• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 하계학술대회
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• pp.622-630
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• 2004

웹의 활용이 보편화되면서 웹을 통한 자료의 검색이 증가하고 있으나, 웹상의 방대한 자료 중에서 학습자가 꼭 필요한 학습자료를 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 검색엔진을 이용하면 원하는 정보를 어느 정도 찾을 수 있으나 사용자 의존적인 검색엔진의 특성상 결과가 만족스럽지 못한 경우도 있으며 연관이 없는 정보를 필터링하기 위해 최종적인 내용을 찾기까지 많은 시간을 낭비하는 경우가 많다. 이에 털 연구에서는 자원의 의미정보를 구조화하여 정보의 효율적인 검색, 통합, 재사용을 가능하도록 하는 시맨틱 웹 (Semantic Web)기술을 활용하여 초등학교 학습자료에 적합한 온톨로지 (Ontology)를 구축하여 이를 기반으로 초등학교 학습자료를 검색할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 검색시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자료와 연관된 사용자 질의어를 보다 상세하게 입력받는다. 둘째, 사용자 질의어를 바탕으로 온톨로지에 질의하여 검색결과를 얻는다. 셋째, 검색하고자 하는 내용의 의미를 분석하여 요구된 의미에 적합한 자료만을 검색결과로 제시한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• 제15권4호
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• pp.299-303
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• 2009

Patent information search is used for checking existence of earlier works. In patent information search, there are many reasons that fails to get appropriate information. This research proposes a method extracting alternative word candidates in order to minimize search failure due to keyword mismatch. Assuming that two words have similar meaning if they have similar co-occurrence words, the proposed method uses the concept of concentration, association word set, cosine similarity between association word sets and a ranking modification technique. Performance of the proposed method is evaluated using a manually extracted alternative word candidate list. Evaluation results show that the proposed method outperforms the document vector space model in recall.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.548-551
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• 2016

기존 그리드 기반의 전통적인 RDBMS는 비구조적 데이터에 대한 색인이 지원되지 않았다. 이러한 제약 조건들로 인해 파일 문서 및 비 구조화된 데이터의 검색 엔진으로는 부적합하였다. 최근에 다양한 검색 오픈소스(Solr, Lucene)등으로 검색 엔진이 개발되어 활용되고 있지만, 검색한 결과와 기존 데이터의 연동이 쉽지 않고 구조 변경이 어려우며, 사용자의 다양한 요구 사항 수용이 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 빠른 검색을 위한 색인 (index) 최적화와 대용량 데이터 처리를 위한 파티션 기반 데이터의 분할 및 정복 (divide and conquer) 처리, 이중화된 검색어 색인 기능을 구현하였다. 또한 동의어 사전을 구축하여 연관 관계 분석이 가능하도록 DB를 구축하여 검색어와 동의어의 상호 관계성을 유지하였으며 오픈 소스보다 발전한 형태의 검색 엔진을 개발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구를 위해 약 400만건 이상의 다양한 포맷 (Ms-office, Hwp, Pdf, Text)등의 파일 문서를 샘플로 실험을 진행하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• 제5권9호
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• pp.1111-1118
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• 2004

Natural language query is the best user interface for the users of web text retrieval systems. This paper proposes a retrieval system with expanded keyword from syntactically-analyzed structures of user's natural language query based on natural language processing technique. Through the steps combining or splitting the compound nouns based on syntactic tree traversal, and expanding the other-formed or shorten-formed keyword into multiple keyword, it shows that precision and correctness of the retrieval system was enhanced.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• 제15권4호
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• pp.1-9
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• 2010

In the new generation of Web, commonly called "Web 2.0", blogging has facilitated the publishing information or his/her opinion on the web. Various blog retrieval algorithms have been proposed to search for blogs more effectively. However, actually keyword-based searching or link-analysis blog ranking system cannot satisfy the user's requirement. In this paper, we suggest a topic-based weighting blog retrieval system in which the links between blog writings and searching words are considered to improve the search results. Our system extracts topics from each blog and weights them much higher than other guide words. In the comparison with other systems, we see that the proposed topic-base system has better recall rate of search results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.294-296
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• 2012

