• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권4호
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• pp.231-240
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• 2011

사람들은 월드 와이드 웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 검색하는 여러 알고리즘들을 구현해 왔다. 이렇게 구현된 검색 알고리즘 중 가장 좋은 기술을 가지고 있는 곳은 페이지랭크(PageRank)방식의 구글이다. 하지만 외부에서 참조하는 링크가 많은 문서를 가지고 있는 문서 즉, 대중들이 관심을 가지는 문서를 상위에 보여주는 페이지랭크 방식으론 사용자가 원하는 문서를 찾아서 제공하지 못할 수 있다. 개인에게 가치가 있는 문서를 찾기보다 대중에게 가치가 있는 문서를 찾기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어휘의 의미를 정확히 표현하고 있는 워드넷을 이용하여 사용자 질의 이력 정보를 분석하여 현재 질의를 확장한 개인적 가치와 페이지 랭크지수를 이용한 대중적 가치를 모두 고려한 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 상위 30개의 검색결과 중 평균 약 60% 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 구글 검색 결과에 비해 평균 약 14% 향상된 만족도를 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1878-1890
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• 2016

Web 2.0 has features produced the content through the user of the participation and share. The content production activities have became active since social network service appear. The social bookmark, one of social network service, is service that lets users to store useful content and share bookmarked contents between personal users. Unlike Internet search engines such as Google and Naver, the content stored on social bookmark is searched based on tag keyword information and unnecessary information can be excluded. Social bookmark can make users access to selected content. However, quick access to content that users want is difficult job because of the user of the participation and share. Our paper suggests a method recommending search word to be able to access quickly to content. A method is suggested by using Collaborative Filtering and Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare by 'Delicious' and "Feeltering' with our system.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권3호
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• pp.161-172
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• 2014

This paper presents three different search engines for the detection of CAD-parts in large databases. The analysis of the contained information is performed by the export of the data that is stored in the structure trees of the CAD-models. A preparation program generates one XML-file for every model, which in addition to including the data of the structure tree, also owns certain physical properties of each part. The first search engine is specializes in the discovery of standard parts, like screws or washers. The second program uses certain user input as search parameters, and therefore has the ability to perform personalized queries. The third one compares one given reference part with all parts in the database, and locates files that are identical, or similar to, the reference part. All approaches run automatically, and have the analysis of the structure tree in common. Files constructed with CATIA V5, and search engines written with Python have been used for the implementation. The paper also includes a short comparison of the advantages and disadvantages of each program, as well as a performance test.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.232-236
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• 2010

최근의 모바일 단말기 사용자들은 많은 양의 멀티미디어 콘텐츠를 가지고 있다. 또, 인터넷과 컴퓨터 기술의 발전으로 언제 어디서든 모바일 단말기를 가지고 이를 이용할 수 있다. 하지만 현재 파일 시스템 기반의 방식에서 사용자는 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 찾고 관리하기 위해 많은 시간을 소비해야 한다. 특히, 모바일 단말기의 작고 불편한 인터페이스는 멀티미디어 콘텐츠 검색 및 관리를 더욱 힘들게 한다. 따라서 다량의 멀티미디어 콘텐츠를 보다 효과적으로 사용하기 위한 지능형 멀티미디어 콘텐츠 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 개인화된 모바일 멀티미디어 콘텐츠를 제공하기 위해서 사용자의 상황과 심리를 이용한 방법과 이를 적용한 개인화된 모바일 멀티미디어 콘텐츠 제공 시스템(Personalized Mobile Multimedia Contents Provider)을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.137-142
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• 2012

스니핏(snippet)이란 검색엔진이 사용자에게 제공하는 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보이다. 스니핏은 검색엔진의 페이지 순위와 함께 사용자의 페이지 방문에 큰 영향을 준다. 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 스니핏을 추출하는 방법이 사용자의 의도를 정확히 이해하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.73-90
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• 2010

