• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.32-41
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• 1999

공간 데이터베이스 시스템에서 최소 근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른 유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. 최소근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의수를 최소화할 수 있어야 한다. 이를 위해 최소근접질의 처리시 색인에서 방문될 노드들을 정확히 선정하기 위한 검색거리 측도인 최적탐색거리가 제안되었다[13]. 본 논문에서는 최적탐색거리의 특성을 N차원으로 확장하고 최대검색거리를 이용한 방법에 비해 최적탐색거리를 이용한 방법이 질의처리 성능이 더 우수함을 실험을 통하여 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.737-744
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• 2004

웹으로부터 사용자가 원하는 정보에 잘 부응하는 정보를 추출하는 것은 검색엔진이 갖추어야 할 기본적 요소라 할 수 있다. 그러나 질의어와의 패턴 매칭 방식에 의존하는 기존의 대부분의 검색엔진은 질의어가 갖는 애매성으로 인하여 사용자의 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기가 쉽지 않다는 단점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 5가지 과정, 즉, (i) 질의어 형성, (ii) 질의어 확장, (iii) 검색, (iv) 순위 재생성 및 (v) 지식베이스로 구성되는 지식기반 의미 메타 검색엔진의 기본 구조를 제안한다 영어로 구현된 웹 문서에 대한 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 지식기반 의미 메타 검색엔진이 기존의 검색엔진(구글)을 사용하여 얻은 결과보다 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.300-307
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• 2012

When the volume of data grows big, some simple tasks could become a significant concern. Nearest neighbor search is such a task which finds from a data set the k nearest data points to queries. Locality-sensitive hashing techniques have been developed for approximate but fast nearest neighbor search. This paper introduces the notion of locality-sensitive hashing and surveys the locality-sensitive hashing techniques. It categories them based on several criteria, presents their characteristics, and compares their performance.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.63-73
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• 2011

일반적으로 기존 검색엔진은 다수 사용자의 동일한 질의에 대하여 일률적으로 같은 검색 결과를 제공하는데, 이는 사용자 개인의 특성을 고려하지 않는 단점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 사용자가 가지고 있는 검색 의도를 파악하여 그에 부합하는 결과를 제공하는 개인화 검색이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 프로파일 기반 개인화 검색을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 개인화 검색을 이루기 위해 개념 네트워크 형태의 사용자 프로파일을 구성하며, 이는 사용자가 과거에 질의했던 질의어와 탐색했던 웹문서를 분석하여 자동 생성된다. 그리고 사용자가 웹문서에 대해 태그를 지정한 폭소노미 데이터를 이용하여, 개념 네트워크를 확장함으로써 개념 네트워크의 정확성을 더욱 높일 수 있다. 이 개념 네트워크를 이용하여 사용자가 부여한 질의어를 확장시킬 수 있을 뿐만 아니라, 검색결과의 중첩도를 고려하여 사용자별 검색 결과의 순위를 재산정 함으로써 개인의 특성을 반영한 검색 결과를 제공할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.69-76
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• 2012

본 논문은 웹 검색 개인화를 실현하기 위해 개념네트워크 구조의 사용자 프로파일에 기반한 새로운 형태의 순위 재조정 기법을 제안한다. 기본적으로 개인화 검색은 개인 사용자의 검색 성향을 담고 있는 사용자 프로파일을 기반으로 이루어지며, 이를 활용하여 초기에 주어진 검색 질의어를 확장하거나 검색결과의 순위를 재조정하게 된다. 제안 기법은 순위 재조정 기법을 주축으로 질의어 확장 기법을 융합한 형태를 취한다. 기본 아이디어는 사용자 프로 파일에 의해 추천된 확장 질의어로부터 도출된 문서집합들에 공통적으로 출현하는 문서들의 중첩도를 평가하여, 그 결과값을 순위 재조정에 활용하는 것이다. 성향이 다른 다수의 실험자들이 검색 질의어 유형을 구분하여 실험을 수행함으로써 제안기법이 기존 기법에 비해 우수함을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.13-24
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• 2005

