• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.771-774
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• 2001

정보검색에서 가장 많이 사용되는 불리언(Boolean)검색에서는 키워드 일치에 의해서만 검색하는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 다양한 정보원에서 추출한 관련 용어들을 원질의어에 첨가하여 검색의 효율을 높이기 위한 질의 확장 방법들이 모색되어 왔다. 본 논문에서는 질의 확장을 위하여 사용자가 검색에 사용하였던 질의어들의 연속성을 찾아내어 첨가할 용어를 선택하고 질의 확장을 하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력한 질의어의 연속성을 찾아내는 방법으로는 데이터 마이닝 기법중 연관 규칙 탐사 방법을 이용한다. 실험은 현재 구축된 정보통신 기술기준 정도시스템에서 사용자들이 검색한 키워드 정보를 이용하였으며 사용자 검색 패턴(USP) 정보를 이용함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 좀더 연관성 있는 용어로 확장하여 사용자 중심적 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2002.08a
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• pp.241-246
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• 2002

전역적 질의확장 검색에서 단어간 공기기반 유사도를 사용할 경우에는 질의에 추가되는 용어에 부여하는 탐색가중치로 질의와의 유사도를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 과연 유사도가 탐색가중치로 최적인가는 의문의 여지가 있다. 추가용어와 질의 사이의 유사도가 가지는 특성을 살펴보고 고정가중치를 부여한 경우와 비교해보았다. 또한 실험집단이나 확장범위의 영향을 덜 받는 최적화된 추가용어 가중치를 찾기 위해 여러 가지 탐색가중치 공식을 실험하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.11
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• pp.1121-1125
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• 2010

This paper proposes a Wikipedia-based feedback method for in-depth blog distillation whose goal is to find blogs that represent in-depth thoughts or analysis on a given query. The proposed method uses Wikipedia articles which are relevant to the query. TREC Blogs08 collection which is a large-scale blog corpus and English Wikipedia dump were used for experiments, The proposed method significantly increased the retrieval performance including MAP over the conventional post based feedback method.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.5 s.101
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• pp.773-780
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• 2005

If XML queries are expanded based on ontology, broader search may be possible. On the other hand, queries that are not adequate to target documents may also degrade the search efficiency. We try to improve query adequacy by expanding query based on a reduced ontology, which is the result of ontology and target DTD match. The match considers ontology concepts and DTD elements as well as ontology and DTD attributes. Since the reduced ontology can improve the hit ratio of queries and also be successively reusable for XML documents of a kind, the proposed method can improve XML search efficiency.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.6-8
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• 2000

XML 문서의 폭발적인 확산에 따라 Web상의 각 사이트는 XML 문서를 분산 저장하여 관리하고 있다. 그리고 XML 문서들 간에는 다양한 링크를 통해 관련된 정보를 참조할 수 있다. 그러나 현재까지 XML과 관련하여, 링크를 지원하는 질의어 개발이나 링크를 활용한 XML 검색 시스템 개발에 대한 연구는 미비하다. 본 논문에서는, 실제 Web상에 분산되어 저장된 전자 문서들 중 하이퍼링크로 연결된 XML 문서들을 대상으로, 링크를 지원하기 위해 기존 XML 질의어를 확장에 대해 연구하였다. 이를 위해 XML 링크를 지원하는 질의의 유형을 분류하고, 링크를 지원하기 위한 XML 질의어의 확장에 대해 기술한다. 그리고 링크를 활용한 XML 질의 처리 방안에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.352-356
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• 2004

Without detailed exact knowledge of a retrieval collection, most users find it difficult to formulate effective queries. A method to overcome this difficulty is to use query expansion that reformulates better query from initial query. In this paper we propose concept based query evaluation method using concept of class that retrieved from initial query.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.743-750
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• 2003

In this paper, we propose a query expansion and weighting method for document filtering to increase precision of the result of Web search engines. Query expansion for document filtering uses ConceptNet, encyclopedia and documents of 10% high similarity. Term weighting method is used for calculation of query-documents similarity. In the first step, we expand an initial query into the first expanded query using ConceptNet and encyclopedia. And then we weight the first expanded query and calculate the first expanded query-documents similarity. Next, we create the second expanded query using documents of top 10% high similarity and calculate the second expanded query- documents similarity. We combine two similarities from the first and the second step. And then we re-rank the documents according to the combined similarities and filter off non-relevant documents with the lower similarity than the threshold. Our experiments showed that our document filtering method results in a notable improvement in the retrieval effectiveness when measured using both precision-recall and F-Measure.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.11
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• pp.611-616
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• 2017

In the area of Information Retrieval, Query Expansion is a well-known technique that uses external knowledge to increase an inquiry generated by users. However, ambiguous words used in the query decrease the performance of search tools. In this paper, we propose a solution to the above problem, by using domain knowledge which identifies the meaning of words in the query. In particular, we present a domain centered query expansion technique that magnifies a query using domains. By comparing with various query expansion models, we demonstrate that the proposed model performs better than the other models.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.18 no.3
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• pp.29-40
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• 2001

In this paper, we suggest a query optimization algorithm to select the optimal processing method of an extended boolean query on inverted files. There can be a lot of methods for processing an extended boolean query according to the processing sequence oh the keywords con tamed in the query, In this sense, the problem of optimizing an extended boolean query it essentially that of optimizing the keyword sequence in the query. In this paper, we show that the problem is basically analogous to the problem of finding the optimal join order in database query optimization, and apply the ideas in the area to the problem solving. We establish the cost model for processing an extended boolean query and develop an algorithm to filled the optimal keyword-processing sequence based on the concept of keyword rank using the keyword selectivity and the access costs of inverted file. We prove that the method selected by the optimization algorithm is really optimum, and show, through experiments, that the optimal method is superior to the others in performance We believe that the suggested optimization algorithm will contribute to the significant enhancement of the information retrieval performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1128-1130
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• 2015

SQL 질의와 분산 처리를 위한 맵리듀스 함수를 통합 제공하면 쉽고 인터렉티브한 SQL 질의에서 맵리듀스 프로그래밍의 풍부한 표현력을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 SQL 질의와 맵리듀스 함수를 통합하기 위해서 확장연산자를 이용하여 SQL 질의를 확장하는 방법을 제안한다.