Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.295-297
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2000
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 내용이다. 본 논문은 전문가 검색 엔진을 만드는 과정에서 초기 작업에 해당하는 웹 정보 수집에 대한 논문이다. 본 논문은 웹 페이지에서 하이퍼링크와 참조되는 웹 페이지에 대한 표면 지식을 이용하여, 홈페이지 그래프를 작성한다. 그리고 나서 홈페이지 그래프와 사전에 미리 준비된 개념 그래프를 이용하여, 웹 페이지 수집 중 특정 전문 분야에 해당하는 웹 페이지인지를 판별하여 사용자가 수집하고자 하는 분야에 대한 웹 페이지만을 수집한다. 본 논문은 이에 대한 개념, 설계 및 구현과 앞으로의 개선 상황을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.12-14
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1998
지식구조로 시소러스를 이용하는 기존의 정보검색 시스템들이 사용자에게 만족할 만한 검색결과를 제시하지 못하고 있다. 이것은 기존의 정보검색 시스템들이 이용하고 있는 시소러스 구조가 사람의 지식구조와 다르고, 시소러스를 이용하는 검색 방법이 사람의 검색 방법과 차이가 있기 때문이다. 본 논문에서는 어떤 분야의 인간 전문가가 해당분야에 관한 전문지식이 없는 일반인이 필요로 하는 정보를 찾아주는 방법을 모델링한 지능형 정보검색 시스템을 개발하기 위하여 인간 전문가의 지식구조를 모방한 시소러스 구조를 설계하였고, 인간 전문가의 검색 방법을 모방한 검색 방법을 고안하였다. 설계된 시소러스 구조에는 인간 전문가의 지식구조 내에 표현되어 있는 여러 종류의 관계들이 포함되어있고, 고안된 검색방법은 관련도를 사용자의 질의어와 확장된 색인어 사이의 관계의 종류를 추론한 결과와 거리 단계를 고려하여 평가한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.298-300
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2000
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특별한 정보를 모야 특정 정보를 검색하기 위한 엔진이다. 인터넷의 홈페이지는 서로를 연결하는데 하이퍼링크(hyperlink)를 사용하는데 이런 하이퍼링크(hyperlink)에 있는 정보를 이용하여 홈페이지와 홈페이지 사이의 연결관계를 모은 결과를 전문가 검색 엔진에서 모은 키워드와 웹 사이트를 이용하여 각 키워드 간의 관련성을 데이터 마이닝 기법을 사용해서 각 키워드나 웹 페이지간의 상관관계에 대한 개념을 추출한다. 본 논문에서는 이런 홈페이지 간의 추출을 이용한 시스템 설계와 구현 결과를 보여준다.
Most of the researchers establish research directions to conduct the study of new fields by getting advice from experts or through the papers of experts. The existing academic data search services provide paper information by field but do not provide experts by field. Therefore, users should decide experts by field using the searched papers by themselves. In this paper, we design and implement an expert search system by discipline through big data processing based on papers that have been published in the academic societies. The proposed system utilizes distributed big data storage systems to store and manage large papers. We also discriminate experts and analyze data related to the experts by using distributed big data processing technologies. The processed results are provided through web pages when a user searches for experts. The user can get a lot of helps for the research of a particular field since the proposed system recommends the experts of the corresponding research field.
An expert search method using a large amount of academic data that can provide users with representative research results and advice is required. Since the existing expert search methods perform the expert search based on user profile or activity information, they have a problem that it is hard to discriminate the expert when we do not know the user profile or activity information. In this paper, we propose an academic expert search method using the importance and quality of a paper. The importance of a paper is computed by considering its scarcity and up-to-date topics. The quality of a paper is evaluated by considering the number of citations, IF of Journal, recency and author relations. To show the superiority of the proposed method, we compare it with the existing scheme through the performance evaluation in terms of recall and precision.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.346-348
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2001
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 지칭한다. 특정 전문 분야를 위한 검색 엔진은 제작하기 위해서는 해당 분야만으로 구성된 웹 문서가 필요하다. 본 논문에서 제안한 전문가 검색 엔진은, 특정 분양의 웹 문서만 수집하기 위해서 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하였다. 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하기 위해서는, 개념 지식이 특정 분양에 대해 충분히 수집이 되어야 하며, 다른 분야와 충돌하지 않아야 한다. 이러한 개념 지식을 구축하는 것은 사람의 손으로 하는 것은 매우 어려운 일이므로, 본 논문에서는 학습을 토하여 개념 지식을 확장하고, 이를 전문가가 개입하여 학습 과정을 확인하였다. 본 논문은 개념 지식의 학습과 효용성에 대한 실험 및 결과에 대한 논문이다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.1
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pp.183-190
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2012
This study constructs an expert search system which has a mutual cooperation function based on thesis and author profile. The proposed methodology is as follows. First, we propose weighting method which can search a keyword and the most relevant keyword. Second, we propose a method which can search the experts efficiently with this weighting method. On the preferential basis, keywords and author profiles are extracted from the papers, and experts can be searched through this method. This system will be available to many fields of social network. However, this information is distributed to many systems. We propose a method using multi-ontology to integrate distributed data. The multi-ontology is composed of meta ontology, instance ontology, location ontology and association ontology. The association ontology is constructed through analysis of keyword association dynamically. An expert network is constructed using this multi-ontology, and this expert network can search expert through association trace of keyword. The expert network can check the detail area of expertise through the research list which is provided by the system.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.19-20
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2016
많은 연구 종사자들은 기존 연구를 참고하거나 특정 분야 연구자를 검색하기 위해 학술 검색 사이트를 이용한다. 그러나 학술 검색 사이트는 주제 또는 사용자별 발간 연구 결과물은 검색할 수 있지만 연구 분야별 전문가를 제공하지 않는다. 본 논문에서는 공개된 학술 빅데이터 분석을 통해 분야별 전문가를 검색하는 시스템을 제안한다. 제안하는 기법에서는 특정 분야에 대한 전문가 검색뿐만 아니라 연구자와 관련된 인적 네트워크를 제공한다. 또한, 웹 기반 인터페이스를 제공을 통해 사용자 접근성을 향상시킨다.
본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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