기존의 문헌정보검색에 있어 어휘의미중의성은 검색 효율 저하의 주요 원인 중 하나로 생각되어져 왔다. 어휘 의미중의성에 의한 검색 효율 저하란 검색어로 입력한 어휘가 문서에서 서로 다른 의미로 사용됨에 따라 의도하지 않은 다른 문서가 검색될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 새로운 정보 검색 환경인 인터넷기반 정보검색에 인어 어휘의미중의성이 검색 정확율에 미치는 영향을 살펴보고, 기존에 문헌정보검색에 있어 어휘 의미중의성에 관한 연구가 인터넷기반 정보검색에 있어서도 제대로 적용되는지를 확인해 보았다. 또한 실험을 통해 검색어 수와 어휘의미중의성 간의 상관관계를 조사하였으며, 일반 이용자가 인터넷기반 정보검색 수행시 어휘의미중의성에 의한 검색 효율 저하를 최대한 방지할 수는 방법에 대해 모색해 보았다.
의미기반 멀티미디어 검색을 하기 위해서는 멀티미디어 대한 의미정보가 필요하며, 이러한 의미정보에는 멀티미디어 데이터 자체보다는 멀티미디어 데이터에 대한 의미 해석이 중요하다. XML은 내용정보나 의미정보의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 멀티미디어 정보를 구조화하여 표현하기 위한 방법으로 XML을 사용한다. 또한, 멀티미디어 정보에 따른 의미성을 부여하여 나타내기 위해 퍼지데이터 사전 적용 기술을 사용한다. 의미성을 부여하기 위해 표현되는 데이터는 거의 애매한 표현법을 많이 사용하므로, 퍼지 집합관계를 적용하여 의미 판단의 기준으로 적용한다 따라서, 인간에게 좀 더 친숙하고 편리한 검색을 가능하게 하며, 의미성을 함축한 의미기반 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 XML을 활용하여 다양한 멀티미디어 정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 의미성을 반영한 XQL에 의한 검색기법을 제안한다. 인터넷에서 가장 많이 사용하고 있는 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지에 대하여 의미기반 검색을 지원할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 방법은 애매모호한 표현의 질의에 대하여 검색을 가능하게 할 뿐만 아니라, 의미성을 고려하기 때문에 검색에 대한 만족도를 증대시킬 수 있다.
인터넷의 발전으로 많은 웹 기반 정보 검색 시스템의 구축은 사용자들에게 다양한 정보를 제공하고 있으나, 방대한 정보의 양을 사용자들은 효율적으로 이용하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 웹 기반 정보 검색 시스템에서 의미에 따른 문서 검색 기법을 제공하기 위해 의미 링크에 대해 알아보고, 의미 링크를 이용한 웹 기반 정보 검색 시스템인 불교 문화재 답사시스템을 웹과 데이터베이스 연동 방식에 따라 분류하여 구현해 본다. 앞으로의 연구 방향은 일반적인 정보 검색 시스템에서 로봇을 통하여 데이터들의 의미를 파악함으로써 의미에 따른 검색 기법을 제공하는 것이다.
부적절한 검색어의 선정 및 검색식의 작성은 인터넷 정보검색 수행 시 검색 효율 저하의 주요 원인으로 작용하게 된다. 또한 정보검색 수행 시 발생하는 어휘의미중의성(Word Sense Ambiguation) 역시 검색 효율 저하의 주요 원인으로 작용하는데, 어휘의미중의성에 의한 효율 저하 정도를 실험을 통해 확인하였다. 어휘의미중의성에 의한 검색 효율 저하란 검색어로 입력한 어휘가 문서에서 서로 다른 의미로 사용됨에 따라 의도하지 않은 다른 문서가 검색될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 새로운 정보검색 환경인 인터넷기반정보검색에 있어 어휘의미중의성이 검색 정확률에 미치는 영향을 살펴보고, 기존의 정보검색에 있어 어휘의미중의성에 관한 연구가 인터넷기반 정보검색에 있어서도 제대로 적용되는지를 조사 분석하였다.
본 논문은 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성 해소를 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 의미 정보를 이용하여 질의어의 중의성을 해소하는 검색 과정은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들 을 배제할 수 있다. 이를 위해 검색의 색인이 되는 명사 중심의 의미범주를 기반으로 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류한다. 검색 과정에서는 사용자의 질의 의미 선택과 정답 문서에 대한 참조 행위를 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.
