• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.619-626
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• 2012

주요 검색엔진들은 확장 및 연관검색어를 추천하는 서비스를 제공함으로써 질의어 확장에 대한 사용자의 검색 편의성을 제공하고 있다. 하지만 많은 수의 사용자가 많이 찾는 검색어 즉, 대중성을 근거하여 제공되는 확장 및 연관검색어 추천 서비스는 사용자의 만족도를 높이는데 한계가 있다. 왜냐하면 사용자마다 생각하는 차이가 존재하며 선호하는 질의 및 관심 분야도 다르기 때문이다. 본 논문에서는 사용자의 정보요구에 적합한 효율적인 확장검색어를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하고 웹 사용자의 정보검색 과정에서 최초 질의어 입력 후 질의어 확장 과정에서 사용자의 편의성을 향상시키고자 하였다. 평가결과 제안시스템은 검색엔진에서 추천하지 못한 구글 41% 및 야후 48%의 확장검색어를 추천할 수 있었으며 사용자의 편의성을 위하여 대중성 기반으로 추천되고 있는 확장 및 연관검색어 추천 서비스의 한계를 보완하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.321-326
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• 2009

기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 사용자가 원하는 정확한 정보를 찾기가 어렵다. 따라서 최근에는 개인의 검색 패턴을 분석하여 검색에 반영함으로써 검색 결과에 대한 만족도를 높이기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화 검색을 통해 사용자는 방대한 웹상의 정보들 중 자신의 검색 의도에 보다 적합하고 정확한 정보를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사용자들의 질의어 사용 빈도수(Frequency)에 대한 랭킹 정보를 통해 최근 주요 관심사(Interest)를 파악하고, 주요 관심사 별로 형성된 커뮤니티(Community)를 기반으로 수행되는 개인화 검색 방안을 제안한다. 실험결과 질의어 빈도수, 관심사 및 커뮤니티를 검색에 반영할 경우 개인의 검색 의도에 보다 적합한 검색 결과가 제공되는 것을 확인할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제27권2호
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• pp.37-60
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• 2010

이 연구는 이미지 특성 범주와 관련하여 질의 재구성 패턴을 탐색하고자 하였다. 이러한 연구 목적을 수행하기 위해서 Excite 웹검색 엔진 로그 데이터가 사용되었으며, 총 592 세션과 2,445 질의어가 분석되었다. 데이터 분석은 Batley의 정보 형태 구분과 선행 연구에서 밝혀진 팻싯과 서브팻싯을 활용하여 수행되었다. 분석결과는 두가지 형태로 구분하여 제시되었다. 첫째, 질의 재구성에 관한 분석결과이다. 질의 분석 결과, 가장 많은 부분을 차지하는 범주는 특정어(specific)와 지칭어(nameable)이며, 이러한 경향은 다양한 정보 탐색 단계에서도 지속적으로 나타났다. 둘째, 질의 재구성 패턴과 관려하여, 평행이동이 가장 많이 나타났으며, 이러한 경향은 최초 혹은 직전 질의 범주에 따라 근소한 차이를 보였다. 범주 전환 분석에서는 높은 비율(60%-80%)로 검색 질의의 범주가 지속적으로 동일한 범주에 머무르는 경향을 밝혀내었다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템 설계와 구현에 있어서, 이용자의 질의 선정 과정에 도움을 제공하고 효과적인 시소러스 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.73-83
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• 2007

완전 일치 방법을 주로 사용하는 정보 검색 시스템에서 외래어 이형태를 검색할 수 있도록 위해서는 외래어 이형태를 자동 생성하는 전처리나 질의어 확장이 필요하다. 본 연구에서는 하나의 외래어가 입력되면, 이를 근거로 실제 사용될 만한 외래어 이형태들을 효과적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 혼동 자소를 단순하게 치환하는 방법은 불필요한 이형태를 과도하게 생성하므로, 본 연구에서는 실제 문서에 사용된 외래어 이형태들로부터 혼동 패턴을 학습하고, 이를 확률로 계산하여 생성 순서를 조절하였다. 특히, 혼동 패턴에서 좌우문맥을 고려하고 지역 치환 확률과 전역 치환 확률을 계산하여 조기에 많이 사용하는 이형태를 생성하도록 하였다. KT SET 2.0에서 추출한 이형태 데이터에 대해 실험한 결과, 상위 20개의 생성으로도 평균 80% 이상 찾아내어 이 방법이 매우 효과적임을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.795-802
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• 2002

본 논문은 2-패스 점수 부여 방법에 기초한 정답 후보 색인기를 이용하여 고속, 고정밀의 질의 응답을 실현하는 한국어 질의 응답 시스템을 제안한다. 제안한 정답 후보 색인기의 색인 과정은 다음과 같다. 먼저, 대상 문서에 포함된 모든 정답 후보들을 추출한다. 그리고, 2-패스 점수 부여 방법을 이용하여 각 정답 후보와 밀접하게 연관된 주변 내용어들에게 점수를 부여한다. 마지막으로 데이터베이스에 각 정답과 점수가 부여된 내용어들을 역파일 형태로 저장한다. 사용자의 질의에 포함된 의도(질의 유형)을 파악하기 위해서는 수동으로 구축된 lexico-syntactic 패턴을 이용한다. 이러한 색인 방법과 질의 처리 방법을 이용하여, 제안된 질의 응답 시스템은 빠른 응답 시간을 보장하고 정확률을 향상시킨다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.233-236
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• 2011

