• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.190-194
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• 2003

자연언어 질의문에서 추출된 키워드들은 정답추출에 미치는 비중이 다른 경우가 많지만 키워드들에 대해 상대적인 가중치를 부여하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 질의 문장의 구문 정보를 이용하여 중심키워드와 일반키워드들로 구분하였으며 이를 기반으로 키워드들 간의 가중치 부여 방법을 제안한다. 질의문 코퍼스로부터 질문 유형을 분석하여 구문을 추출하고 추출된 구문정보를 이용하여 질의문에서 키워드들을 추출한다. 이렇게 얻어진 키워드들을 이용하여 다량의 문서들 속에서 중심키워드와 일반키워드들 간의 불린 검색을 통해 질의문의 정답이 포함되었을 가능성이 큰 단락을 추출하고, 질의문과 추출된 단락간의 유사도 측정을 통해 단락을 순위화 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의문의 정답이 포함된 단락추출에 대한 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.953-957
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• 2009

질의 처리는 사용자가 입력한 질의를 분석하여 시스템이 이해할 수 있는 질의로 변환하는 작업으로, 온톨로지 및 시맨틱 웹 검색을 위한 질의 처리가 최근 주목을 받고 있다. 시맨틱 웹에서 사용하는 형식 질의 언어는 찾는 대상을 정확히 표현할 수 있지만, 키워드 기반과 달리 온톨로지의 구조 파악이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 일반 사용자에게 익숙한 키워드로 작성된 질의문을 시맨틱 웹 환경에서 적합한 형식 질의문으로 변환하기 위한 키워드 기반 질의 변환 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 온톨로지 구조 지식을 활용하여 개별 키워드가 어떤 제약 조건 또는 제약 대상과 결합하는지를 명시함으로써, 질의 키워드로부터 등가의 조건에 해당하는 형식 질의문을 생성할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.357-359
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• 2019

RDBMS 상에서 문서에 포함된 키워드 검색을 위한 질의 시 병합 조인 방식을 통해 키워드 검색을 시도하게 된다. 그러나 대용량의 문서를 저장하고 있는 RDBMS 내에서 병합 조인을 사용 시 검색 키워드에 대해 불필요한 비교 연산으로 인하여 질의 문에 대한 검색시간이 길어질 수 있다. 본 논문은 행 지향 관계형 역 색인을 이용하여 키워드 검색 질의 시 병합 조인의 단점을 보완한 지그재그 병합 조인 알고리즘을 사용한다. 관계형 데이터베이스인 postgreSQL 에서 프로시저로 불필요한 비교 연산을 최소화한 지그재그 병합 조인 알고리즘을 구현하여 키워드 검색에 대한 질의 속도 향상을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.321-324
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• 2009

XML 또는 RDBMS 에서의 키워드 검색은 기존의 정보 검색처럼 데이터의 구조 또는 질의 언어에 대한 사전 지식 없이 질의 처리를 수행하는 연구 분야 중의 하나이다. 오늘날 키워드 검색을 효율적으로 처리하기 위해 제안된 연구들은 그래프 기반의 질의 처리에 기반한 기법들에 초점을 두고 있다. 이러한 접근들은 XML 또는 RDBMS 안에 존재하는 데이터를 그래프 구조에 기반한 데이터로 변환한 다음에 그래프 탐색을 통해서 모든 질의 키워드를 포함하는 결과들을 찾는다. 그러나 기존의 기법들을 RDF/S 또는 OWL 문서와 같은 복잡한 그래프 구조에 적용하기에는 질의 성능 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 또한, 온톨로지 언어의 의미적 단위로서의 RDF 트리플을 고려하지 않기 때문에 질의 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 관점에서 본 논문은 RDF/S 또는 OWL 저장소에서 효율적이고 의미적인 키워드 검색을 위한 인덱싱 기법 및 알고리즘을 설계한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.213-215
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• 2015

국립국어원 온라인가나다에서 제공되는 질의응답 문서를 이용한 국어정보에 대한 Q&A시스템은 언어 자체에 대한 질문과 답변의 특성으로 조사나 어미로 끝나는 표현이 주어로 등장하는 등의 특이한 문장이 자주 나타난다. 이러한 이유로 형태소 분석을 거쳐 명사를 키워드로 추출하는 일반적인 키워드 추출 방식은 좋은 성능을 얻기 어렵다. 본 논문에서는 국어정보 질의응답 문서의 특징에 맞는 키워드 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 문장 단위로 분할된 결과에서 연결어미로 문장을 추가로 분할한 뒤에 조사 앞에 나타나는 단어열을 키워드로 추출한다. 덧붙여 다자비교형 질의에서의 키워드 추출을 위해 편집거리를 이용한 키워드 추출 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.931-933
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• 2004