이미지 데이터베이스를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 추출하는 의미 기반 검색을 지원하기 위해서는 이미지 내용에 관한 의미 정보들이 데이터 모델로 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 정적 이미지 내용 정보들에 대한 내용 기반 검색과 의미 기반 검색을 제공하는 이미지 데이터 모델을 소개하고 이를 이용하여 이미지가 담고 있는 의미 정보를 표현하고 데이터베이스 스키마로 변환하여 저장하는 구조와 검색하는 방법을 소개한다. 본 이미지 데이터 모델은 이미지내에 포함된 시각 객체들의 내용 정보를 그래프 구조로 표현하고 객체들간의 의미 관계를 정의한다. 이는 이미지 내용에 대한 정확한 정보 표현과 질의와 검색을 가능하게 한다.
본 논문은 웹 검색 시스템의 사용자 질의에 대한 키워드 색인 기반의 검색 과정에서 적합 문서를 선별하기 위해 검색 키워드의 의미정보와 사용자의 누적 사용정보를 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 검색 키워드 의미 정보를 이용하는 검색 방법은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제할 수 있고, 사용자의 누적된 사용정보는 관심사에 중심을 둔 검색문서들을 상위에 제시할 수 있다. 검색 키워드의 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류하며, 사용자의 정답 문서 참조 행위에 대한 누적 정보를 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.
이미지 데이터를 의미적으로 검색하기 위한 가장 중요한 요소는 이미지의 정보를 표현하고 있는 주석이라고 할 수 있다. 이미지의 주석은 관리자가 사용자 입장에서 검색이 가능한 이미지를 표현할 수 있는 키워드를 선별하여 데이터화한 것이다. 그러다보니 이미지내 의미를 모두 표현하기위해 주석에 수는 증가되고, 증가된 주석은 각각에 이미지에서 차지하고 있는 의미량을 고려하지않고 동일한 크기를 가지게 된다. 이러한 경우 실제적으로 검색하였을 때 의미량에 상관없이 질의어와 주석이 일치한 모든 이미지를 검색하므로 사용자가 검색 결과에서 의미량이 큰 이미지를 다시 재검색하거나 주석입력자와 사용자와 어휘 표현에 차이 때문에 검색에 재검색해야한다. 따라서 본 논문에서는 의미량을 이용하여 효율적인 이미지 검색을 하기 위해 각 키워드 간에 의미적인 관계를 어휘 온톨로지인 WordNet을 이용하여 유사도 측정을 하고, 측정한 데이터를 이용하여 전체 이미지 의미량에서 해당 키워드가 갖는 의미량을 측정한다. 의미량은 이미지 검색시 질의어가 이미지에서 차지하고 있는 비율을 비교하여 가장 높은 의미량을 갖는 이미지를 우선 검색하고 의미량이 가장 큰 키워드를 대표키워드로 추출하여 WordNet상에서 동일한 의미를 갖는 계층에 단어들로 주석을 확장한다.
정보검색서비스는 '사용자가 얼마나 편리하게 검색할 수 있는가'와 '검색 결과에 얼마나 만족하는가'가 중요한데, 이는 정보검색 기술 개발에서 가장 중요하게 고려해야 할 사항이다. 본고는 과학기술 지식정보를 대상으로, 어휘망과 온톨로지적 성격을 가지고 있는 U-WIN을 기반으로 의미적인 정보검색 서비스가 가능하도록 하기 위하여, 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발 중인 U-WIN을 이용한 의미적 정보검색 기술과 시범서비스인 KISTI-STA를 소개한다.
본 논문에서는 웹 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성을 해소하기 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키기는 방법을 제안한다. 의미 정보를 이용한 질의어 중의성 해소 과정은 결과 문서집합에서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제함으로써 검색 정확도를 크게 높일 수 있는 매우 중요한 처리 과정이다. 검색의 색인어가 되는 명사 중심의 의미범주 분류를 이용하여 의미정보 지식베이스를 구축하고, 웹 문서들을 색인어와 사용되는 의미범주로 분류한다. 사용자의 질의 의미 선택과 정답문서에 대한 참조 행위를 피드백 정보로 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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