• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.754-757
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• 2010

질의 확장은 초기 검색결과에서 질의와 연관된 단어를 선택하여 질의를 확장함으로써 검색 성능을 향상시키는 기법이다. 페이지 랭크(PageRank) 알고리즘은 웹문서 사이의 링크구조를 이용하여 문서들의 상대적인 중요성을 측정하기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 문서들 사이의 관계가 아니라 문서 안에서 단어 그래프(Word Graph)를 통해 단어들 사이의 상대적인 중요성을 계산하였다. 질의와 가까이 위치한 단어들 사이의 관계를 단어 그래프에 적용하여 중요도를 계산하고 확장단어를 선택한다. 본 논문의 유효성을 검증하기 위해 웹문서 집합인 TREC WT10g 에 대해 실험하였고, 적합모델(Relevance Model)보다 MAP(Mean Average Precision)가 4.1% 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.767-770
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• 2018

인공지능의 발달로 사람이 사용하는 자연어 형태의 문장을 통해 정보를 주고받는 질의응답 시스템이 주목받고 있다. 이러한 질의응답 시스템은 자연어로 구성된 사용자의 질의문에서 의도를 정확하게 파악해야 한다. 단순히 질의어의 키워드에 의존한 검색은 단어의 중의성을 고려하지 않아 질의문의 의도를 정확히 파악하는 데 문제가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 질의문의 의미와 맥락에 따른 연관성을 이용하여 유의어를 확장하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩을 통해 생성된 단어 유사도를 이용하여 질의문에서 추출된 키워드를 확장하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.214-216
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• 2002

시간에 따라 변화하는 사건을 기록하는 시간 데이타베이스에서는 사건을 저장할 때 시간 속성도 같이 저장한다. 최근에는 시간 데이타베이스의 속성을 고려하여 집지 함수와 같이 기존의 연산자를 확장하여 시간 데이타베이스에서 효율적으로 처리하려는 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 사용자들은 종종 여러 애트리뷰트에 가중치를 두고 그 가중치 순서대로 결과가 보여지는 순위 질의를 실행한다. 기존의 순위 질의 개념을 그대로 시간 지인 데이타메이스에서 사용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 기존의 순위 질의에 시간 개념을 확장한 시간 순위 질의를 정의한다. 또한 시간 순위 질의 처리방법을 제 시 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.103-109
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• 2009

We build the web document recommending agent system which offers a certain amount of web documents to each user by monitoring and learning the user's action of web browsing. We also propose a method of query expansion using the Korean thesaurus. The queries to search for new web documents generate a candidate set using the Korean thesaurus. We extract the words which are mostly correlated with the queries, among the words in the candidate set, by using TF-IDF and mutual information. Then, we expand the query. If we adopt the system of query expansion, we can recommend a lot of web documents which have potential interests to users. We thus conclude that the system of query expansion is more effective than a base system of recommending web-documents to users.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.14 no.1
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• pp.219-230
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• 2003

The purpose of this study is to improve of retrieval effectiveness to clustered and filtered document through query expansion. The result of this research prove that extended queries and documents, information in encyclopedia, clustering and filtering techniques are effective to promote retrieval effectiveness.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1136-1139
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• 2012

본 연구에서는 EPCIS(전자상품코드 정보 서비스) 시스템의 요구사항인 추상화, 고성능, 확장성, 상호 운용성을 기반으로 EPCIS 시스템의 구조를 설계하고 구현한다. EPCIS 시스템의 추상화를 위해 기존에 존재하는 다양한 데이터 베이스 시스템과 상호 운용을 위한 공통 인터페이스를 구현하고 내부적으로 확장 질의 인터페이스, 공통 질의 언어를 가진다. 연속 질의 처리 시간을 감소 시키고 중복된 결과를 효과적으로 처리하기 위한 연속 질의 처리 모듈을 구현한다. 또한 RFID(전자 태그)의 이력 추적 질의의 고성능을 지원하기 위해 RFID 환경에 최적화된 색인 기술과 질의 처리를 위한 구성 요소(Component)를 추가하여 EPCIS 시스템의 고성능 질의 처리를 가능하게 한다. 또한 확장성을 위해 저장소(EPCIS Repository) 관리자를 구현하여 비즈니스 이벤트의 메타 데이터의 스키마를 정의하여 새로운 종류의 비즈니스 이벤트를 쉽게 등록하고 사용할 수 있도록 하였다. 또한 기업의 응용 시스템과 협력 기업간에 정보 교환을 위해서 EPC 글로벌에서 제시하는 웹 서비스를 지원하며 표준 데이터 형식인 확장성 생성 언어(XML)를 사용한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.3
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• pp.297-303
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• 2005

When confronted with a query, question answering systems endeavor to extract the most exact answers possible by determining the answer type that fits with the key terms used in the query. However, the efficacy of such systems is limited by the fact that the terms used in a query may be in a syntactic form different to that of the same words in a document. In this paper, we present an efficient semantic query expansion methodology based on a question category concept list comprised of terms that are semantically close to terms used in a query. The semantically close terms of a term in a query may be hypernyms, synonyms, or terms in a different syntactic category. The proposed system constructs a concept list for each question type and then builds the concept list for each question category using a learning algorithm. In the question answering experiments on 42,654 Wall Street Journal documents of the TREC collection, the traditional system showed in 0.223 in MRR and the proposed system showed 0.50 superior to the traditional question answering system. The results of the present experiments suggest the promise of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.23-26
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• 2001

순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, p-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.51-55
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• 2016

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.45-53
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• 2003

The significances of this paper are of two points. One is that this research develops the query expansion search by adding the related terms based on the dictionary to the original query terms. This method shortens the process of the conventional model of query expansion utilizing the feedback data of the search. The other is that this research tries to find out the optimal point of precisions and recalls by differentiating the weight ratio between original quay and additional terms. This method shows that the efficiency and precision of query expansion search increase.