Journal of the Korean Society for information Management
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v.16
no.4
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pp.75-94
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1999
Indexing is a prerequisite function for the information retrieval system in order to retrieve the information of the documents effectively which are saved in database. As a digital data increases in accordance with the development of a computer, the numbers of literatures to be saved in database have also been increased in a large volume. To retrieve such documents of large volume, a lot of system resources and processing time will be required. In this paper, we suggest a advanced indexing method using text partition. This method can retrieve the documents of large volume in short processing time. We applied this suggested indexing method to real information retrieval system, and proved its excellent functions through the demonstration.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2014.10a
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pp.187-192
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2014
인터넷과 스마트기기 발전으로 정보에 대한 접근이 쉬워짐에 따라 다른 문서에 대한 표절 행위가 쉽게 이루어지고 있습니다. 그리고 표절 검사를 수행하는데 시간적, 인적, 공간적 낭비가 이루어진다. 이러한 낭비와 표절에 대한 경각심을 일으키고자 본 논문에서는 표절 검사 속도 향상을 위한 표절 원본 문서 추출(source retrieval)과 추출된 문서의 단어를 이용하는 표절 위치 탐색(text alignment)기법을 이용하여 표절구간을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문의 표절 원본 문서 추출 및 표절 위치 탐색 기법을 활용하면 표절 검사의 시간과 정확도가 향상될 것으로 기대한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.43-49
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1999
본 논문에서는 교차언어 문서검색(CLTR: Cross-Language Text Retrieval)에서의 한-영 질의어 변환을 다룬다. 질의어 변환시 영어 대역어 획득과정에서는 다음 두 가지를 고려한다. 첫째, 한국어 질의어를 구성하는 단어가 한가지 개념을 기호화하지만 이에 대응되는 영어 대역어들이 하나 이상인 경우이다. 둘째, 질의어 구성 단어가 둘 이상의 개념들을 기호화하는 다의성을 지닌 경우이다. 전자의 경우는 영어 대역어들이 모두 동일한 개념, 또는 유사한 개념을 나타내므로 그대로 검색에 이용한다 해도 검색 성능을 크게 좌우하지 않지만, 후자의 경우는 모든 개념을 다 검색에 이용하게 되면 정확률(precision)이 크게 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 개념 선택단계와 선택된 개념의 영어 대역어들에 가중치를 주는 가중치 부가단계로 나누어 질의어 변환을 수행한다. 본 논문의 질의어 변환에서 영어 대역어는 대역사전 대신 다국어 온톨로지인 KAIST 분류어휘표와 한영 음차복원 모듈을 통해 얻어진다.
Because protein is a primary element responsible for biological or biochemical roles in living bodies, protein function is the core and basis information for biomedical studies. However, recent advances in bio technologies have created an explosive increase in the amount of published literature; therefore, biomedical researchers have a hard time finding needed protein function information. In this paper, a classification system for biomedical literature providing protein function evidence is proposed. Note that, despite our best efforts, we have been unable to find previous studies on the proposed issue. To classify papers based on protein function evidence, we should consider whether the main claim of a paper is to assert a protein function. We, therefore, propose two novel features - protein and assertion. Our experimental results show a classification performance with 71.89% precision, 90.0% recall, and a 79.94% F-measure. In addition, to verify the usefulness of the proposed classification system, two case study applications are investigated - information retrieval for protein function and automatic summarization for protein function text. It is shown that the proposed classification system can be successfully applied to these applications.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.99-102
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2003
본 논문에서는 JPEG 이미지파일을 효율적으로 검색하기 위해서 확장된 JPEG파일의 포맷을 제안하고자 한다. 확장된 JPEG 파일의 포맷 안에는 JPEG 파일을 검색할 때에 사용될 키워드에 대한 설명, 이미지가 만들어진 날짜, 만든 이, 해상도와 같은 이미지에 대한 정보가 들어가게 된다. 이렇게 확장된 포맷을 어떻게 검색에 이용하는지 보이기 위해서 검색 어플리케이션을 설계하였다. 이 어플리케이션은 사용자가 검색 시에 찾고자 하는 이미지의 정보 값들을 지정해 줌으로써 자시의 의도에 적합한 이미지를 보다 정확하게 찾을 수 있게 된다. 피리고 이렇게 찾아진 이미지들은 여러 이미지 정보값들에 따라 다양한 방식으로 정렬되어 보여 지도록 하였다. 또한 이렇게 확장된 JPEG 파일포맷에 사용자가 접근하여 정보를 변경하거나 추가할 수 있는 인터페이스도 제공하도록 하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.3
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pp.275-280
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2009
While database(DB) and information retrieval(IR) have been developed independently, there have been emerging requirements that both data management and efficient text retrieval should be supported simultaneously in an information system such as health care, customer support, XML data management, and digital libraries. The great divide between DB and IR has caused different manners in index maintenance for newly arriving documents. While DB has extended its SQL layer to cope with text fields due to lack of intact mechanism to build IR-like index, IR usually treats a block of new documents as a logical unit of index maintenance since it has no concept of integrity constraint. However, In the DB-IR integrations, a transaction on adding or updating a document should include maintenance of the posting lists accompanied by the document. Although DB-IR integration has been budded in the research filed, the issue will remain difficult and rewarding areas for a while. One of the primary reasons is lack of efficient online transactional index maintenance. In this paper, performance of a few strategies for per-document basis transactional index maintenance - direct index update, pulsing auxiliary index and posting segmentation index - will be evaluated. The result shows that the pulsing auxiliary strategy and posting segmentation indexing scheme, can be a challenging candidates for text field indexing in DB-IR integration.
The purpose of this research is to enhance document recognition system which is essential for developing full-text retrieval system of the document image data stored in the digital library of a public institution. To achieve this purpose, the main tasks of this research are: 1) analyzing the document image data and then developing its image preprocessing technology and document structure analysis one, 2) building its specialized knowledge base consisting of document layout and property, character model and word dictionary, respectively. In addition, developing the management tool of this knowledge base, the document recognition system is able to handle the various types of the document image data. Currently, we developed the prototype system of document recognition which is combined with the specialized knowledge base and the library of document structure analysis, respectively, adapted for the document image data housed in National Archives of Korea. With the results of this research, we plan to build up the test-bed and estimate the performance of document recognition system to maximize the utilization of full-text retrieval system.
For developing a text classifier using supervised learning, a manually labeled corpus of large size is required. However, it takes a lot of time and human effort. Recently a research paradigm was proposed to use a raw corpus and a small amount of seed information instead of manually labeled corpus. In this paper we introduce an unsupervised learning method that makes it possible to achieve better performance than other related works. The characteristics of our approach is that average mutual information is used to learn representative words and their weights and then update of the weights is done using a technique inspired by the works in information retrieval. By iterating this teaming process it was shown that a high performance system can be developed.
Recently, the participation, opening and joint ownership of the users are important issue. The users want professional and accurate information from web. But users often suffer from retrieving accurate information. Even though the users find information they want, it is not guaranteed that the information is reliable since there are too much information placed on the web. Thus, we propose the novel rank metric to promote reliability and efficiency in information retrieval. In order to verify our approach, we implement a web site based on the proposed rank metric for nonofficial medical science information. The proposed rank metric based on user's level. This is to give score of text through differential rate depending on the user's level. The proposed rank metric enhances the reliability of text which is reflecting the user's mental factor. Thus, this method can be used for enhancing the reliability of text.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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