본 논문은 일본어 웹 문서 말뭉치로부터 의존 구문 구조 관점으로 바라본 단어들의 동시발생(co-occurrence) 정보를 사용하여 서브토픽 마이닝(subtopic mining)을 수행하는 방법론을 제안한다. 우리는 의존 구문 구조를 반영하는 간단한 패턴들을 사용하여 서브토픽들을 추출 및 생성하고, 제안한 수식을 바탕으로 순위화한다. 본 방법론은 기존의 주요 상용 검색 서비스에서 제공하는 연관 검색어 및 추천 검색어를 사용한 방법론보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.79-81
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• 2003

Kyonggi21Search시스템은 GIS와 웹을 통합한 지역정보 검색 시스템이다. 웹과 GIS를 연동하여 지리정보를 검색하기 위해 웹 문서에서 지역관련 색인어를 추출하고, 색인어간의 관련성을 계산한다. "Kyonggi21Search"시스템에서는 웹 문서에 많이 나타나는 일반적인 단어보다는, 많은 문서에 나타나지 않는 지리적 문화적인 단어들 간의 관련성을 찾는 것이 더 중요한데, 본 연구에서는 단어들 간의 관련성을 찾는데 연관규칙과 연관클러스터를 이용하여 연관도를 계산한다. 그리고 이런 단어들의 관련성을 찾는데는 연관 클러스터를 이용하는 것이 더 적합하다는 것을 보여준다. 한편 웹 문서와 색인어를 이용하여 만든 행렬은 희소행렬이라는 점을 이용하여 연관 클러스터 방법의 단점인 높은 계산량을 줄이는 최적화 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.352-354
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• 2001

문서 자동요약은 입력된 문서에 대해 컴퓨터가 자동으로 요약을 생성하는 과정을 의미한다. 즉, 컴퓨터가 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도 즉 문서의 길이를 줄이는 작업이다. 효율적인 정보 접근을 제공함과 동시에 정보 과적재를 해결하기 하기 위한 하나의 방법으로 문서 자동요약에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의미기반 정보검색용 시소러스(thesaurus)를 이용한 문서 자동요약을 제안한다. 제안한 방법에서는 단어간의 연관 관계 즉, 동의어, 유의어, 상위어, 하위어 관계를 문서 요약에 이용한다. 크게 연관 사슬 형성 단계, 중심 문장 추출 단계, 요약 생성 단계의 새단계로 나누어 요약을 생성한다. 수동 요약된 신문기사를 대상으로 평가한 결과 평균 66%가 일치하였다.

• The Journal of Information Technology
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• 제1권1호
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• pp.13-26
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• 1998

In general Information retrieval systems, improper keywords are often extracted and different search results are offered comparing to user's aim bacause the systems use only term frequency informations for selecting keywords and don't consider their meanings. It represents that improving precision is limited without considering semantics of keywords because recall ratio and precision have inverse proportion relation. In this paper, a system which is able to improve precision without decreasing recall ratio is designed and implemented, as client user module is introduced which can send feedbacks to server with user's intention. For this purpose, keywords are selected using relative term frequency and inverse document frequency and co-occurrence words are extracted from original documents. Then, the keywords are clustered by their semantics using calculated mutual informations. In this paper, the system can reject inappropriate documents using segmented semantic informations according to feedbacks from client user module. Consequently precision of the system is improved without decreasing recall ratio.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.721-724
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• 2003

대부분의 이미지 검색은 질의 키워드를 이용하여 이루어지기 때문에 웹으로부터 수집한 이미지에는 미리 주제와 연관된 적절한 색인어를 부여하는 것이 필요하다. 웹 문서의 키워드를 이용하는 방법은 이미지와 연관성이 높은 것으로 간주되는 주변 키워드에 대해 각각의 연관도를 계산하여 색인어를 선정하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 주변의 키워드를 이용하여 이미지를 인덱싱한 후 유저 피드백을 통해 정확도를 높이는 웹 이미지 검색 모델을 제안한다.