• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.89-96
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• 1999

본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 하이퍼링크는 문서간의 관계를 나타내는 유용한 정보로서 링크를 통해 연결된 두 문서는 내용적으로 관련이 있어 검색에 도움을 준다는 것은 이미 밝혀진바 있다. 본 논문에서는 이러한 과거 연구를 바탕으로 새로운 문서 분류 모델을 제안하는데, 이 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 문서의 범주를 결정한다. 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이 모델은 이웃한 문서의 범주가 미리 할당되어 있지 않은 경우 용어 기반 분류 방법으로 가용 범주를 할당하고, 이렇게 할당된 분류 정보가 다시 새로운 문서의 범주를 결정할 때 사용됨으로써, 문서 집합 전체의 분류가 점진적으로 이루어지며 그 정확도를 더해 나가는 효과를 가져올 수 있다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRI-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 18.5%의 성능 향상을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.346-348
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• 2006

기존의 웹 이미지 검색 시스템들은 웹 페이지에 포함된 텍스트들의 출현빈도, 태그유형 등을 고려해 각 키워드들의 중요도를 평가하고 이를 이용해 이미지의 캡션을 결정한다. 하지만 텍스트 정보만으로 캡션을 결정할 경우, 키워드와 이미지 사이의 관련성을 평가할 수 없어 부적절한 캡션의 배제가 어렵고, 사람의 인지와 맞지 않는 캡션이 추출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 이미지 마이닝 방법을 통해 웹 페이지로부터 캡션 후보 키워드를 추출하고, 자동 이미지 주석 방법을 통해 이미지의 개념 부류 키워드를 결정한 후, 두 종류의 키워드를 결할하여 캡션을 선택한다. 가능한 결합 방법으로는 키워드 병합 방법, 공통 키워드 추출 방법, 개념 부류 필터링 방범 캡션 후보 필터링 방법 등이 있다. 실험에 의하면 키워드 병합 방법은 높은 재현율을 가져 이미지에 대한 다양한 주석이 가능하고 공통 키워드 추출 방법과 개넘 부류 키워드 필터링 방법은 정확률이 높아 이미지에 대한 정확한 기술이 가능하다. 특히, 캡션 후보 키워드 필터링 방법은 기존의 방법에 비해 우수한 재현율과 정확률을 가지므로 기존의 방법에 비해 적은 개수의 캡션으로도 이미지를 정확하게 기술할 수 있으며 일반적인 웹 이미지 검색 시스템에 적용할 경우 효과적인 방법이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.1
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• pp.52-65
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• 1999

이미지나 비디오, 오디오와 같이 멀티미디어 데이터들은 기존의 단순한 텍스트 기반의 데이터에 비하여 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어서 검색시 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 대규모의 이미지 데이터베이스에서 효율적이고 신속하게 사용자가 원하는 이미지를 검색할수 있는 내용 기반 검색 시스템을 제시한다. 이를 위해서 본 논문에서는 최근 여러 장점으로 인하여 신호 분석이나 이미지 압축 분야에 많이 사용되는 웨이브릿 변환을 이용하여 이미지 데이터로부터 내용 기반 검색에 사용되는 특징 벡터를 효율적으로 추출하는 기법과 유사성 측정 방법을 제안한다. 그리고, 이러한 특징 추출방법과 유사성 측정 방법을 이용하여 내용 기반 질의 및 검색을 수행할 경우, 검색 조건을 만족하는 객체인데 실수로 검색해내지 못하는 경우인 false dismissals 이 발생하지 않음을 보인다. 또한 대규모 이미지 데이터베이스에서 신속한 내용 기반 검색을 지원하기 위하여 고차원 데이터에 대한 효율적인 색인을 제공하는 X-tree를 이용한 이미지 색인 방법을 보이며 이것이 기존의 순차 검색이나 R*-tree를 이용한 색인 방법보다 신속하게 이미지 데이터들을 검색할 수 있다는 것을 다양한 실험을 통해 보인다. 마지막으로 QBIC에서 제안한 검색 적합성 측정 방법을 이용하여 본 논문에서 제안하는 내용 기반 이미지 검색시스템의 검색 적합성을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.259-266
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• 2002

질의 응답 시스템에서 보다 정확하게 정답을 판별하기 위해서는 구문분석 혹은 의미분석 등과 같은 복잡도가 높은 분석작업이 요구되며, 이러한 질의 응답 시스템 성능의 상한을 결정하는 검색 시스템은 가급적 적은 양의 검색 결과를 내주어서 질의 응답 시스템이 처리해야 할 작업량에 대한 부담을 덜어주어야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구를 만족시키는 검색 시스템으로 가변 길이 단락 검색 시스템(variable length passage retrieval system)을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 질의에 대한 정답을 포함하고 있을 가능성이 있는 텍스트 영역은 질의에 따라 그 크기가 다를 것이라는 가정으로부터 출발한다. 그러므로 문서 전체를 검색하거나 고정 길이 단락으로 나누어져 색인되어 있는 부분 문서들을 검색하는 기존의 검색 방법과 달리, 제안된 시스템은 문서에서 임의의 길이로 이루어진 단락을 대상으로 동적인 단락 검객을 수행한다. TREC QA track의 질의집합 중 1번부터 100번까지의 질의에 대해 실험을 수행한 견과, 문서 검색 시스템이나 고정 길이 단락 검색 시스템은 상위 1000개의 문장까지 검색을 하였을 때 각각 96%, 98%의 재현율을 보인 반면, 가변 길이 단락 검색 시스템은 800개의 문장만으로도 98%의 재현율을 보이고, 900개의 문장을 검색하였을 경우 100%의 재현율을 보였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.7
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• pp.1419-1425
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• 2017

