• 제목/요약/키워드: Internet Search Engine

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의견정보 검색엔진을 위한 웹 콘텐츠 마이닝 시스템 (Web Contents Mining System for Opinion Information Searching Engine)

  • 주해종;박영배;최혜길
    • 정보학연구
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    • 제12권3호
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    • pp.7-17
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    • 2009
  • This research is about the design of an opinion drawing and analysis system through statistical based Web Mining of web contents, where data of opinions are automatically drawn and analyzed concerning web documents that are scattered around in various web sites that exist within the internet. Furthermore, provides a search service that can easily classify positive/negative opinions and also provide searching and statistical information. Users, who want to search for opinions, can input a specific keyword to observe opinions of others easily. In addition, there is a merit in materializing the monitoring system.

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World Wide Web 상의 첨단 생산 기술: 방법론과 응용기술 (Advanced Manufacturing Technologies on the World Wide Web: Methodologies and Application Techniques)

  • 김성집;김낙현;양태곤
    • 산업공학
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    • 제9권3호
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    • pp.306-316
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    • 1996
  • The easily use of WWW and Web browser of INTERNET makes the world our stage. But when we search for the information and resource that we want, the information supplied by search engine (e.g., Yahoo, Lycos, WebCrawler, Alta Vista) is inadequate to acquire the necessary and related information of research issues. This paper surveys AMT(Advanced Manufacturing Technology) which is the research topics recently on the WWW(WorLd Wide Web) and provides searching methods and information for academic research, technical report, proceedings, software, etc. It also briefly surveys WWW-VL(Virtual Library) and reviews the major three technology, CALS (Commerce At Light Speed), AMS(Agile Manufacturing System), CE(Concurrent Engineering), that is recently the focus of the research issue of Industrial Engineer.

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정확도가 향상된 안전한 Top-k 검색 기반 서비스형 블록체인과 스마트 컨트랙트 설계 (Design Blockchain as a Service and Smart Contract with Secure Top-k Search that Improved Accuracy)

  • 장호빈;천지영;정익래;노건태
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.85-96
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    • 2023
  • 클라우드 컴퓨팅 기술 발전과 함께 이커머스, 금융 기업 등 다양한 영역에서 클라우스 서비스 제공자의 서비스형 블록체인을 활용하여 고객 이력 관리, 유통 이력 관리 등을 진행하고 있다. 하지만 추천 알고리즘, 검색 엔진 개발 등의 영역에서 사용자의 검색 이력, 구매 이력 등을 서비스형 블록체인에 활용하고자 하는 경우, 사용자의 검색 쿼리는 서비스형 블록체인을 운영하는 기업에 노출되며, 이에 대한 프라이버시 문제가 야기될 수 있다. Z. Guan 등의 연구는 컨소시엄 블록체인 환경에서 검색 가능 암호를 활용하여 사용자의 검색 쿼리와 검색 결과 간의 비연결성을 보장하며, 내적 유사도를 기반으로 사용자의 검색 쿼리와 관련성이 높은 Top-k 결과를 선정한다. 하지만 내적 유사도의 동점에 의해 Top-k 결과 중 일부가 선정 불가능한 문제점이 존재하며, 클라우드 기반의 서비스형 블록체인 환경은 고려되지 않았다. 따라서 본 논문은 코사인 유사도를 활용하여 Z. Guan 등 연구의 문제점을 해결하여 검색 결과의 정확도를 향상한다. 그리고 이를 바탕으로 정확도가 향상된 안전한 Top-k 검색 기반 서비스형 블록체인 설계 및 프라이버시를 보호하며 사용자의 검색과 관련성이 높은 Top-k 검색 결과를 얻을 수 있는 스마트 컨트랙트를 설계한다.