일반적인 문서에 대한 정보 검색 연구는 활발히 진행되고 있으며, 일상 생활 속에서도 대중화되어 많이 사용되고 있다. 이에 따라 음성, 이미지 검색 등 특정 분야의 검색에 대한 연구도 활발히 진행되고 있지만, 수학식 검색에 대한 연구는 비교적으로 미비한 실정이다. 수학식 검색과 관련된 연구들은 대부분 MathML (Mathematical Markup Language), TeX 등으로 작성된 수학식을 대상으로 진행되었지만, 특정 언어나 별개의 수학 입력 툴들을 이용한 검색 방법은 일반 사용자들이 사용하기에는 쉽지 않다는 단점이 있다. 그래서, 본 논문에서는 일반 문서 검색과 마찬가지로, 수학식을 읽듯이 한글을 입력했을 때 색인어 추출 방법 및 검색 방법에 대해 제안한다. 실험을 위해서 수학 문제집에 나오는 1,432개의 수학식을 한글화 시켰고, 한글화된 결과에 대해 패턴 등을 추출하여 MRR (Mean Reciprocal Rank), $Rel_{EQ}$@N(Relevance evaluation at N)로 평가하였다. 100개의 한글 질의어에 대해 MRR@5로 계산된 수학식 검색 결과가 약 0.6 정도 되는 것을 확인할 수 있었고, 학습 데이터에 포함되지 않은 질의수학식 5개에 대해 $Rel_{EQ}$@5로 계산했을 때 평균 60% 의 정확률을 보였다.

• 인지과학
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• 제15권3호
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• pp.35-44
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• 2004

인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 많은 양의 정보가 다양한 채널을 통해 제공되고 있다. 이와 더불어 사용자들은 효과적인 정보 제공 서비스를 원하고 있으며, 정보 교환에 도움을 주는 가상 대리자 역할의 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 패턴매칭 기법과 베이지 안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용하여 사용자 질의 의도를 분석한 후 적절한 답변을 제공할 수 있는 질의응답 에이전트를 개발한다. 이때 유의어 사전을 이용한 키워드 데이터베이스를 구축함으로써 동의어 관계를 가진 유사 키워드 등의 사용자에 따른 다양한 지식표현 문제를 해결한다. 실제 의류 사이트를 소개하는 점 사이트에 적용해 봄으로써 그 가능성을 평가해 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.73-75
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• 2003

이 연구에서는 XML 문서의 효율적인 검색을 위해 XML 데이터에서 색인어를 추출하고 가중치를 부여하여 내용기반 인덱스를 구축하고, 질의와 문서간의 유사도가 높은 문서들을 사용자에게 제공함으로써 기존의 경로 중심 혹은 패턴매칭 형태의 XML 문서 검색 기능을 확장하고자 한다. 내용기반 검색을 지원하는 XML 문서 검색시스템을 설계하고, 내용기반 검색과 관련한 이슈들을 논의한다. 개발 중에 있는 연구용 프로토타입 시스템을 이용하여 질의에 대한 내용기반 검색 결과를 간단히 소개한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.24-29
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• 2022

정보 추출 및 질의응답 시스템 등 다양한 자연어 처리 분야에서 사용되는 의미역 결정은 주어진 문장과 서술어에 대해 서술어와 연관성 있는 논항들의 관계를 파악하는 작업이다. 입력으로 사용되는 서술어는 형태소 분석과 같은 어휘적 분석 결과를 이용하여 추출하지만, 한국어 특성상 문장의 의미에 따라 다양한 패턴을 가질 수 있기 때문에 모든 언어학적 패턴을 만들 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전에 언어학적 패턴을 정의하지 않고 신경망 모델과 사전 학습된 임베딩 모델 및 형태소 자질을 추가한 한국어 서술어를 인식하는 방법을 제안한다. 실험은 모델의 변경 가능한 파라미터에 대한 성능 비교, 임베딩 모델과 형태소 자질의 사용 유무에 따른 성능 비교를 하였으며, 그 결과 제안한 신경망 모델이 92.63%의 성능을 보였음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.299-301
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• 2000

XML은 문서의 구조를 독립적으로 작성할 수 있어 문서의 체계적인 구조화가 가능하다. 이러한 이유로 최근, XML 문서를 구조화하여 데이터베이스에 저장, 관리하는 XML 문서 관리 시스템 연구가 활발하다. XML 문서 관리 시스템은 XML의 구조 정보를 효과적으로 표현하기 위해 여러 가지 기법을 사용하고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 XML 문서 구성에 따라 저장 스키마가 유동적이거나 문서 정보 검색의 제약을 가지고 있을 뿐만 아니라, DTD의 문서 구조가 순환 관계와 같이 복잡한 형태를 지닐 때, 그 구조를 적절히 반영하지 못하거나, 구조를 반영하더라도 검색 시, 모든 요소를 순차적으로 탐색해야 하는 등의 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 XML의 내용이나 구성에 영향받지 않는 저장 스키마를 설계하고 정보검색의 제약을 해결가능한 경로 정보를 제안한다. 또한 순환 관계를 갖는 DTD의 구조 정보를 비 순환 구조 부분과 순환 구조 부분으로 분리, 정의하고 질의처리 시, 입력되는 XML-QL을 SQL로 변환하기 위하여 XML-QL의 패턴을 분류하고 이에 따른 중간 단계의 SQL을 정의하여 질의어 변환기법을 제안한다.