• 제목/요약/키워드: 키워드 질의

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키워드 광고 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Keyword Search Advertising System)

  • 지혜성;류기곤;임희석
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집
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    • pp.32-35
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    • 2008
  • 본 논문은 포털 사이트의 효율적인 광고 제공을 위한 자연어처리 기반의 키워드 광고 시스템을 제안한다. 사용자의 질의에 대한 형태소 분석 결과를 사용하여, 기존의 키워드 정합에 의한 광고 시스템보다 재현율을 향상시킬 수 있었다. 또한, 웹 기반 키워드 광고 뿐 아니라 메신저를 통한 대화 내용 기반 키워드 광고도 제안한다.

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대화형 질의 처리 에이전트를 이용한 지능형 정보검색 (Intelligent Information Retrieval Using Interactive Query Processing Agent)

  • 이현영;이기오;한용기
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제4권12호
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    • pp.901-910
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    • 2003
  • 대부분의 상업용 정보검색 시스템은 사용자의 질의 형태로 불리언 질의를 채용했다. 불리언 질의는 빠른 검색을 필요로 하는 검색엔진에는 유용할지라도 불리언 연산자로 사용자의 요구를 정확하게 표현하기는 어렵다. 따라서 사용자에게 편리한 자연어 질의를 이용하는 검색 엔진에 대한 연구가 있어왔다 문서를 검색하기 위해서 사용자는 자신의 요구를 정확하게 표현해야 하며 사용자의 요구도 적절해야 한다. 따라서 본 논문에서는 자연어를 이용한 대화형 질의 처리 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 사용자와 점진적인 대화를 통해 사용자의 요구를 정확하게 표현한다. 사용자가 자연어 질의를 입력하면 에이전트는 질의를 분석하고 적절한 키워드를 추출하여 불리언 질의어를 생성한다. 추출된 키워드가 동의어이거나 다의어이면 사용자와 대화를 통해서 키워드를 한정하거나 확장한다. 이렇게 함으로써 사용자의 요구를 보다 구체적으로 표현하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 따라서 본 시스템은 정보검색에서 정확률을 향상시킬 수 있다.

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웹 사용자 누적 사용정보 기반의 키워드 검색 모델 (A Keyword Search Model based on the Collected Information of Web Users)

  • 윤성희
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.777-782
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    • 2012
  • 본 논문은 웹 검색 시스템의 사용자 질의에 대한 키워드 색인 기반의 검색 과정에서 적합 문서를 선별하기 위해 검색 키워드의 의미정보와 사용자의 누적 사용정보를 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 검색 키워드 의미 정보를 이용하는 검색 방법은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제할 수 있고, 사용자의 누적된 사용정보는 관심사에 중심을 둔 검색문서들을 상위에 제시할 수 있다. 검색 키워드의 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류하며, 사용자의 정답 문서 참조 행위에 대한 누적 정보를 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.

자연어처리를 이용한 교육행정의 질의응답시스템 (Quest ion and Answer ing System of Educational Administration Using Natural Language Processing)

  • 이미나;윤성대
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.805-807
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    • 2005
  • 정보통신 기술의 발달로 일반기업체 뿐만 아니라 공공기관 등 행정업무가 필요한 곳에서는 대부분 웹사이트를 통해 사용자에게 원하는 정보를 제공해 주고 있다. 그러므로 대부분의 상업용 사이트들은 사용자에게 보다 편리하게 정보를 제공해 주기 위하여 다양한 정보검색의 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 교육행정의 업무처리 분야에서 정보제공은 웹사이트의 단순 키워드검색을 통하여 사용자가 직접 정보를 찾는 방식으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 사용한 교육행정의 질의응답시스템을 제안한다. 사용자 질의의 의도를 분석하여 기본사전과 매칭한 후에 추출된 사용자 질의정보를 통해 자동으로 정답 데이터뷰를 생성하여 사용자 의도에 알맞는 정확한 정답을 제공하도록 하였다. 또한 동적인 FAQ 관리기능인 히스토리를 통해서 한번 질의한 정답을 신속히 제공하도록 하였다. 제안한 시스템의 효용성을 검증하기 위해 교육행정정보를 제공하는 간단한 질의응답시스템을 구현하여 적용해본 결과 일반 키워드 검색에서보다 정확하게 정답을 제공해 주는 것을 확인할 수 있었다.

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키워드 매핑과 칼라 특징을 이용한 내용기반 화상 검색 시스템의 구현 (Content-Based Image Retrieval System using Keyword Mapping and Color Features)

  • 최기호;최현섭
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권10호
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    • pp.2498-2511
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    • 1998
  • 본 논문에서는 질의화상을 위한 칼라의 위치묘사 키워드와 칼라 키워드를 칼라특징으로 매핑하여 검색할 수 있는 내용기반 화상 검색 방법을 제안하고 이를 구현하였다. 칼라 키워드는 화상의 칼라 특징을 사용하여 칼라 세그먼트 프리미티브로부터 정의되고, 위치 묘사 키워드는 칼라 영역 정보를 사용하여 위치 세그먼트 프리미티브로부터 정의된다. 정의된 각 칼라 키워드 프리미티브는 화상의 칼라특징으로 매핑되어 저장된 참조화상의 6x6 블록의 칼라 특징과 비교하게 되고 유사도 순치 묘사 키워드와 칼라 키워드 검색의 정확도를 측정하였고, 화상검색 실험결과, 평균 recall/precision이 0.72/0.80를 보임으로써 내용기반 화상 데이터 검색에 제안된 방법이 유용함을 보였다.