범주 기반 평가를 이용한 검색시스템의 성능 향상 (Improving Performance of Search Engine Using Category based Evaluation)

  • 김형일;윤현님
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.19-29
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    • 2013
  • 정보에 대한 공간 복잡도가 높은 현재의 인터넷 환경에서는 사용자가 원하는 정보를 정확히 제공하는 것이 검색엔진의 목표이다. 그러나 대다수 검색엔진이 활용하는 내용 기반 기법은 현재의 인터넷 환경에서는 효과적인 도구로 사용될 수 없다. 내용 기반 기법은 어휘의 형태적 특성을 이용하여 웹페이지 가중치를 결정하기 때문에 웹페이지에 대한 변별력이 우수하지 못하다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하여 사용자에게 효과적인 정보를 제공하기 위해, 본 논문에서는 범주 기반 평가 기법을 제안한다. 범주 기반 평가 기법은 질의어를 의미관계로 확장하여 웹페이지와 유사성을 측정한다. 웹페이지 가중치 적용에 있어서, 범주 기반 평가 기법은 웹페이지 검색에 대한 사용자 반응과 질의어 범주를 가중치에 활용함으로써 웹페이지에 대한 변별력을 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 기법은 사용자가 원하는 정보를 검색엔진을 통해 효과적으로 제공할 수 있는 장점이 있으며, 다양한 실험을 통해 범주 기반 평가 기법의 활용성을 확인하였다.

Internet search analytics for shoulder arthroplasty: what questions are patients asking?

  • Johnathon R. McCormick;Matthew C. Kruchten;Nabil Mehta;Dhanur Damodar;Nolan S. Horner;Kyle D. Carey;Gregory P. Nicholson;Nikhil N. Verma;Grant E. Garrigues
    • Clinics in Shoulder and Elbow
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    • 제26권1호
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    • pp.55-63
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    • 2023
  • Background: Common questions about shoulder arthroplasty (SA) searched online by patients and the quality of this content are unknown. The purpose of this study is to uncover questions SA patients search online and determine types and quality of webpages encountered. Methods: The "People also ask" section of Google Search was queried to return 900 questions and associated webpages for general, anatomic, and reverse SA. Questions and webpages were categorized using the Rothwell classification of questions and assessed for quality using the Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmark criteria. Results: According to Rothwell classification, the composition of questions was fact (54.0%), value (24.7%), and policy (21.3%). The most common webpage categories were medical practice (24.6%), academic (23.2%), and medical information sites (14.4%). Journal articles represented 8.9% of results. The average JAMA score for all webpages was 1.69. Journals had the highest average JAMA score (3.91), while medical practice sites had the lowest (0.89). The most common question was, "How long does it take to recover from shoulder replacement?" Conclusions: The most common questions SA patients ask online involve specific postoperative activities and the timeline of recovery. Most information is from low-quality, non-peer-reviewed websites, highlighting the need for improvement in online resources. By understanding the questions patients are asking online, surgeons can tailor preoperative education to common patient concerns and improve postoperative outcomes. Level of evidence: IV.

개인화된 웹 검색을 위한 선호 기준 분석 (Analysis of Preference Criteria for Personalized Web Search)

  • 이수정
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.45-52
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    • 2010
  • 웹 문서 수의 급증으로 인해 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 웹 검색 결과를 개선하기 위하여 개발된 기존의 알고리즘들은 주로 사용자의 질의어 및 선호어와 문서의 링크수를 이용하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 이 두가지 요소들을 이용한 검색 결과의 성능을 알아보고 이들 요소들 외에 선호하는 웹문서의 선택 기준을 조사 분석하였다. 실험 결과 질의어 및 선호어를 이용한 개인화된 검색 결과는 현 검색 엔진에 비해 최대 약 1.7배의 성능 향상을 가져 왔으며, 링크수를 이용한 검색 결과는 최대 약 1.3배의 향상을 보였다. 사용자가 웹문서를 선호하는 기준은 문서 내용이 최우선이었으나, 가독성과 문서가 포함한 이미지도 큰 비중을 차지하였다. 따라서 질의어 및 선호어 개수 이외에 각 사용자의 성향에 부합하는 객관적 데이터를 추가적으로 활용한다면 웹 검색 개인화 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있을 것이다.

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Does the general public have concerns with dental anesthetics?

