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 Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.149-150
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2009
검색 키워드의 모호성으로 인해 검색된 정보의 질이 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 키워드의 정확성을 보강할 방안으로 온톨로지를 구성하여 지원할 수 있다. 온톨로지를 표현하기 위한 방법 중 다양한 방법들이 있으며, 그 중 수직, 수평 검색이 모두 가능한 토픽맵을 이용하는 방법이 효율적이다. 그리고 기존 웹뿐만 아니라 인명정보를 관리하는 데이터베이스 시스템들의 정보를 통합하기 위한 방안도 필요하다. 그러므로 본 시스템에서는 온톨로지 표현 기법인 토픽맵과 기존 데이터 베이스 시스템 통합을 위한 패러다임인 MDR을 융합하는 방안을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.909-912
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2008
대용량 문서에 대한 키워드 검색을 위해 역파일(inverted-file) 색인 기법이 널리 쓰이고 있다. 역파일 색인 기법을 구현함에 있어 고려되어야 할 점은 키워드 검색 처리 시에 디스크 사용을 최소로 할 수 있는 방법이다. 크기가 작은 역파일이라면 디스크 I/O 사용도 작고 필요시 역파일을 메모리에 적재하여 둠으로써 디스크 사용을 크게 줄일 수 있다. 하지만, 웹 검색이나 규모가 큰 도서관 시스템에서와 같이 색인 데이터 크기가 매우 큰 경우 역파일을 읽는 디스크 비용이 급격히 증가할 수 있다. 본 논문에서는 매우 큰 크기의 역파일을 사용하는 검색 환경에서 디스크 사용을 최소로 할 수 있는 역파일 구조를 제안한다. 제안된 구조는 질의 처리 과정을 고려해 계층 구조로 설계되며 실제 상용 시스템에 적용되어 안정성 및 성능을 입증했다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.71-73
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2010
웹에서 다양한 웹 지리 지역 정보를 검색할 수 있는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 웹 검색 시스템은 사용자가 키워드로 지역 웹 문서를 검색하고 해당 웹 문서를 지도와 비교하여 공간정보를 취득하며, 다른 관련 정보를 얻기 위해서는 검색과 비교를 반복해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비구조화 된 텍스트 웹 자원으로부터 지리정보 온툴로지(geo-ontology)를 확장할 수 있는 통합된 검색시스템을 제안한다. 이를 위해 문서의 정보에서 위치 정보를 추출하고 공간정보 위치 맵핑 기법을 적용하여 텍스트의 공간정보를 추출한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1339-1342
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2003
XML이 인터넷상에서 디지털 정보를 표현하고 교환하기 위한 표준이 되어감에 따라 최근까지 XML을 저장하고 검색하기 위한 역인덱스 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML 전문 검색을 위한 새로운 역인덱스 구조를 제안한다. 기존에 연구된 역인덱스 기법을 통한 키워드 검색 기능을 더욱 보완하고 최근에 W3C에서 새로운 기능으로 추가된 전문 검색 기능을 구현한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.18
no.4
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pp.183-200
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2001
The traditional way of access to image information is through descriptive keyword searching. However, many studies in image indexing and retrieval have reached a consensus on the difficulties and limitations of text-base image description. This research investigates the feasibility of using visual browsing that is being used comparatively much less than keyword searching. The effectiveness of Keyword access versus visual access were examined through experiments in which participants searched for pictures of specified emotions using different access modes: keywords only, visual browsing only, and the combination of both. It was found that keyword searching was appropriate for clean searches while visual browsing was the effective way to browse many pictures quickly, thus finding more relevant pictures. Findings and results can guide of images retrieval systems, especially the retrieval system of subjective and interpretive information.
Information retrieval system with indexing system matching single keyword is simple and popular. But with single keyword matching it is very hard to represent the exact meaning of documents and the set of documents from retrieval is very large, therefore it can't satisfy the user of the information retrieval systems. This paper proposes a phrase-based indexing system based on the phrase, the larger syntax unit than a single keyword. Web documents include lots of syntactic errors, the natural language parser with high Quality cannot be expected in Web. Partial trees, even not a full tree, from fully bottom-up parsing is still useful for extracting phrases, and they are much more discriminative than single keyword for index. It helps the information retrieval system enhance the efficiency and reduce the processing overhead.
Lee, Wookey;Song, Justin Jongsu;Kang, Michael Mingu
Journal of Information Technology and Architecture
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v.9
no.3
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pp.323-331
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2012
With the advancement of the area of knowledge and information, Intellectual Property, especially, patents have captured attention more and more emergent. The increasing need for efficient way of patent information search has been essential, but the prevailing patent search engines have included too many noises for the results due to the Boolean models. This has occasioned too much time for the professional experts to investigate the results manually. In this paper, we reveal the differences between the conventional document search and patent search and analyze the limitations of existing patent search. Furthermore, we propose a specialized in patent search, so that the relationship between the keywords within each document and their significance within each patent document search keyword can be identified. Which in turn, the keywords and the relationships have been appointed a ranking for this patent in the upper ranks and the noise in the data sub-ranked. Therefore this approach is proposed to significantly reduce noise ratio of the data from the search results. Finally, in, we demonstrate the superiority of the proposed methodology by comparing the Kipris dataset.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.1
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pp.5-14
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2014
Searchable encryption systems provide search on encrypted data while preserving the privacy of the data and the search keywords used in queries. Recently, interest on data outsourcing has increased due to proliferation of cloud computing services. Many researches are on going to minimize the trust put on external servers and searchable encryption is one of them. However, most of previous searchable encryption schemes provide only a single keyword boolean search. Although, there have been proposals to provide conjunctive keyword search, most of these works use a fixed field which limit their application. In this paper, we propose a field-free conjunctive keyword searchable encryption that also provides rank information of search results. Our system uses prime tables and greatest common divisor operation, making our system very efficient. Moreover, our system is practical and can be implemented very easily since it does not require sophisticated cryptographic module.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.3
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pp.51-56
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2009
In a language, noun and keyword extraction is a key element in information processing. When it comes to processing Korean language information, however, there are still a lot of problems with noun and keyword extraction. This paper proposes an effective noun extraction method that considers noun emergence features. The proposed method can be effectively used in areas like information retrieval where large volumes of documents and data need to be processed in a fast manner. In this paper, a category-based keyword construction method is also presented that uses an unsupervised learning technique to ensure high volumes of queries are automatically classified. Our experimental results show that the proposed method outperformed both the supervised learning-based X2 method known to excel in keyword extraction and the DF method, in terms o classification precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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