최근 Tan 등은 인증 서버와 연결 없이 태그 인증 목록을 가진 이동형 리더가 스스로 태그를 인증할 수 있는 서버없는 RFID 검색 프로토콜을 소개하였다. 서버없는 RFID 시스템은 기존 온라인 서버 모델과 달리 리더의 이동성 및 개인성을 고려해야하기 때문에 태그 뿐 아니라 리더의 프라이버시 보호가 필요하다. 본 논문에서는 서버없는 RFID 검색 시스템을 위한 새로운 보안 요구사항을 정의하고 이를 만족하는 안전한 RFID 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 프로토콜은 리더에 저장된 태그의 인증 정보를 매 세션마다 갱신하여 리더의 후방향 위치추적 안전성을 보장하며 검색 프로토콜의 취약점인 재전송 공격을 막기 위해 암호화된 타임스탬프를 사용하였다. 또한 본 논문에서는 서버 없는 RFID 검색 시스템의 분석을 위한 새로운 공격자 모델을 정의하고 이를 이용하여 시스템의 안전성을 증명한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1566-1574
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• 2008

정보 검색에 대한 연구는 방대한 데이터에서 원하는 검색 정보를 제공할 뿐 만 아니라 개인의 취향에 따른 맞춤 검색 및 추론된 지식을 제공하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문의 목적은 데이터를 개념화하여 분류 및 정의할 수 있는 온톨로지 구조를 기반으로 숨어있는 지식을 발견하여 개인 맞춤 검색을 제공하는 추론 알고리즘에 대해 연구하는 것이다. 현재의 검색에서는 방대한 데이터에서 너무 많은 검색 결과를 제공 하거나 검색 결과를 제공하지 못하는 경우도 발생하고 여다. 이러한 정보 검색의 단점을 보완하기 위해 OWL 온톨로지 제약조건과 연관 마이닝 방법으로 추론된 연관 지식을 SWRL 추론 언어로 표현하여 Jess 엔진을 통한 새로운 지식을 발견하여 효율적인 검색을 지원하는 알고리즘을 제안한다. 식당, 주유소, 제과점 등의 도메인에 따른 개인별 선호 온톨로지를 구축하고, 주유소 개인 선호 데이터를 예제로 하여 연관 및 온톨리지 기반에서 정보를 검색할 때, 연관 및 추론 정보를 제공함을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.181-191
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• 2016

현재 IPTV에서 서비스되는 미디어콘텐츠의 검색 질의어 분석을 통해, 고객의 미디어콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보았다. 그 결과 명시적인 메타정보뿐만 아니라 콘텐츠의 내용(소재, 줄거리 등)과 감성 정보가 중요한 요소가 된다는 점을 발견하였다. 그리하여 본 연구에서는 IPTV에서 제공하는 다양한 미디어콘텐츠를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해, 미디어콘텐츠의 감성 정보를 활용하기 위한 감성분류체계를 설계하였다. 그리고 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자 감성 프로파일을 구축하고, 단계적 처리 모듈을 탑재하여 미디어콘텐츠를 편성하는 맞춤형 큐레이션 시스템을 제안하였다. 마지막으로 제안한 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템의 효과를 입증하기 위하여, 사용자 만족도 설문 조사를 실시하여 72.0점을 받았다. 또한 인기도 기준으로 편성한 결과와 제안한 시스템의 편성 결과를 비교한 결과 실 사용자의 시청 행위로 이어지는 비율이 최대 10배 높게 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권2호
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• pp.317-342
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• 2024

본 연구의 목적은 DLS에서 초등학생의 정보검색행태 분석을 통해 학교도서관 자료 접근성 향상 방안을 탐색적으로 고찰하는데 있다. 이에 학교도서관에서 DLS 검색을 시도하는 학생 26명을 대상으로 DLS 검색 과정을 녹화하고 정보요구 전반에 대한 검색-전 질문지와 검색 과정과 결과에 대한 검색-후 질문지를 통해 자료를 수집하였다. 분석 결과, 평소 DLS 이용의 주목적이 단순 여가 독서인 경우, 검색 시간과 검색어 수가 많은 경우, 검색 결과가 지나치게 많은 경우 검색 만족도가 낮게 나타났다. 이에 교과 연계 메타데이터 요소를 개발하고 교과별 시소러스를 구축하여 목록 구축과 이용자 검색 지원에 활용해야 함을 강조하였다. 또 DLS가 외부 검색에서 기본적으로 제공하는 기능을 포함하고, 검색어 선정, 검색 후 결과 적합성 판단이 부족한 초등학생에게 정보활용교육을 체계적으로 실시할 수 있도록 자원 측면, 교육과정 측면의 기반을 마련해야 할 것이다. 또한 외부 자원과의 통합 검색 서비스, 개인 맞춤형 도서 추천 서비스를 제공하는 것을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-7
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.