• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.120-122
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• 1999

World Wide Web은 하이퍼미디어라는 뛰어난 사용자 인터페이스 기능을 제공함으로써 인터넷을 대중화 시켰고, 전자상거래라는 인터넷의 상업화도 가능하게 되었다. 이와 같은 전자상거래에서 필수적인 기술 중의 하나는 사용자가 원하는 상품의 카탈로그를 쉽고 빠르게 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 전자 카탈로그를 정의하고 질의하는 모델을 제안하여 전자 카탈로그 시스템을 보다 쉽게 구축하고 유지하며 사용자의 요구사항을 만족하는 상품에 대한 카탈로그를 보다 쉽게 검색할 수 있는 방법을 제공하는 것이다. 본 모델의 주된 아이디어는 상품에 대한 정보를 표현하는 기존의 카탈로그와 계층적 검색을 위해 존재하는 분류체계를 통합하여 하나의 객체로 정의하고 그 객체에 대한 질의 언어를 정의함으로써 기존의 카탈로그에 대한 개념을 확장하여 전자 카탈로그 시스템 전반에 관한 검색을 용이하도록 하는 것이다. 확장된 카탈로그는 하나의 객체로 정의되기 때문에 질의에 의해 전체를 필터링해서 일부분만을 보여주거나, 사용자가 원하는 형태로 재구성하는 것이 가능하게 된다. 이를 위해 본 모델에서는 상품에 대한 정보를 그래프 형태로 정의하고 그들을 계층적으로 분류하는 분류 체계에 대해서 설명한다. 그리고 확장된 카탈로그를 각 상품과 카테고리를 노드로 한 그래프 형태로 정의하고 그에 대한 질의어를 제안한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.2
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• pp.27-41
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• 2003

Query logs are online records that capture user interactions with information retrieval systems and all the search processes. Query log analysis offers ad advantage of providing reasonable and unobtrusive means of collecting search information from a large number of users. In this paper, query logs of NAVER, a major Korean Internet search service, were analyzed to investigate the information seeking behabior of NAVER users. The query logs were collected over one week from various collecions such as comprehensive search, directory search and web ducument searc. It is expected that this study could contribute to the development and implementation of more effective web search systems and services.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.19 no.3
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• pp.111-122
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• 2002

In order to investigate information seeking behavior of web search users, this study analyzes transaction logs posed by users of NAVER, a major Korean Internet search service. We present a session definition method for Web transaction log analysis, a way of cleaning original logs and a query classification method. We also propose a query term definition method that is necessary for Korean Web transaction log analysis. It is expected that this study could contribute to the development and implementation of more effective Web search systems and services.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.39 no.1
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• pp.265-278
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• 2005

This study examines web query types and topics submitted to Naver during one year period by analyzing query logs and click logs. Query logs capture queries users submitted to the system, and click logs consist of documents users clicked and viewed. This study presents a methodology to classify query types and topics. A method for click log analysis is also suggested. When classified by query types, there are more site search queries than content search queries. Queries about computer/internet. entertainment, shopping. game, education rank hightest. The implications for system designers and web content providers are discussed.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.9
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• pp.637-648
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• 2009

As the cost of disks decreases, PCs are soon expected to be equipped with a disk of 1TB or more. Assuming that a single person generates 1GB of data per month, 1TB is enough to store data for the entire lifetime of a person. This has lead to the growth of researches on lifelog management, which manages what people see and listen to in everyday life. Although many different lifelog management systems have been proposed, including those based on the relational data model, based on ontology, and based on file systems, they have all advantages and disadvantages: Those based on the relational data model provide good query processing performance but they do not support complex queries properly; Those based on ontology handle more complex queries but their performances are not satisfactory: Those based on file systems support only keyword queries. Moreover, these systems are lack of support for lifelog group management and do not provide a convenient user interface for modifying and adding tags (metadata) to lifelogs for effective lifelog search. To address these problems, we propose a lifelog management system based on the relational data model. The proposed system models lifelogs by using the relational data model and transforms queries on lifelogs into SQL statements, which results in good query processing performance. It also supports a simplified relationship query that finds a lifelog based on other lifelogs directly related to it, to overcome the disadvantage of not supporting complex queries properly. In addition, the proposed system supports for the management of lifelog groups by providing ways to create, edit, search, play, and share them. Finally, it is equipped with a tagging tool that helps the user to modify and add tags conveniently through the ion of various tags. This paper describes the design and implementation of the proposed system and its various applications.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.284-286
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• 1999

본 논문은 지능적 이미지 검색 시스템을 위한 질의 패턴 탐사를 제안한다. 지능적 이미지 검색 시스템은 이미지 검색시 질의 로그로부터 사용자의 검색 패턴을 탐사하여 패턴에 따라 연관된 검색을 동시에 수행함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템의 질의 로그 마이닝 과정에서 필요한 질의 패턴 탐사 방법을 제안한다. 연관 규칙의 경우 단편적인 연관 관계만이 탐사되기 때문에 사용자의 질의 패턴으로 사용하기에 효과적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 연관 규칙을 개선하여 하나의 항목과 연관된 패턴을 표현할 수 있는 형태를 제안한다. 질의 패턴을 사용하면 사용자의 패턴을 탐사하는 응용에서 좀 더 효율적으로 사용할 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.10
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• pp.651-657
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• 2015

The amount of web traffic has increased as a result of the rapid growth of the use of web-based applications. In order to obtain valuable information from web logs, we need to develop systems that can support interactive, flexible, and efficient ways to analyze and handle large amounts of data. In this paper, we present CERES, a log-based, interactive web analytics system for backbone networks. Since CERES focuses on analyzing web log records generated from backbone networks, it is possible to perform a web analysis from the perspective of a network. CERES is designed for deployment in a server cluster using the Hadoop Distributed File System (HDFS) as the underlying storage. We transform and store web log records from backbone networks into relations and then allow users to use a SQL-like language to analyze web log records in a flexible and interactive manner. In particular, we use the data cube technique to enable the efficient statistical analysis of web log. The system provides users a web-based, multi-modal user interface.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.729-732
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• 2019

데이터로그는 논리형 선언형 프로그래밍 언어로, 특히 재귀적인(recursion) 알고리즘을 표현하기 편리한 언어이다. 대표적인 데이터로그 시스템으로는 CORAL, LogicBlox, XSB, Soufflé가 있다. 본논문에서는 이 네 가지 시스템의 특징을 설명하고, 세 가지 벤치마크, 이행적 폐쇄(Transitive closure), 동세대(same generation), 포인터 분석(pointer analysis)으로 데이터로그 시스템들의 재귀 질의(recursive query) 처리 성능을 비교하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.353-360
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• 2021

음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.2
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• pp.61-79
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• 2006

To come up with the recommendations to improve the patent & trademark retrieval efficiency, 100,016 patent & trademark search requests by 17,559 unique users over a period of 193 days were analyzed. By analyzing 2,202 multi-query sessions, where one user issuing two or more queries consecutively, we discovered a number of retrieval efficiency improvements clues. The session analysis result also led to suggestions for new system features to help users reformulating queries. The patent & trademark retrieval users were found to be similar to the typical web users in certain aspects especially in issuing short queries. However, we also found that the patent & trademark retrieval users used Boolean operators more than the typical web search users. By analyzing the multi-query sessions, we found that the users had five intentions in reformulating queries such as paraphrasing, specialization, generalization, alternation, and interruption, which were also used by the web search engine users.