본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 정확한 정답추출을 위한 구문 정보에 기반한 질의분석을 제안한다. 질의분석은 세부 정답 유형 결정, 세분화된 키워드 추출을 통해 정확한 정답추출을 목적으로 한다. 술어 유형 정보를 이용하여 대분류 수준의 정답 유형으로 질의분석을 수행하고. 구문 구조 정보를 이용하여 중요 키워드와 일반 키워드를 추출한다 마지막으로 정답 유형 자질 명사를 이용하여 세부 정답 유형을 결정한다. 실험을 통해 세부 정답 유형 결정에서 정확률 59%, 세분화된 키워드 추출에서 정확을 66%를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.93-102
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• 2007

시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.37-39
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• 2002

정보 검색 시스템은 인터넷에 존재하는 수많은 정보 중에서 사용자가 필요한 특정 정보만을 포함하는 문서를 검색할 수 있다. 현재 정보 검색 시스템은 텍스트를 입력하는 방식을 이용한다. 검색어를 이용하게 되면 몇 개의 키워드를 통하여 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있지만 언어를 기반으로 하기 때문에 각 나라의 언어와 키워드를 알아야 사용할 수 있다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 시스템은 언어와 키워드를 알지 못하더라도 정보 검색이 가능하도록 누구나 쉽게 의미를 알 수 있는 영상을 질의로 하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 데이터베이스 내에 200개의 비교 대상 영상들을 5개의 대분류로 나눈 후 각각 3개의 소분류로 나누어 영상의 특징 및 키워드를 추출하여 영상특징키워드 데이터베이스(IFKDB, Image Feature Keyword DataBase)에 저장하였다. 사용자 인터페이스를 통해 새로운 영상을 만들거나 흑은 기존에 만들어진 영상을 선택하여 질의로 사용하면 질의 영상의 특징 중 에지를 추출하여 IFKDB와 비교하여 유사도가 높은 영상의 키워드 중 적정 개수를 선택하여 정보 검색의 키워드로 사용할 수 있게 하였다. 사용자가 그린 단순한 영상으로 검색이 가능하고 사용자가 원하는 영상과 비슷한 영상을 찾을 수 있으며 영상으로 정보 검색이 가능하므로 검색의 편의성을 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.479-481
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• 2003

본 논문에서는 여러 가지 클러스터링 기법들을 사용하여 키워드 유사도롤 순위화하여 사용자의 질의를 확장하는 기법을 제안한다. 클러스터링 기법에는 연관(Association) 클러스터링, 메트릭(Metric) 클러스터링, 스칼라(Scalar) 클러스터링 기법을 사용하고, 이들간의 가중치를 적절히 조절하여 검색 시스템을 만든다. 사용자의 질의가 주어졌을 때, 질의 키워드와 연관된 키워드들을 순위화 하여 사용자에게 보여주고, 사용자의 추가입력을 받아서 질의를 확장한다. 사용자가 적당한 질의어로 판단하여 확장된 질의로 검색을 수행할 때까지 이 과정을 반복한다. 실험에서 사용한 문헌집합은 Korea Herald의 2003년 1월과 2월의 경제 관련 기사들을 수집하여 사용하였고, 실험을 거쳐서 질의를 확장한 결과 만족할 만한 결과가 도출되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.859-870
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• 2009

관계형 데이터베이스 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구에서의 관심에도 불구하고 관계형 데이터 스트림 기반의 연구는 아직 미흡한 수준이다. 오늘날 스트리밍 데이터는 데이터 관리 측면에서 중요한 연구 토픽이기 때문에 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 논문은 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법과 관련된 연구들을 먼저 분석하고 키워드 검색 질의를 처리하는 동안에 발생되는 조인 비용을 최소화하는 기법에 대해 초점을 둔다. 결과적으로 본 논문은 관계형 데이터 스트림에서 사용자를 위해 좀 더 의미 있는 질의 결과를 산출하기 위한 고급 키워드 검색 기법을 제안하고 효율적인 질의 처리를 위한 계층적 클러스터링을 사용한 질의 최적화 기법을 제안한다.