차량과 같이 시간의 흐름에 따라 위치가 변경되는 객체를 이동체라 한다. 이동체의 과거 궤적은 시간이 지남에 따라 누적되므로 대용량 정보가 된다. 대용량 궤적 정보를 저장하는 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 궤적을 검색하기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정(영역 질의)과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정(궤적 질의)으로 이루어진 복합 질의를 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나 TB-tree는 비단말 노드에서의 공간적인 특성을 고려하지 못하여 영역 질의시 불필요한 노드 접근이 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree의 비단말 노드의 사장 영역을 감소시킬 수 있는 분할정책을 제안하고 이를 TB-tree에 적용하여 구현한다. 이 논문에서 제안하는 분할 정책은 높은 공간 활용도, 효과적인 궤적 추출과 같은 TB-tree의 장점을 유지하면서 비단말 노드의 사장 영역을 줄임으로써 영역 질의에 효과적인 특징이 있다. 제안된 분할 정책은 성능평가를 통하여 기존의 TB-tree보다 영역 질의에서 우수함을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.135-145
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• 2019

장기불황으로 인해 한국 청년실업률이 수년간 10% 안팎의 높은 수준을 유지하고 있는 가운데, 주요 경제활동 인구인 30~40대의 실업률이 최근 상승세를 보이고 있다. 정부의 기존 청년 중심의 고용촉진 및 실업복지 정책을 30~40대를 포함한 다양한 연령층으로 확대 강화하기 위해서는 각 연령층에 대한 실업예측 모형 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 한국 통계청 실업률 자료와 구글 검색어를 활용하여 한국 30~40대 연령층에 특화된 실업률 예측모형을 개발하고자 하였다. 실업률 자료와 계절성 자기회귀누적이동평균 모형을 활용하여 기초모형(Model 1)을 다중선형회귀 모형으로 추정하였으며, 개선된 모형을 구하고자 구글 검색 질의어 정보를 Model 1에 추가 활용하였다(Model 2). 그 결과, 30대와 40대 연령층 모두 구글 검색 질의어를 추가 활용한 Model 2가 Model 1보다 우수한 예측력을 보였다. 이는 웹 검색 질의어가 여전히 한국의 실업률 예측모형을 개선하는 데 유의미함을 의미한다. 본 연구는 실질적인 활용을 위해 추가적인 연구가 필요하지만, 연령대별 실업률 예측 연구에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.244-246
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• 2002

The rapid increase of E-commerce market requires a solution to assist the buyer to find his or her interested items. The intelligent agent model is one of the approaches to help the buyers in purchasing items in outline market. In this paper, the user query processing model in the item recommendation agent is proposed. In the proposed model, the retrieval result is affected by the automatically generated queries from user preference information as well as the queries explicitly given by user. Therefore, the proposed model can provide the customized search results to each user.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.204-218
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• 2005

XML은 수 많은 응용들에서 데이타를 교환하기 위한 표준으로 급속도로 출현되었다. XML 데이타에 대해 효율적인 질의를 지원하기 위하여 많은 질의어들도 설계되었다. 이러한 질의어들은 사용자들이 XML 문서 구조를 알아야 사용할 수 있고 구조에 대한 검색 조건을 명시해야만 한다. 이러한 XML 문서에 대해 경로 기반으로 하는 질의는 XML이 계층적 구조이기 때문에 당연한 것 이다. 그러나 이러한 현재의 경로 기반의 질의를 보충하기 위하여, 사용자들이 XML 문서에 대하여 경로를 사용하지 않는 질의도 필요하다. 이 논문에서 우리는 XML 문서 구조를 모르고도 질의할 수 있는 질의 표현을 설계하고, 이 경로를 명시하지 않는 질의를 평가하기 위한 질의 처리기를 개발하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권2호
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• pp.168-177
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• 2012

The search for relevant and actionable information is a key to achieving clinical and research goals in biomedicine. Biomedical information exists in different forms: as text and illustrations in journal articles and other documents, in images stored in databases, and as patients' cases in electronic health records. This paper presents ways to move beyond conventional text-based searching of these resources, by combining text and visual features in search queries and document representation. A combination of techniques and tools from the fields of natural language processing, information retrieval, and content-based image retrieval allows the development of building blocks for advanced information services. Such services enable searching by textual as well as visual queries, and retrieving documents enriched by relevant images, charts, and other illustrations from the journal literature, patient records and image databases.