The mobile visual search service uses a query image to acquire linkage information through pre-constructed DB search. From the standpoint of this purpose, it would be more useful if you could perform a search on a web-based keyword search system instead of a pre-built DB search. In this paper, we propose a representative query extraction algorithm to be used as a keyword on a web-based search system. To do this, we use image classification labels generated by the CNN (Convolutional Neural Network) algorithm based on Deep Learning, which has a remarkable performance in image recognition. In the query extraction algorithm, dictionary meaningful words are extracted using Wikipedia, and hierarchical categories are constructed using WordNet. The performance of the proposed algorithm is evaluated by measuring the system response time.
해시태그는 현재 페이스북, 트위터와 같은 SNS와 개인 블로그 등에서 활발하게 사용되고 있다. 하지만 스팸성 목적 또는 게시글 조회수 증가 등의 목적으로 무분별하게 해시태그를 사용하여 태그검색의 효율성이 떨어지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 태그검색의 정확도를 높이고자 기존의 키워드 추출 알고리즘과 단어간 유사도 평가 알고리즘을 이용한 태그 검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템의 테스트 결과 태그 검색의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.
기존의 형태소 분석기는 문서 내에 사용된 단어들을 분류한다. 이를 기반으로 문장과 문단을 추출하는 시스템이 개발되고 있으나 해당 문서를 압축하여 주요 문단을 추출하는 시스템은 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 문서 내에 사용된 키워드들의 가중치를 계산하고 키워드를 포함한 문단들을 추출한다. 이는 해당 문서를 모두 읽지 않고 키워드가 포함된 문단들을 읽음으로써 문서를 이해하는 시간을 줄일 수 있다. 또한 검색에 사용된 키워드의 개수에 따라 추출되는 문단의 수가 다름으로 사용자는 기존 시스템에 비해 다양한 패턴의 검색이 가능하다.
빅데이터 처리 분야에서 중요한 이슈 중 하나는 인터넷의 주요 키워드를 추출하고 이것을 이용하여 필요한 정보를 가공하는 것이다. 현재까지 제안된 대부분의 키워드 추출 방법들은 대형 포털 사이트의 검색기능을 기반으로 이미 게시된 글이나 작성된 문서 또는 고정된 내용에 기반하고 있다. 본 논문에서는 SNS에 게시되는 다양한 이슈, 대화, 관심 분야, 의견 등 동적인 메시지를 기반으로 이슈 키워드 및 연관 키워드를 추출하여 잠재적 쇼핑 연관 키워드 광고 마케팅에 도움을 주는 시스템(KAES: Keyword Advertisement Extraction System based on SNS)을 개발한다. KAES 시스템은 특정 계정 리스트를 작성하여 SNS에서 빈도수가 가장 많은 핵심 키워드 및 연관 키워드를 추출한다.
효율적인 키워드 추출은 정보검색 시스템에서 중요하지만 많은 키워드 중 적당한 키워드를 결정하기 위한 방법들은 여러 가지가 있다. 그중 단일 키워드만을 검색하는 AC알고리즘을 해결하기 위한 DER구조는 복합키워드 검색이 가능하나 많은 검색시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 DER구조의 검색방법을 기반으로 한 독립적인 검색테이블을 확장하여 EDER 구조라는 알고리즘을 구축하였다. 500개의 텍스트 파일을 실험한 결과 키워드의 포스팅 결과가 AC의 DER구조보다 EDER구조가 작았으며, 검색시간 또한 K5에서 DER구조가 0.6초, EDER구조가 0.2초로 더 빠른 검색을 보며주고 있어 제안 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.
최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자료 조사를 위한 최적의 키워드 추출 및 검색 방법을 제안하였으며, 북한 건설 관련 동향 파악을 예시로 제안 방법을 검증하였다. 대표적인 국내 언론 플랫폼인 빅카인즈(BigKinds)를 활용하여 표본 기사를 선정하고 키워드를 추출하였다. 추출된 키워드는 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 벡터화하였으며, 이를 토대로 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 통해 추출된 키워드 간의 유사도를 검사하였다. 또한 상위 빈도수 10개에 대한 키워드를 기준으로 유사도 0.5 이상인 키워드들을 군집화하였다. 각 군집들은 빅카인즈 검색 양식에 맞추어 군집 내부 키워드 간에는 'OR', 군집 간에는 'AND'로 형성하였다. 심층 분석 결과, 본래 목적에 맞는 유의미한 기사들이 추출되었음을 확인할 수 있었다. 기존의 분류체계 및 검색 양식을 변형시키지 않은 상태에서 사용자의 세부 목적을 충족시키는 자료 조사·분류가 가능하게 되었다는 점에서 의의를 갖는다.
이 논문의 목적은 SELIS(SEoul Women's University Library and Information System) OPAC 시스템에서 키워드와 불연산자 탐색이 어떻게 처리되는지에 대한 이용자의 이해를 분석하는데 있다. 연구문제를 통하여 분석한 결과 SELIS OPAC시스템이 처리하는 키워드 추출에 대한 이해도는 전체 298명에서 정답자 67명$(22.48\%){\cdot}$오답자 231명$(77.52\%)$, 키워드탐색에서 불연산자 OR 사용에 대한 이해도는 전체 297명에서 정답자 115명$(22.48\%){\cdot}$오답자 182명$(77.52\%)$, 키워드탐색에서 불연산자 AND 사용에 대한 이해도는 전체 296명에서 정답자 98명$(33.11\%){\cdot}$오답자 198명$(66.89\%)$, 불연산자 사용방법 및 연산자 심볼에 대한 이해도는 전체 285명에서 정답자 109명$(36.49\%){\cdot}$오답자 181명$(63.51\%)$으로 전체적으로 이해도가 저조한 것으로 분석되었다. 또한 SELIS OPAC 시스템에서 키워드 탐색 경험에 따라 키워드 탐색 이해도에 차이가 나는지를 분석한 결과 유의수준 $5\%$에서 상관관계가 없는 것으로 분석되었고, 불연산자 탐색 경험에 따라 불연산자 사용방법에 대한 이해도는 유의수준 $5\%$내에서 상관관계가 있는 것으로 분석되었다.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제16권1호
/
pp.48-51
/
2018
The traditional documents analysis was centered on words based system was implemented using a morpheme analyzer. These traditional systems can classify used words in the document but, cannot help to user's document understanding or analysis. In this problem solved, System needs extract for most valuable paragraphs what can help to user understanding documents. In this paper, we propose system extracts paragraphs of normalized XML document. User insert to system what filename when wants for analyze XML document. Then, system is search for keyword of the document. And system shows results searched keyword. When user choice and inserts keyword for user wants then, extracting for paragraph including keyword. After extracting paragraph, system operating maintenance paragraph sequence and check duplication. If exist duplication then, system deletes paragraph of duplication. And system informs result to user what counting each keyword frequency and weight to user, sorted paragraphs.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.