• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
• /
• pp.531-534
• /
• 2005

현재 네트워크 자원과 온라인 정보의 증가속도는 기존 정보시스템의 운용한계를 초과하고 있으며 서버의 처리속도나 네트워크 트래픽 해결을 위해 하드웨어 업그레이드와 네트워크 대역폭 확장으로 많은 문제가 제기 되고 있다. 본 연구에서는 많은 양의 온라인 데이터에서 원하는 문서의 위치를 빠르게 검색 할 수 있는 알고리즘을 연구함으로써 문서집합의 내용변화 또는 사용자의 관점변화에 적용한 최적의 검색내용을 검색할 수 있는 유기적 통합시스템 아키텍쳐를 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.590-595
• /
• 2009

인터넷 상의 웹 문서의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라서, 정보검색에서의 웹 문서 클러스터링은 성능과 속도가 매우 중요하게 되었다. 웹 문서 클러스터링은 의미적으로 관계가 있는 웹 문서들을 같은 클러스터로 군집함으로써 정보 검색을 보다 빠르고, 정보를 정확하게 제공할 수 있다. 그물망 그래프 형태의 클러스터링은 모든 문서간의 유사도를 측정함으로써 재현율을 높일 수 있지만, 높은 계산 비용을 갖는다. 본 논문에서는 그물망 형태의 클러스터링의 재현율과 정확율을 유지하며 계산 비용을 줄이기 위하여, 웹 문서의 구조적 특징인 하이퍼링크(Hyperlinks)를 이용한 클러스터링 방법을 제안한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.113-121
• /
• 2005

웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 소개하고, 확장성을 가지게 하기 위하여 신경망 에이전트들이 계층적으로 구성된 다중신경망 에이전트 시스템을 제안한다. 신경망 에이전트들의 계층적 구성은 정보 검색 성능을 저하시키지 않으면서도 각 신경망 에이전트의 학습을 위한 전체 훈련 비용을 허용할 만한 범위 내에서 유지시켜 주므로 대규모 문서 데이터베이스 환경에서의 분산 정보 검색에도 신경망 에이전트를 적용할 수 있게 해준다. 제안된 신경망 에이전트를 단일 에이전트와 계층적 다중 에이전트 시스템으로 실현 환경에서 구현하여 각각의 정보 검색 성능을 기존의 통계적 분산 정보 검색 기법을 사용했을 때와 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.758-764
• /
• 2018

특허(patent), 학술 논문(scholarly paper)과 연구 보고서(research report)와 같은 디지털 문서(digital document)에는 주제(topic)를 요약하는 저자 키워드(author keyword)가 있다. 서로 다른 문서가 동일한 키워드를 공유하고 있다면 두 문서가 동일한 주제의 내용을 기술하고 있을 가능성이 매우 높다. 문서 군집화(document clustering)는 비슷한 주제를 가지는 문서들을 비지도 학습 방법(unsupervised learning)을 이용하여 같은 군집으로 그룹(group)화 하는 것이다. 문서 군집화는 다양한 분석에 이용되지만 대용량의 문서 데이터에 적용하기 위해서는 많은 계산량이 필요함으로 쉽지 않다. 이러한 경우, 문서의 내용을 이용하는 것보다 문서의 키워드를 이용하여 군집화하면 더욱 효율적으로 대용량의 데이터를 연결할 수 있다. 기존의 상향식 군집화 방법(bottom-up hierarchical clustering)은 대용량의 키워드 군집화(keyword clustering)를 수행하는데 있어서 많은 시간이 필요하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정보검색(information retrieval)에서 널리 사용되는 역인덱스(inverted-index) 구조를 상향식 군집화에 적용한 효율적인 군집화 방법을 제안하고, 제안 방법을 대용량의 키워드 데이터에 적용하였으며, 그 결과를 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.39-50
• /
• 2015

최근 검색엔진을 통한 정보검색 과정에서 특정 시구간 상황에 대응하는 문서를 검색하고자 하는 경우가 있다. 예를 들면, 임진왜란 이전의 시대적 상황과 관련된 문서를 검색하기 위해, 키워드 '임진왜란'으로 검색하면 시간에 관계없이 임진왜란 당시나 전후의 모든 문서가 검색되어 추가적인 작업이 요구된다. 또한, 역사관련 문서의 경우는 문서내용에 대응하는 시간 정보가 문서 생성시간과 일치하지 않는 경우가 대부분이다. 만약 웹 문서의 내용에 대응하는 시간 정보를 추출 할 수 있다면 효과적인 정보검색은 물론 다양한 응용에 적용 가능할 것이다. 따라서 본 논문은 문서 내용에 대응하는 시간정보 추출을 목적으로, 조선시대를 대상으로 한 역사문헌을 활용하여 조선시대 역사관련 문서의 시간추출에 대한 연구를 진행한다. 역사 문헌과 웹으로부터 수집된 역사관련 문서를 바탕으로 역사객체를 정의하고, 이를 기반으로 다양한 기계학습 기법을 활용하여 웹 문서의 시간정보 추출에 대한 가능성을 확인한다. 또한 기계학습 과정에 있어서 객체의 유사도에 기반 한 여과과정을 제안하고 이를 적용한 효율적인 시간정보 추출 및 정확도 향상에 대한 결과를 비교 분석한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.23-30
• /
• 2003