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효율적 XML키워드 검색을 인덱스 분할 및 합병 (Partitioning and Merging an Index for Efficient XML Keyword Search)

  • 김성진;이형동;김형주
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권7호
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    • pp.754-765
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    • 2006
  • 일반적으로 XML 키워드 검색에서 검색 결과는 질의 키워드들을 모두 포함하는 가장 작은 원소(최소 공통 선조)로 정의되며 색인의 기본 단위는 XML 원소가 된다. 기존의 인덱스 구조 하에서는 질의 키워드를 포함한 각 원소의 조합으로 생성된 모든 최소 공통 선조가 검색 결과로 고려된다. 본 논문에서는-불필요한 최소 공통 선조 산출 연산을 피하고 검색 시간을 단축시키기 위한 목적으로-인덱스를 파티션이라고 불리는 물리적 단위로 분할하고 질의 처리 시 필요에 따라 파티션을 동적으로 합병하여 검색 결과를 산출하는 기법을 기술한다. 주어진 깊이 이상의 최소 공통 선조가 검색 결과로 반환되어야할 경우, 검색 시스템은 제안된 인덱스 구조 하에서 동일 파티션에 속한 원소들 간의 조합만으로 검색 결과를 반환함으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 검색 결과에 대한 깊이 제한이 주어지지 않을 경우에도 검색 시스템은 분할된 인덱스를 사용하여 검색 결과를 얻을 수 있으며, 이때 분할되지 않은 기존의 인덱스를 사용하는 검색과 동일한 시간이 소요된다. 실험은 DBLP 사이트와 INEX2003에서 제공되는 XML 문서들로 진행되었으며, 제안된 인덱스는 검색 결과의 최소 깊이가 주어질 경우 질의 처리 시간을 상당히 감소시켰다.

점진적 전방향 추론을 이용한 DQL 검색 인터페이스 (DQL Search Interface Using Incremental Forward Chaining)

  • 김제민;박영택
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.100-102
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    • 2003
  • 인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와 상관없는 정보를 탐색하여 서비스한다. 그러나 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템들은 서비스 정보의 질을 향상시키기 위하여 DQL(Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 서치(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 서치는 사용자가 입력한 질의들을 의미상으로 해석하고, 이를 통하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 그러나 기존의 시멘틱 서치는 사용자가 복잡한 질의들을 수작업으로 처리하여 원하는 정보를 탐색해야하고 DQL(Daml Query Language)은 자체 추론 기능을 갖지 않기 때문에 DQL엔진에서 각각의 메타데이터들을 비교하여 사용자의 질의에 맞는 해답을 찾아내야 함으로 시스템 과부하 현상이 일어나게 된다. 본 논문은 이러한 기존의 시멘틱 서치 방식의 효율성과 속도를 놀이기 위하여, 사용자 중심의 키워드 형태 질의를 시스템 중심의 DQL로 변환하는 DQL 컨버터 시스템과 추론엔진을 불러내어 전방향 추론과 단일화를 실행하는 DQL 엔진을 제안한다.

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온톨로지 지식기반 질의 의미 해석 검색 (Ontology Knowledge-based query semantic analysis search)

  • 김난주;정훈;표혜진;최의인
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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    • pp.898-900
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    • 2014
  • 시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠의 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 의미 해석 시스템을 설명한다. 제안한 시스템은 도메인 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온롤로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.

시맨틱 콘텐츠 검색을 위한 질의 확장 시스템 (Query Expansion System for Semantic Contents Retrieval)

  • 이무훈;최의인
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권10호
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    • pp.307-312
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    • 2012
  • 최근 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위해 시맨틱 검색 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사용자는 정형화된 질의어와 스키마를 사용하는 것 보다 사용자 키워드의 의미를 해석해서 사용한다. 본 논문에서는 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 확장을 제안한다. 제안 시스템에서는 지식 베이스와 연관 검색어를 활용한 사용자 질의 확장 콤포넌트와 사용자 질의 해석 결과를 조정하기 위한 콤포넌트를 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 프로토타입 시스템의 실험 결과를 설명한다.

WordNet기반 주석확장을 이용한 이미지 검색 (Image Retrieval using Annotation Expansion based on WordNet)

  • 황광수;김판구
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.165-168
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    • 2007
  • 이미지 데이터를 의미적으로 검색하기 위한 가장 중요한 요소는 이미지의 정보를 표현하고 있는 주석이라고 할 수 있다. 이미지의 주석은 관리자가 사용자 입장에서 검색이 가능한 이미지를 표현할 수 있는 키워드를 선별하여 데이터화한 것이다. 그러다보니 이미지내 의미를 모두 표현하기위해 주석에 수는 증가되고, 증가된 주석은 각각에 이미지에서 차지하고 있는 의미량을 고려하지않고 동일한 크기를 가지게 된다. 이러한 경우 실제적으로 검색하였을 때 의미량에 상관없이 질의어와 주석이 일치한 모든 이미지를 검색하므로 사용자가 검색 결과에서 의미량이 큰 이미지를 다시 재검색하거나 주석입력자와 사용자와 어휘 표현에 차이 때문에 검색에 재검색해야한다. 따라서 본 논문에서는 의미량을 이용하여 효율적인 이미지 검색을 하기 위해 각 키워드 간에 의미적인 관계를 어휘 온톨로지인 WordNet을 이용하여 유사도 측정을 하고, 측정한 데이터를 이용하여 전체 이미지 의미량에서 해당 키워드가 갖는 의미량을 측정한다. 의미량은 이미지 검색시 질의어가 이미지에서 차지하고 있는 비율을 비교하여 가장 높은 의미량을 갖는 이미지를 우선 검색하고 의미량이 가장 큰 키워드를 대표키워드로 추출하여 WordNet상에서 동일한 의미를 갖는 계층에 단어들로 주석을 확장한다.