Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권4호
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pp.569-577
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2009
Mobile information retrieval is an evolving branch of information retrieval that is centered on mobile and ubiquitous environments. In general, mobile devices are characterized by lightweight, low power, small memory, small display, limited input/output, low bandwidth, and so on. Some of these characteristics make it impossible to apply general information retrieval to mobile environments without any modification. In order to relieve this problem, we design and implement an information retrieval system for mobile devices like wireless phones, PDA and handheld devices. We use document summarization techniques to alleviate the limitation of small display and user profiles to retrieve the most proper documents for each individual user for personalized search. Futhermore we use meta-search to lighten some burdens visiting several portal sites. In this paper, we have implemented and demonstrated the proposed mobile information retrieval system on the domain of travel and received good evaluation from users subjectively.
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.
The purpose of this paper is to propose a securely personalized context-aware cooperative query that supports a multi-level data abstraction hierarchy and conceptual distance metric among data values, while considering privacy concerns around user context awareness. The conceptual distance expresses a semantic similarity among data values with a quantitative measure, and thus the conceptual distance enables query results to be ranked. To show the feasibility of the methodology proposed in this paper we have implemented a prototype system in the area of site search in a large-scale shopping mall.
Researches of current PMIS(Project Management Information System) information searching focus on providing personalized results as well as matching needed queries in an enormous amount of information. This paper aim at discovering hidden knowledge to provide personalized and inferred search results based on the ontology with categorized concepts and relations among construction data. The current PMIS searching occasionally presents too much redundant information or offers no matching results from large volumes of data. In this paper, we propose a service searching system, which becomes aware of users device using iPMIS(Intelligent Program Management Information System). And we design and plant the ontology-based iPMIS, which is aware of the context in its environment.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.150-155
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2024
Genomic data plays a transformative role in medicine, biology, and forensic science, offering insights that drive advancements in clinical diagnosis, personalized medicine, and crime scene investigation. Despite its potential, the integration and analysis of diverse genomic datasets remain challenging due to compatibility issues and the specialized nature of existing tools. This paper presents the GenomeSync system, designed to overcome these limitations by utilizing the Hadoop framework for large-scale data handling and integration. GenomeSync enhances data accessibility and analysis through SQL-based search capabilities and machine learning techniques, facilitating the identification of genetic traits and the resolution of forensic cases. By pre-processing DNA profiles from crime scenes, the system calculates similarity scores to identify and aggregate related genomic data, enabling accurate prediction models and personalized treatment recommendations. GenomeSync offers greater flexibility and scalability, supporting complex analytical needs across industries. Its robust cloud-based infrastructure ensures data integrity and high performance, positioning GenomeSync as a crucial tool for reliable, data-driven decision-making in the genomic era.
"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
스마트 커머스 시장에서 소비자는 개인 성향에 최적화된 개인화된 서비스와 소비자 취향을 고려한 맞춤형 쇼핑 경험을 원하고 있다. 즉, 소비자는 개인화된 맞춤형 서비스를 요구하고 있다. 이러한 요구에 따라 기업들은 메시징서비스를 소비자에게 제공하고 있지만, 각 개인에 맞춤형 서비스를 포함하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 메시징서비스에 개인화 서비스기술을 결합하여 기업용 메시징서비스의 통합 모형 및 시스템 구축방안을 제시하고, 이를 통해 마케팅 효과를 극대화하고 비용절감 효과를 분석한다. 제안된 통합 모형 작동방식은 고객 요구사항에 따라 개인화된 정보를 통해 개인화모형 적용하여 효과적인 개인화를 통한 메시징 전송 방안을 제시하고 있다. 본 연구의 개인화 통합모형은 검색서비스와 결합되었을 경우 매우 높은 효과가 있을 것으로 판단된다.
개인 맞춤형 멀티미디어 시대가 도래됨에 따라 점점 더 다양한 방송 콘텐츠를 소비하고자 하는 사용자의 요구는 콘텐츠 사업자로 하여금 콘텐츠의 과잉 공급을 부추길 가능성이 높다. 다양한 매체를 통하여 제공되는 다량의 콘텐츠는 사용자에게 각자의 취향 및 선호도와 관계없이 일방적인 시청만 할 수밖에 없다. 따라서 사용자는 넘쳐나는 콘텐츠 중에서 각자가 원하는 방송 콘텐츠만 선택하여 시간과 장소의 제약 없이 시청이 가능한 개인 맞춤형 방송서비스에 대한 필요성이 요구되고 있다. 상기 필요성을 충족시켜 줄 수 있는 대안 중에 개인 맞춤형 방송 서비스의 제공을 목표로 국제 표준화된 TV-Anytime이 좋은 대안이 될 수 있을 것이다. 본 논문은 국내 DCATV(Digital Cable Television) 환경하에서 사용자가 PDR(Personal Digital Recorder) 단말에 저장된 대 용량의 방송 콘텐츠를 효과적으로 저장 및 검색하기 위하여 방송 콘텐츠에 대한 정보를 기술하고 있는 TV-Anytime 메타데이터의 저작, 송출 및 수신하기 위한 방법과 이를 실제로 구현한 시스템을 제안한다.
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.
Kang, Sae-Hoon;Kim, Dae-Woong;Lee, Young-Hee;Hyun, Soon-J.;Lee, Dong-Man;Lee, Ben
ETRI Journal
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제29권5호
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pp.545-558
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2007
This paper presents an efficient semantic service discovery scheme called UbiSearch for a large-scale ubiquitous computing environment. A semantic service discovery network in the semantic vector space is proposed where services that are semantically close to each other are mapped to nearby positions so that the similar services are registered in a cluster of resolvers. Using this mapping technique, the search space for a query is efficiently confined within a minimized cluster region while maintaining high accuracy in comparison to the centralized scheme. The proposed semantic service discovery network provides a number of novel features to evenly distribute service indexes to the resolvers and reduce the number of resolvers to visit. Our simulation study shows that UbiSearch provides good semantic searchability as compared to the centralized indexing system. At the same time, it supports scalable semantic queries with low communication overhead, balanced load distribution among resolvers for service registration and query processing, and personalized semantic matching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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