본 논문은 문서 단위 보다 작은 단락 단위의 검색 시스템을 사용하는 효율적인 질의 응답 시스템 개발을 위하여 문서 검색에서 성능이 검증된 Okapi 시스템의 BM25 알고리즘을 응용한 단락 검색 시스템을 제안하고, 단락 검색 시스템의 성능을 분석하고자 한다. 100만 건의 문서로 구성된 TREC Q&A track 테스트 컬렉션을 색인에 사용하고 TREC Q&A track 질의 집합 중 1~100번까지의 질의를 사용하여 실험한 결과 재현율이 100%가 되기 위해서는 문서 검색은 약 12만 문장을 검색해야 하는 반면, 단락 검색에서는 문서 검색의 약 1/70인 1700문장만으로도 100%의 재현율을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제2권8호
• /
• pp.1089-1098
• /
• 2001

구조적 문서가 가지는 구조 정보는 문서로의 다양한 접근경로를 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 구조적 문서가 가지는 구조 정보를 활용하기 위해서는 문서의 구조에 대해서 색인을 해야 한다. 이때 내용색인뿐만 아니라 문서마다 구조정보를 저장하므로 색인에 필요한 공간이 커진다. 그러므로, 색인공간 오버헤드를 최소화시키면서도 엘리먼트간의 포함관계나 순서 등 문서의 순수 구조에 바탕을 둔 순수 구조 질의를 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 색인공간 오버헤드를 최소화하면서도 여러 유형의 구조 관련 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 구조 색인 구조와 GDIT자료구조를 제시한다. 제안하는 구조 색인 구조는 문서에 존재하는 가장 하위 엘리먼트만을 색인대상으로 하며, 검색엘리먼트가 존재하는 문서개수에 영향을 받지 않는다. 그리고 이 색인구조를 바탕으로 순수 구조에 대한 질의 처리과정을 보이고 색인공간에 대해 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 구조는 GDIT개념［2］에 바탕을 두고, GDIT기반의 색인기법을 사용한다.

• 정보관리학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.162-175
• /
• 1984

사내에서 발생한 각종 기술정보를 입력시킨 쌍용양회의 사내 기술정보 검색System(STIS-II)과 STIS-II의 Software COHIRES의 일반적 특징과 활용현황에 대하여 소개하였다. STIS-II의 주요 입력 data는 연구소 연구보고서, 현장개선보고서, 국내외 출장보고서 등 사내에서 발생되는 기술정보가 주가되고 있으며 그 밖에도 국내에서 발간되는 각종 학 협회지와 특허까지 포함시켰다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권5호
• /
• pp.521-526
• /
• 2005

본 논문에서는 저 품질의 한글 문서 영상에서 OCR 기반 검색 시스템의 대안으로 키워드 검출 시스템(Keyword Spotting)을 제안하고 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교한다. 제안 시스템은 문자 분할, 키워드 특징 추출 그리고 단어 매칭으로 구성된다. 문자 분할 단계에서는 인접한 두 문자간의 연결을 효과적으로 분리하면서 문자 넓이 값의 분산이 최소가 되도록 하는 문자 분할 방법을 제안한다. 키워드 특징은 서체별 문자 모델의 결합으로 구성한다. 단어 매칭 단계에서는 문자 매칭에 기반한 단어 대 단어 매칭 방법을 적용한다. 본 논문에서 제안한 키워드 검출 시스템의 성능을 평가하기 위해 한글 문서 영상을 대상으로 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교하였다. 그 결과 한글 글자 크기가 작고 문서의 상태가 좋지 않은 경우 제안한 키워드 검출 시스템에 의한 검색 성능이 OCR 기반 검색 시스템 보다 우수함을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제32권6호
• /
• pp.650-661
• /
• 2005

인터넷의 성장으로 인해 반구조적인 문서의 표준인 XML 문서의 사용이 증가하고 있고 이에 따라 XML 문서의 통합과 검색을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 효율적인 문서의 통합과 검색을 위한 기초 작업은 유사 구조의 XML 문서를 클러스터링 하는 것이다. 기존 연구의 XML 문서 클러스터링에서는 문서간의 구조적 유사도를 이용하여 클러스터를 생성한다. 그러나 이러한 방법은 문서간의 구조적 유사성외 정확한 측정 기준을 만들기 어렵고, 반복적인 유사도의 비교로 인해 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 논문에서는 많은 데이타에도 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 적용하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 방법은 하나의 DTD나 XML 스키마를 공유하는 문서 집합이 아닌 스키마가 없는 다양한 구조의 XML 문서들을 대상으로 공통 구조를 이용한다. 공통 구조를 이용하기 위하여 XML 문서의 트리 모델에서 구조를 분리하여 빈발 구조를 추출하고 이를 기반으로 클러스터링을 수행한다. 아울러, 기존 연구와의 비교 및 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 보인다.