  • Razon, Jonathan;Mascarenhas, Ana Karina
    • Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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    • 제21권2호
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    • pp.113-118
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    • 2021
  • Background: Consumers and patients in the last two decades have increasingly turned to various internet search engines including Google for information. Google Trends records searches done using the Google search engine. Google Trends is free and provides data on search terms and related queries. One recent study found a large public interest in "dental anesthesia". In this paper, we further explore this interest in "dental anesthesia" and assess if any patterns emerge. Methods: In this study, Google Trends and the search term "dental pain" was used to record the consumer's interest over a five-year period. Additionally, using the search term "Dental anesthesia," a top ten related query list was generated. Queries are grouped into two sections, a "top" category and a "rising" category. We then added additional search term such as: wisdom tooth anesthesia, wisdom tooth general anesthesia, dental anesthetics, local anesthetic, dental numbing, anesthesia dentist, and dental pain. From the related queries generated from each search term, repeated themes were grouped together and ranked according to the total sum of their relative search frequency (RSF) values. Results: Over the five-year time period, Google Trends data show that there was a 1.5% increase in the search term "dental pain". Results of the related queries for dental anesthesia show that there seems to be a large public interest in how long local anesthetics last (Total RSF = 231) - even more so than potential side effects or toxicities (Total RSF = 83). Conclusion: Based on these results it is recommended that clinicians clearly advice their patients on how long local anesthetics last to better manage patient expectations.

지식 커뮤니티 유형별 분류방법론 (Taxonomy of Knowledge Community and Its Effectiveness)

  • 이정승
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제19권4호
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    • pp.167-181
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    • 2010
  • Although This study was designed to evaluate internet communities based on knowledge creation and learning. To do so, we created and tested our research model, by using selected 20 different knowledge communities. Using the K-Means Clustering techniques, we found different characteristics and evaluated these characteristics by the criterion. The results of discriminant analysis suggested 4 different models such as 'Search Engine,' 'Open Communities,' 'Specialty Communities,' and 'Activity Communities.' The results of this study indicated that it can cover some reasons for development process of knowledge communities and that it can also create a strategic framework for practical use of knowledge communities.

The Visual Display of Temporal Information for E-Textbook: Incorporating the Mind-mapped Timeline Authoring Tool

  • Lee, HeeJeong;Alvin Yau, Kok-Lim
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권7호
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    • pp.3307-3321
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    • 2018
  • With the ever-increasing queries related to temporal (or time-related) information, such as the product launching time, in search engine, most web pages will be augmented with such information in the future. Meanwhile, the gradual emergence of the use of electronic textbooks (or e-Textbooks), which enrich the traditional paper-based textbooks with multimedia contents such as interactive quizzes and multimedia-based simulations, has led us to infer that e-Textbooks will be blended with temporal information to support learning. The use of temporal information helps teachers and students to understand the level of prior knowledge required to study a topic, as well as the sequence of learning activities and related sub-topics, that best attains the educational goals. This paper presents a simple yet efficient tool called TimeMap, which is based on mind mapping, to create an e-Textbook called TimeBook that takes account of time-related curriculum and the ability of students to learn via collaboration.

기독교 분야 웹문서 분류체계 설계를 위한 비교 분석적 고찰 (A Comparative Study on the Design of Classification System for Christian Information Resources on the Internet)

  • 김명옥
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제41권3호
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    • pp.127-144
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    • 2007
  • 이 연구는 기독교 분야 인터넷 정보자원을 효율적으로 조직. 활용하기 위하여 기독교 분야 웹문서 분류체계의 모형을 제시하기 위한 것이다. 이를 위하여 (1) 문헌분류표인 KDC 4판, DDC 22판, LCC 2000년판의 기독교 분야의 강목을 비교 분석하고. (2) 국내 종합포털사이트 중 기독교 분야의 웹사이트 수가 많은 다음, 엠파스, 네이버의 기독교 분류항목을 비교 분석하며, (3) 기독교 종합포털사이트 중 가장 많이 이용되는 갓피플, 기독정보탐색 갓피아의 분류항목을 비교 분석하고, (4) KDC, DDC와 갓피플의 강목을 비교 분석한다. (5) 분석 결과를 토대로 웹문서를 위한 기독교 분야 분류체계(안)을 제시한다. 본 연구 결과, 1차구분은 10개 항목을 배정하고, 그 하위항목으로 2차 구분하여 세분한 2단계 계층구조를 설계하였다.