Most internet users utilize internet portal search engines, such as Naver, Daum and Google nowadays. But since the results of internet portal search engines are based on universal criteria (e.g. search frequency by region or country), they do not consider personal interests. Namely, current search engines do not provide exact search results for homonym or polysemy because they try to serve universal users. In order to solve this problem, this research determines keyword importance and weight value for each individual search characteristics by collecting and analyzing customized keyword at external database. The customized keyword weight values are integrated with search engine results (e.g. PageRank), and the search ranks are rearranged. Using 50 web pages of Goolge search results for experiment and 6 web pages for customized keyword collection, the new customized search results are proved to be 90% match. Our personalization approach is not the way that users enter preference directly, but the way that system automatically collects and analyzes personal information and then reflects them for customized search results.
문제해결학습을 수행하는데 있어서 가장 큰 문제점은 학생들이 문제 해결에 필요한 학습 정보를 수집하는데 많은 시간과 노력이 필요하다는 점이다. 이는 기존의 웹 기반 검색 시스템이 단순 키워드 매칭 검색 방법을 사용하고 있기 때문이다. 단순 키워드 매칭 검색방법은 단순히 키워드의 매칭 여부만으로 학습 정보를 검색하게 된다. 따라서 학생들이 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 투자하여야 하며, 학습 방향을 잃을 수 있는 문제점들을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 온톨로지 기반 검색 시스템을 설계 구 현하고 중학교 사회과 문제해결학습에 적용해 보았다. 그 결과 온톨로지 기반 검색이 기존의 웹 검색보다 더 효과적인 것으로 나타났다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.121-140
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2006
UDDI (Universal Discovery Description and Integration) Registry is used for Web Services registration and search. UDDI offers the search result to the keyword-based query. UDDI supports WSDL registration but it does not supports WSDL search. So it is required that contents based search and ranking using name and description in UDDI registration information and WSDL. This paper proposes a retrieval engine considering contents of services registered in the UDDI and WSDL. It uses Vector Space Model for similarity comparison between contents of those. UDDI registry information hierarchy and WSDL hierarchy are considered during searching process. This engine suppports two discovery methods. One is Keyword-based search and the other is template-based search supporting ranking for user's query. Template-based search offers how service interfaces correspond to the query for WSDL documents. Proposed retrieval engine can offer search result more accurately than one which UDDI offers and it can retrieve WSDL which is registered in UDDI in detail.
최근 문서나 웹 페이지뿐만 아니라 관계형 데이타나 XML 데이타, RDF 데이타 같은 구조화된 데이타에 대해서도 검색을 지원하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 RDF 데이타에 대한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 RDF 데이타의 크기를 줄여 검색 성능을 높이고 검색 결과로 관련 있는 정보를 함께 반환해 주기 위해 RDF 데이타에서 관련 있는 노드와 에지를 묶어 새로운 RDF 그래프를 생성한다. 또한 검색 과정에서 검색의 결과를 정렬하기 위해 RDF 데이타 그래프의 노드와 예지에 키워드와의 연관도를 부여할 때, RDF 온톨로지 데이타의 특성을 활용함으로써 보다 사용자의 의도에 부합하는 검색 결과를 반환한다. 실제 RDF 데이타를 사용한 성능 비교 결과는 제안하는 기법이 RDF 데이타의 크기를 최대 2배까지 줄이고 기존 기법에 비해 검색 속도가 최대 5배 빠르다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 유동성이 크고 데이터의 규모도 상당한 도서관에 일반화시켜 적용할 수 있는 지식베이스 및 검색엔진을 제안하였다. 이를 위해 총 세 개의 지식베이스(트리플 구조 온톨로지, 의미거리기반 의미망지식 베이스, 키워드중심의 도치색인파일)를 구축하였고, 이의 성능을 측정하기 위해 각각 세 개의 검색엔진(추론 규칙기반 제나검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드기반 루씬검색엔진)을 구축하였다. 시스템 성능평가 결과, 종합적으로 개념기반 검색엔진이 가장 높은 성능을 보여주었고, 다음으로 온톨로지기반 제나검색엔진, 다음으로 일반 키워드 검색엔진 순으로 나타났다.
Google Trends provides weekly information on keyword search frequency on the Google search engine. Search volume patterns for the search keyword can also be analyzed based on category and by the location of those making the search. Also, Google provides “Hot searches” and “Top charts” including top and rising searches that include the search keyword. All this information is kept up to date, and allows trend comparisons by providing past weekly figures. In this study, we present a predictive model for TV markets using the searched data in Google search engine (Google Trend data). Using a predictive model for the market and analysis of the Google Trend data, we obtained an efficient and meaningful result for the TV market, and also determined highly ranked countries and cities. This method can provide very useful information for TV manufacturers and others.
한국저작권위원회 디지털저작권거래소는 저작물에 통합저작권관리번호(ICN)를 부여하고 이를 바탕으로 저작물 및 저작권이용허락계약에 대해 운영 관리하고 있으며, ICN이 부여된 저작물에 대해 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 통합검색 서비스는 저작물의 ICN 메타데이터를 바탕으로 키워드 기반 검색 방법을 이용하여 메타데이터의 키워드 포함 여부에 따른 검색 결과를 제공한다. 하지만 키워드 기반 검색 방법은 이용자가 원하는 정확한 검색 결과를 제공하지 못하는 한계를 가지고 있다. 따라서 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 저작물에 대한 의미 기반 검색 방법의 적용 및 검색 결과의 높은 정확도를 제시하기 위해 ICN이 부여된 저작물의 ICN 메타데이터를 온톨로지로 확장하여 메타데이터 요소간의 관계 및 의미를 정의한 저작물 온톨로지를 구축하였다. 구축한 온톨로지에서 추론을 통한 의미 기반 검색의 가능함과 키워드 기반 검색 방법과의 정확도 비교를 위해 5가지 시나리오를 선정하였으며, 시나리오별 각 검색 방법의 결과 및 정확도의 비교 결과를 제시하였다.
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.
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.
본 연구는 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스들을 동시에 호출하는 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 대상으로 추론을 수행함으로써 인물, 기관, 위치 등에 대해서도 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험과 사용성 평가를 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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