Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.2
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pp.8-15
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2003
Recently various of information suppliers provide information via WWW so the necessary of search engine grows larger. However the efficiency of most search engines is low comparatively because of using simple pattern match technique between user's query and web document. A specialized search engine returns the specialized information depend on each user's search goal. It is trend to develop specialized search engines in many countries. However, most such engines don't satisfy the user's needs. This paper proposes the specialized search engine for ocean information that uses user's query related with ocean and the association rules in web data mining can prove relation between web documents. So this search engine improved the recall of data and the precision in existent search method.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.3
no.2
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pp.72-84
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2000
Information retrieval system plays a key role in the information society to store digital documents with efficiency and to provide user with the information through the retrieval very fast. Especially, indexing is a prerequisite function for the information retrieval system in order to retrieve the information of the documents effectively which are saved in database. In this paper, we propose an indexing method using text partition. This method can retrieve educational documents in short processing time. We applied the suggested indexing method to real information retrieval system, and proved its excellent functions through the demonstration.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.16
no.4
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pp.75-94
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1999
Indexing is a prerequisite function for the information retrieval system in order to retrieve the information of the documents effectively which are saved in database. As a digital data increases in accordance with the development of a computer, the numbers of literatures to be saved in database have also been increased in a large volume. To retrieve such documents of large volume, a lot of system resources and processing time will be required. In this paper, we suggest a advanced indexing method using text partition. This method can retrieve the documents of large volume in short processing time. We applied this suggested indexing method to real information retrieval system, and proved its excellent functions through the demonstration.
With the development of smart transportation, people are likely to find their paths by using navigation and map application. However, the existing retrieval system cannot output the correct retrieval result due to the inaccurate query. In order to remedy this problem, set-based POI search algorithm was proposed. Subsequently, additionally a method for measuring POI name similarity and POI search algorithm supporting classifying duplicate characters were proposed. These algorithms tried to compensate the insufficient part of the compensate set-based POI search algorithm. In this paper, accuracy improvement methods for measuring string similarity in POI data retrieval system are proposed. By formulization, similarity measurement scheme is systematized and generalized with the development of transportation. As a result, it improves the accuracy of the retrieval result. From the experimental results, we can observe that our accuracy improvement methods show better performance than the previous algorithms.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.136-138
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2000
대용량의 멀티미디어 자료를 기반으로 하는 산업의 급성장은 이에 적합한 효율적인 저장 및 검색시스템을 요구하고 있다. 그러나, 멀티미디어 자료의 고차원적인 특성은 저장과 검색에 있어 성능을 저하시키는 문제점으로 지적되고 있다. 이를 해결하기 위하여 멀티미디어 자료로부터 저차원의 특성을 추출하여 내용기반 검색을 수행하는 연구가 진행되어오고 있다. 본 논문에서는 이미지내의 객체 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 이용하여 저차원의 색상정보와 모양정보를 추출하는 기법을 제안한다. 히스토그램정보는 이미지의 객체를 포함하는 MBR을 이용하여 9개의 타일로 균등분할하여 추출하며, 모양정보는 객체 MBR의 중심으로부터 16방향의 스캐닝을 통해 16개의 점으로 구성된 모양정보를 추출한다. 실험을 통하여 추출된 정보의 검색성능을 평가하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1431-1434
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2013
최근 소셜 네트워크 서비스 사용자의 폭발적인 증가 추세와 더불어 사용자 기반의 정보 공유 패러다임이 확산됨에 따라 효과적인 정보 공유를 위한 검색 방법 및 정보 분류의 필요성이 대두되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 관계도 탐색, 유사한 관심사의 사람들과 정보 공유, 추천시스템 등의 주요 서비스를 사용자 기반으로 구축하는 방향으로 연구가 진행되고 있으나 낮은 정보의 신뢰성으로 인해 지능적인 검색 및 정보 분류에 한계가 있었다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 을 기반으로, 낮은 정보의 신뢰성을 높이고 사용자의 소셜 검색 만족도를 높일 수 있는 사용자 그룹 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 Facebook 사용자의 메타데이터를 수집하고 관계로 맺어진 사용자들간의 친밀도를 메타데이터 기반으로 계산하며 유사한 관심 정보에 따라 분류하고 효과적으로 사용자들을 그룹화한다. 마지막으로 실험을 통해 관계로 이루어진 사용자 친밀도와 그룹 분류가 효과적으로 수행되었음을 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.81-84
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2004
XML 문서는 관계형 테이블과는 달리 문서의 구조가 매우 복잡하고 불규칙하여 부분적인 정보를 최대한 활용하는 전문 검색이 일반적인 구조적 검색보다 더 중요한 역할을 한다. XML 문서는 계층이 있으므로 계층을 사용하는 전문 검색 연산은 계층을 제공함으로써 검색 공간을 줄여서 검색의 정확성과 효율성을 훨씬 더 높일 수 있다. 전문 검색 연산을 효과적으로 지원하기 위한 방법으로는 역인덱스를 (inverted index) 사용하는 것이 가장 일반적인 방법이다. 지금까지의 전문 검색을 위한 XML 문서의 구조 정보를 표현, 저장하는 방법들은 문서의 내용이 변경되지 않는 정적 문서(static documents)만을 고려하여 왔다. 이 방법들은 문서가 동적으로 변화할 경우 저장된 문서의 구조 정보 중에서 많은 부분을 다시 표현해야 하는 비효율적인 면이 있다. 본 논문은 XML 문서의 동적인 변화를 지원하면서 동시에 복잡한 XML 전문 검색을 지원하기 위한 방법으로 경로 스트링을 사용하는 효율적인 역 인덱스 구축 기법을 제안하고 제안하는 방법이 복잡한 문서의 검색과 문서의 동적인 변화를 효율적으로 검색할 수 있음을 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.97-100
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2002
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성을 가지기 때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 사용자가 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링와 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지끼리는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축하여 검색이 빠르게 이루어지는 유사 검색방법을 제안한다 제안 검색 방법은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱기법의 인덱싱을 같이 적용함으로써 VQ(Vector Quantization)보다 높은 재현율과 정확도를 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.106-108
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2003
XML은 고유의 확장성과 문서 관계성의 우수성을 활용하여 새로운 정보 공유 환경의 표준으로 자리잡고있다. XML 문서의 사용이 많아지면서 대용량의 XML 문서를 효과적으로 저장, 관리 및 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 연구는 관계 데이터베이스 시스템(RDBMS)을 기반으로 XML 문서를 저장하고 검색할 수 있게 하기 위해서 Numbering 기법에 의한 XML문서 저장 기법을 사용하였다. XQuery 질의를 SQL문장으로 변환시켜서 수행함으로써 XML 데이터에 대한 검색을 가능하게 하였다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.1
s.63
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pp.103-120
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2007
Node is the semantic unit and a part of structured document. Information retrieval from structured documents offers an opportunity to go subdivided below the document level in search of relevant information, making any element in an structured document a retrievable unit. The node-based document retrieval constitutes several similarity calculating methods and the extended node retrieval method using structure information. Retrieval performance is hardly influenced by the methods for determining document similarity The extended node method outperformed the others as a whole.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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