• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1994.12a
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• pp.3-6
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• 1994

본 연구에서는 전문데이터베이스의 자연어 검색에 있어서 탐색시소러스의 검색효율과 퍼지시소러스 관련어 확장검색의 검색효율을 측정하였다. 한국경제신문사 ECONET의 기사 데이터베이스를 대상으로 질문의 기본 탐색어를 계층어와 관련어로 확장검색한 결과 탐색시소러스를 이용한 관련어 확장검색과 종합검색이 정확률은 저하시키지 앓고 재현율을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2005.08a
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• pp.305-310
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• 2005

이 연구에서는 주제검색을 통해 검색된 문헌들의 인용정보를 이용한 질의확장 기법을 제안하였으며 이 제안된 기법의 성능을 일반적 질의확장 기법인 지역적 질의확장 및 전역적 질의확장과 비교 평가하였다. 연구 결과 인용기반 질의확장 기법이 전역적 및 지역적 질의확장 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였으며, 특히 피인용 표제어를 이용한 질의확장 검색의 효용성을 실험을 통해 밝혀냈다.

• 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.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.14 no.1
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• pp.219-230
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• 2003

The purpose of this study is to improve of retrieval effectiveness to clustered and filtered document through query expansion. The result of this research prove that extended queries and documents, information in encyclopedia, clustering and filtering techniques are effective to promote retrieval effectiveness.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.290-292
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• 2000

최근 국대 인터넷 발전과 더불어 검색엔진들의 수요가 많아지고 있어 크고 작은 검색엔진들이 많이 개발되고 있다. 기존의 디지털 라이브러리에 사용되고 있는 정보 검색 엔진인 한글 MG 시스템을 웹 문서 검색에 적용하는데는 어려움이 있었다. 본 논문은 한글 MG 시스템을 기반으로 웹 사이트의 내부 문서 검색이 가능한 소형검색엔진으로 확장하는데 필요한 웹 로봇에 의한 문서 수집, 수집된 문서의 가공, 메타 데이터의 데이터베이스와, 단락 대 문서 사상, 문서 검색을 위한 질의 루틴의 수정과 웹 검색 및 시스템 관리 인터페이스에 대한 방안들을 제안하여 확장 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.103-105
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• 2002

이 논문에서는, PC 클러스터 환경에서 질의 확장을 사용하는 정보 검색 시스템 (IR)을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 이 정도 검색 시스템은 문서 집합을 저장하고, 문서 집합은 역색인 파인 (IIF)로 색인되고, 랭킹 방법으로 벡터 모델을 사실하며, 질의 확장 방법으로 코사인 유사도를 사용한다. 질의 확장이란 사용자가 준 원래의 질의에 연관된 단어를 추가하여 검색 효율을 향상시키는 것이다. 여기서 제안하는 병렬 정보 검색 시스템에서는 역색인 과일은 여러 개로 분활되는데 lexical 분할 방법과 greedy 분할 방법을 사용한다. 사용자의 질의가 들어오면 질의확장을 하여 여러 개의 단어로 이루어진 확장된 질의가 만들어 지는데 이 확장된 질의를 구성하는 단어들은 각 단어와 연관된 IIF를 가지고 있는 노드에 보내어져서 병렬로 처리된다. 실험을 통하여 병렬 IR 시스템의 성능이 질의 확장과 IIF의 두 가지 분한 방법에 의해 어떻게 영향을 받는지 보인다. 실험에는 표준 한국어 테스트 말뭉치인 EKSET과 KTSET을 사용하였다. 실험에 따르면 greedy 분활 방법이 lexical 분할 방법에 비해 20%정도의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2002.08a
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• pp.259-264
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• 2002

기존의 질의확장 혹은 적합성 피드백 연구에서 코사인 정규화를 사용하여 검색성능을 향상시킨 연구들이 많다. 본 논문에서 실험한 결과를 근거로 하였을 때 이는 낮은 검색성능을 보였던 것이 검색공간의 확장으로 성능이 크게 향상되었을 가능성이 있다. 실험결과 가중치 유사도 모델간의 커다란 차이는 보이지 않고 코사인정규화 가중치 알고리즘에서 상당한 성능향상이 있었다. 그러나 기존의 코사인정규화 가중치 알고리즘을 이용한 전역적 질의확장의 경우 성능 향상률은 높으나 원질의어를 이용하여 가장 좋은 성능을 보였던 가중치 알고리즘들의 검색성능과 비교하면 오히려 낮은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.531-536
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• 2007

기존의 웹 검색 시스템은 주어진 키워드들을 모두 포함한 웹 페이지의 도출을 목표로 하기 때문에, 검색어의 popularity가 떨어지는 경우나, 키워드의 한정 정도가 과도하거나 많아지는 경우, 또는 키워드가 길어지는 경우 등에는 검색결과가 크게 줄어드는 결과희소성 문제(scarcity problem)를 겪게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 검색결과를 개별 웹페이지 집합이 아닌 관련 웹페이지들간의 링크 구조로 도출해주는 확장된 검색 방법을 제시한다. 확장된 웹 검색은 링크기반 분석을 활용하여 개별 질의들에 대한 검색 결과 페이지들간의 링크 관계를 탐색하고, 도출된 검색 결과의 순위 측정을 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안하는 확장된 웹 검색 방법은 결과희소성 문제에 효과적임을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.7C
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• pp.619-626
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• 2012

With the service suggesting additional extended or related query, search engines aim to provide their users more convenience. The extended or related query suggestion service based on popularity, or by how many people have searched on web using the query, has limitations to elevate users' satisfaction, because each user's preference and interests differ. This paper will demonstrate the design and realization of the system that suggests extended query appropriate for users' demands, and also an improvement in the computing process between entering the first search word and the subsequent extension to the related themes. According to the evaluation the proposed system suggested 41% more extended or related query than when searching on Google, and 48% more than on Yahoo. Also by improving the shortcomings of the extended or related query system based on general popularity rather than each user's preference, the new system enhanced users' convenience further.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.235-242
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• 2002

본 논문은 한영 교차언어 정보검색을 위한 질의 변환 방법과 질의 확장에 대해서 기술하고 있다. 한영 교차언어 정보 검색은 한국어 질의와 관련된 영어 문서를 검색하는 것을 말하며, 한국어 질의를 영어 질의로 변환하는 방법을 사용했다. 이를 위해 한국어 단어들에 대한 영어 대역어들의 공기 정보를 이용하며, 공기 정보로는 상호 정보를 사용했다. 또한 한국어와 영어의 연어 사전을 사용하여 성능을 향상시켰다. 추가적인 검색 성능 향상을 위한 방법으로, 기존 연구에서 많이 사용된 적합성 피드백에 의한 지역적 질의 확장 대신, 영어 워드넷을 확장하여 구축한 한영 이중언어 시소러스를 사용하여 질의 확장을 하는 전역적 질의 확장을 시도하였다. 실험결과, 정확률의 향상보다는 재현율의 향상 정도가 더 컸으며, 긴 질의보다 짧은 질의를 확장한 경우가 성능이 높았다.