 검색어는 다수의 사용자의 참여와 공헌에 의해 새롭게 재창조된 지식과 정보를 제공하는 집단지성에 기반을 두고 있다. 실험을 위해 두 가지 과제를 연관 검색어들과 함께 제공하였다. 디자인 발상실험 후 연관검색어의 사용여부와 빈도수 그리고 핀케의 12가지 제네플로어 모델이라는 3가지 기준에 의해 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 여러 단계의 연관 검색어들을 사용했으나, 초기 연관 검색어와 연관성이 높은 상위 단계의 검색어가 하위 단계의 검색어보다 더 많이 사용되었다. 또한 상위 단계와 하위 단계의 검색어들을 함께 사용했을 때 더 창의적의 결과가 나타났다. 핀케의 제네플로어 모델의 12가지 인지 과정에 따라 실험결과물을 분석한 결과 창의적 결과물은 단순히 연관 검색어를 사용하기 보다는 여러 단어들을 연합하고 변형하였으며 또한 창의적인 결과에는 12가지 인지 과정 중 개념적 해석, 기능적 추론과 맥락적 전이와 같은 인지 과정이 사용되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.65-72
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• 2012

21세기 정보화시대에 정보자원의 양은 증대되고 있으며 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보검색 시스템의 역할이 중요해지고 있다. 일반적으로 사용자가 원활한 검색을 하기 위해서는 검색하고자 하는 정보에 대한 충분한 사전 파악이 필요하며, 키워드를 식별하는 능력 또한 뛰어나야 한다. 하지만 대부분의 사용자들이 충분한 지식을 갖추고 검색을 수행하지 않으며 질의어에 적합한 효율적인 키워드를 연상하는데 많은 시간을 소비한다. 또한 여러 검색엔진에서 연관검색어 서비스를 제공하고 있지만 이는 검색어와 유사한 의미 내용이 대부분이며 사용자에게 맞는 확장/연관검색어를 제공하여 주지 못한다. 본 논문은 질의어 패턴 분석 기반의 사용자 확장 검색어 추출 및 추천을 통해 사용자의 검색 편의성을 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.161-169
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• 2015

포털 사이트의 실시간 검색어는 현재 관심이 급상승하고 있는 이슈를 보여주기 위해 주로 검색횟수가 많은 순서에 따라 몇 초 간격으로 제공되고 있다. 그렇지만 너무 짧은 시간 내에 순위가 바뀌는 실시간 검색어의 특성 때문에 하루의 핵심 이슈를 비켜가는 문제가 발생한다. 본 논문에서 이러한 문제를 보완하기 위해 검색어들 사이의 연관 분석을 통하여 검색어들이 관련된 핵심 이슈를 도출하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 실시간 검색어를 순위와 상대적 관심도를 기반으로 점수화하여 집단별 기술통계를 통해 최상위 10개의 검색어를 도출한다. 그 다음으로 지지도와 신뢰도를 기반으로 연관 규칙을 추출하고 이를 가시화하는 그래프 결과를 바탕으로 핵심 이슈를 선정한다. 실험 결과는 단일 최상위 실시간 검색어보다 연관분석을 통해 높은 점수로 선정된 핵심 이슈가 더 큰 의미를 갖는다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.53-57
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• 2010

현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.163-165
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• 2004

복합어의 추출은 정보 검색 및 온톨로지 분야의 연구에 있어서 중요한 비중을 차지하고 있다. 이 분야의 연구는 언어학적인 필터링 및 통계적 기법에 기반 한 연구와 최근의 문맥정보 및 사전 점보를 이용하는 기법 등으로 구분될 수 있다. 복합어를 정보 검색 및 온톨로지 분야에 응용하기 위해서는 복합어의 정확한 추출뿐만 아니라 그 복합어가 문서를 표현할 수 있는 정도를 측정하는 기법이 필요하다. 특히 정보검색 분야에서는 추출된 복합어에 대해 어떻게 가중치를 부여할 것인 가가 중요한 문제이다. 본 논문에서는 연관률(Association Ratio)에 기반 하여 복합어를 추출하고, 추출된 복합어에 대친 적절한 가중치를 부여함으로써 검색 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.