• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.1
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• pp.20-29
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• 2003

According as quantity of information is augmented rapidly in World Wide Web, users are investing more times finding correct information to on. Search function that a search agent is personalized according to user's preference degree or search objective to solve these problem should be offered. Therefore, a search agent accumulates experienced knowledge connected with user's past search in this research. When new query was given, search agent offered learning function of intelligence that decides category group through estimation method of similarity using this knowledge. So this paper showed that case based search can bring superior result in the correctness rate than other search method.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.243-249
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• 1999

구매 의사 결정 과정에서 구매자는 상품 정보와 가격 정보를 필요로 한다. 웹상의 판매자 위주의 시장으로부터 필요한 정보를 수집하려면, 구매자는 매번 구매 때마다 판매자의 사이트를 검색해야 한다. 심지어 구매자가 거래하고 있는 판매자로부터 과거에 구매한 경험이 있는 아이템을 구매하는 경우에도 마찬가지이다. 현재의 전자상거래 환경에서는, 이렇게 기억을 활용하지 않고(memory-less) 검색에만 의존하는 구매자의 행태가 일반적이다. 이 현상을 조직의 구매 경험이 구성원들에게 공유되어야 하는 기업 구매자의 경우에 있어서는 대단히 낭비적인 요소로 작용될 것이다. 구매자 에이전트에게 기억 능력을 부여하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트가 갖고 있는 정보간의 일관성을 유지해 주어야 할 필요가 있다. 최소의 노력으로 일관성을 유지하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트간에 체계적인 갱신 프로토콜이 필요하다. 본 연구에서는 6가지의 프로토콜(Instantaneous Pull, Periodic Pull, Instantaneous Push, Periodic Push, Instantaneous Solicited Push, Periodic Solicited Push)을 비교하고, 에이전트의 아키텍처와 KQML/XML에 기반 한 메시지 구조를 제시한다. 이들 프로토콜의 상황에 따른 수행 성능 평가가 진행 중이며, 이러한 상황에 적응할 수 있는 에이전트의 프로토타입이 현재 개발 중이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.373-375
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• 2002

하이퍼 텍스트 구조의 특성을 이용한 순위 평가 알고리즘 중의 하나인 HITS 알고리즘은 웹 페이지들의 상호간에 연결된 링크 정보로부터 웹 문서들의 중요도를 평가하여 순위에 따른 결과를 제시한다. 그러나 초기의 HITS 알고리즘은 문서 내의 링크 빈도 수만을 고려하고, 입력 값으로 주어지는 웹 문서 집합의 특성에 의존적인 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 웹 검색 엔진들로부터 얻어진 문서 집합에 수정된 HITS 알고리즘을 수행하는 메타 검색 에이전트를 설계하여 보다 나은 검색 성능을 구하고, 결과의 지역성을 보완한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.129-131
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• 1998

웹 에이전트는 사용자가 좀 더 손쉽게 웹 상의 정보를 얻을 수 있게 하는 것을 목표로 하는 인터넷 정보 검색 도구이다. 본 논문에서는 개인용 웹 에이전트 시스템에서 적합성 피드백(Relevance Feedback)에 의해 사용자의 취향을 학습하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 제시된 적합성 피드백에 의한 학습 방법이 사용자의 취향을 성공적으로 학습함을 보였다. 적합성 피드백을 혼용할 때와 각각 한가지만 사용할 때로 나누어 실험하였으며, 피드백이 진행되면서 검색결과의 정확도가 변화하는 정도를 관찰하였다.

• Digital Contents
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• no.10 s.65
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• pp.118-123
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• 1998

한국데이터베이스진흥센터 산하의 한국정보검색위원회에서 위원간의 연구의욕 고취와 새로운 검색 및 데이터베이스 관련 기술 보급을 위해 매월 연구발표회를 개최하고 있다. 본 코너는 매월 발표된 주제논문을 게재함으로써 정보검색과 관련된 정보를 제공하기 위해 마련된 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.3
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• pp.248-256
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• 2000

This paper presents a personalized web agent that constructs user profile which consists of user preferences on the web and recommends his/her relevant information to the user. The personalized web agent consists of monitor agent, user profile construction agent, and user profile refinement agent. The monitor agent makes a user describe his/her preferences directly and it creates the database of preference document, finally performs several keyword extraction to increase the accuracy of the DB. The user profile construction agent transforms the extracted keywords into user profile that could be confirmed and edited by the user. and the refinement agent refines user profile by recursively learning and processing user feedback. In this paper, we describe the several keyword weighting and inductive learning techniques in detail. Finally, we describe the adaptive web retrieval and push agent that perform adaptive services to the user.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.487-490
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• 2010

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.664-666
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• 2005

이 논문에서는 기존의 지식관리시스템과 P2P방식을 접목한 P2P 지식관리시스템을 제안하고 제안된 시스템의 구조와 효율적으로 지식을 검색하기 위한 지능형 에이전트 대하여 기술하였다. 에이전트의 종류는 지식추출과 추천 에이전트가 있으며, 지식추출 에이전트는 대량의 데이터에서 지식을 추출하고, 개인 맞춤형 지식 추천 에이전트는 추출된 지식에서 사용자가 관심 있는 분야의 지식을 추천해 주는 것이다. 제안된 시스템의 구조와 에이전트 기법은 회사나 단체에 속한 사용자들이 방대한 데이터, 정보 또는 사용자들의 전문성과 경험으로 축적된 지식을 빠르고 쉽게 검색하게 해주어 양질의 지식을 사용자들이 추천 받아 사용하도록 함으로써 전체 구성원의 지식도를 높이며, 이러한 지식들을 재활용하여 더욱 많은 지식과 부가 가치를 창출하도록 지원하여 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.112-114
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• 2003

현재의 웹은 동일한 답변을 요구하는 중복된 질문들과 은톨로지의 부재로 인해 심각한 자원 낭비의 문제를 안고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 에이전트를 이용한 정보 공유 시스템이 대안으로 제시되었으나, 서버 수의 급증에 따른 자료 처리시간 증가와 사용자의 의도라는 전설 다른 달변을 가져오는 등의 문제를 여전히 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 이물 해결하기 위해 RDF와 ROFS 기반의 은톨로지를 활용한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 잔바 기반의 이동 에이전트와 RDF, RDFS 기반의 은톨로지로 구성된다. 분산 이형 환경에서 독립적으로 운영되던 질의 응답 게시판을 검색할 때, 이동 에이전트는 코드의 이동으로 네트워크의 부하를 방지하고 구조화된 온톨로지는 질문에 대한 도메인을 확인함으로써 효율적인 이동 에이전트의 라우팅을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 전자상거래에서 빈번하게 발생하는 상품에 대한 소비자들간의 질의 응답 게시판에 적용하여 시멘틱 웹 환경에서 도메인 추론을 통한 에이전트 라우팅과 가중치를 부설하지 않은 클래스의 속성 비교를 이용한 검색 방법이 시간의 단축과 네트워크 부하의 감소, 그리고 기존 시스템의 가장 큰 문제점이었던 정확도(precision)와 재현율(recall)을 개선하는데 효과적이고 타당하다는 것을 보여준다.