The ultimate goal of legal knowledge search is to obtain optimal legal information based on laws and precedent. Text mining research is actively being undertaken to meet the needs of efficient retrieval from large scale data. A typical method is to use a word embedding algorithm based on Neural Net. This paper demonstrates how to search relevant information, applying Korean law information to word embedding. First, we extracts reference laws from precedents in order and takes reference laws as input of Law2Vec. The model learns a law by predicting its surrounding context law. The algorithm then moves over each law in the corpus and repeats the training step. After the training finished, we could infer the relationship between the laws via the embedding method. The search performance was evaluated based on precision and the recall rate which are computed from how closely the results are associated to the search terms. The test result proved that what this paper proposes is much more useful compared to existing systems utilizing only keyword search when it comes to extracting related laws.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.48 no.1
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• pp.415-439
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• 2014

The purpose of this study is to analyze mobile web accessibility of public libraries. To achieve this, accessibility checklists were driven from mobile web and application guidelines. The study also conducted automatic and manual evaluations. As results, the study found that text alternatives for resource image, main menu, image for text contents were mainly missing. In addition, focus for retrieval, operating system accessibility for retrieval, and id & password label, color difference for library calendar and seat reservation, brightness difference for main manu and resource display, and space between controls for retrieval were mainly missing. The study also suggested focal missing areas for main library services. It will be utilized as checklists for development of mobile services.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.88-97
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• 2004

지난 10년 동안 인터넷의 대중화 덕분으로 World Wide Web과 e-mail은 이미 정보 전달의 일반적인 수단으로 자리를 잡았다. 인터넷과 이에 기반한 e-Busine器는 기존 산업의 전 부분에 걸쳐 효율성과 생산성 증대를 위한 전략적인 도구로 그 중요성이 지속적으로 증대되고 있으며. 지식 노동자들은 업무 시간의 대부분을 문서로 대표되는 정보와 지식을 생산하고 검색하는데 보내고 있다. 새로운 기업정보 자료들이 끊임없이 등록되고, 지난 자료들이 수정, 갱신되는 등 전 세계에 있는 수 많은 기업에서 다양한 지식 자산(Knowledge Asset)들이 지속적으로 생성, 재활용되고 있다. 그러나 이렇게 기업이 생성, 저장, 재 사용하는 정보 중 20% 만이 활용성이 높은 정형 데이터로 구성되어 있고, 나머지 80%는 워드프로세서, e-mail, 프리젠테이션, 스프레드시트, PDF와 같은 복합문서와 인터넷 페이지 등의 비정형 텍스트 형태로 구성되어 있다［1］.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.733-735
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• 2004

게시판 시스템은 양방향으로 정보를 교환하는 정보 시스템으로서의 높은 효용을 지니고 있으며, 웹과 결합하여 다양한 정보 시스템의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 또한 이미지 등의 멀티미디어 정보를 게시물에 포함하여 효율적인 정보 공유에 사용되고 있다. 그러나 지금까지의 게시판 시스템은 게시물의 내용에 접근하기 위해, 단순한 텍스트 패턴 매칭에 의존하고 있다. 이러한 접근 방식은 텍스트 중심의 게시판에서는 어느 정도 효용을 갖지만. 멀티미디어를 포함하는 게시판의 경우에는 적용되기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이의 해결을 위해 이미지 데이터를 포함하는 게시물에 대해 시맨틱 태깅을 할 수 있는 게시판 시스템에 관하여 논한다. 제안된 시스템은 사전에 정해진 태깅 정보가 코드에 고착되지 않고, 외부에서 지정한 시맨틱 태깅을 동적으로 수용하는 구조물 갖고 있다. 이러한 구조를 통하여 이미지의 종류나 성격에 가장 적합한 태깅을 동적으로 지정할 수 있게 되며. 의미 기반의 검색을 지원하게 된다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.10 no.1
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• pp.15-30
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• 1993

Hypermedia system supports associative linking concept for multimedia information using link and node concept, and overcomes the limitations of database system and text retrieval system in some application areas. This study shows the design and implementation of a hypermedia system which supports text, graphics, image and voice /sound information. This system has been designed to integrate the browsing and searching functions of the hypermedia system for efficient multimedia information retrieval and user-interface. To demonstrate the function and capability of the system, an application was made in the area of Bible and related information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.852-854
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• 2019

본 논문은 정확한 연관검색어를 보여주지 못하는 기존의 검색에서 벗어나기 위해 이미지와 PDF에서 텍스트를 추출하고 키워드 요약하는 방법을 사용하였다. 텍스트를 키워드로 요약하는 알고리즘으로는 TextRank, LSA, MMR을 사용하였고, 세 가지 방법으로 키워드를 요약하고 키워드 요약 결과와 Query의 코사인 유사도를 이용하여 추출한 문서와 Query와의 연관성을 확인하여 세 가지 알고리즘을 비교하였다.