• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.433-436
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• 2010

최근 한국어 문서에는 한국어뿐만 아니라 외래어 표기 등이 혼합되어 사용되고 있다. 외래어 표기는 한 단어에 대해 한 개만 존재하는 것이 아니라 여러 개의 다른 표기로 사용되고 있다. 이러한 표기상 불일치는 하나의 단어가 다른 개념으로 인식되어 정보검색 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 따라서 정보검색 시스템의 성능 향상을 위해 여러 외래어 표기를 같은 개념으로 인식하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 자모 혼동행렬을 기반으로 한 유사 외래어 표기 검출 기법을 제안한다. 제안한 기법에 따라 유사 외래어 표기를 검출해줌으로써 정보검색 시스템의 성능을 향상할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2003.08a
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• pp.143-152
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• 2003

본 연구는 인터넷 환경에 따른 정보의 지식화현상과 지식경영 추세에 따라 새롭게 등장한 웹 검색엔진의 지식검색커뮤니티 기반 지식관리에 관한 연구이다. 아직까지 지식검색커뮤니티에 대한 연구를 거의 찾아볼 수 없는 상황에서, 본 연구는 네이버의 ‘지식 iN’, 야후의 ‘지식검색’, 엠파스의 ‘지식거래소’를 대상으로 웹 검색엔진의 지식검색커뮤니티를 살펴보았다. 지식의 개념을 통해 지식 순환과정을 고찰하였고, 순환과정의 각 단계별로 지식관리를 연구하였다. 더불어 커뮤니티 기반의 지식창출과 지식공유단계에 대한 이용자연구를 하고자 한다. 이를 바탕으로 보다 건전하고 활발한 지식공유문화조성을 위한 지식검색커뮤니티의 활성화 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.817-820
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• 2006

최근 인터넷 기술의 비약적인 발전으로 웹상에 많은 양의 정보가 존재하고, 많은 사람들이 이를 검색하고 활용하게 되었다. 그러나 기존의 검색방식은 단순히 텍스트 매칭(Text matching) 방법을 사용하고 있어 많은 자료들 사이에서 자신이 원하는 자료를 찾는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 검색할 자료의 정보를 바탕으로 그와 유사한 자료를 검색해주는 웹 문서 검색 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 울산대학교 어휘 지능망인 U-WIN을 기반으로 개념적 밀도와 단어 간의 유사성 측정을 이용하여 의미적인 검색이 되도록 하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.6
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• pp.163-178
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• 2005

The ultimate objective of Personal Information Management (PIM) is to collect, handle and manage wanted information in a systematic way that enables individuals to search the information more easily and effectively, However, existing personal information management systems are usually based on a traditional hierarchical directory model for storing information, limiting effective organization and retrieval of information as well as providing less support in search by associative interrelationship between objects (documents) and their attributes, To improve these problems, in this paper we propose a personal information management model based on the concept lattice of Formal Concept Analysis (FCA) to easily build and maintain individuals' own information on the Web, The proposed system can overcome the limitations of the traditional hierarchy approach as well as supporting search of other useful information by the inter-relationships between objects and their attributes in the concept lattice of FCA beyond a narrow search.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.328-331
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• 2007

많은 연구원들이 자신의 연구 과제를 수행함에 있어 선행 연구 자료로 참고하는 것이 관련 주제에 관한 학술 자료이다. 현재 많은 학교와 기관 그리고 단체에서 관련 학술 자료를 발간하고 있으며 이를 참조하는 방식도 다양하다. 그러나 학술 자료를 참조함에 있어 단어 기반 검색이 사용되고, 발간된 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 참조하는 데 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 이러한 기존 학술 자료 검색 방법을 보완하기 위하여 온톨로지를 기반으로 하는 가중치 부여 논문 검색 모델을 제안한다. 제안한 모델은 논문 관련 정보를 온톨로지로 구축하고, 검색 문서에 가중치를 부여하는 순위화 알고리즘을 적용한 것이다. 이는 기존 유사도 적용 기법에 시멘틱 개념을 적용한 것으로 효율적이고 정확한 논문 검색을 보장한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.4
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• pp.93-112
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• 2009

Recently in the area of the information environment, there are lively discussions about search 2.0 which is representative of the next generation search services. In this study, we divide information search model into matching and linking models according the developmental stages. Therefore, on the one hand, we analyze the background, main concepts, related attributes and cases of the next generation search services and the other, we identify the representative keywords by the group analysis of various attributes and cases of it. The result shows that the main keywords such as social search, artificial intelligence and semantic search, and relation/network based search are representative of the search 2.0.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.300-303
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• 2011

이미지 어노테이션 기법은 효과적인 이마지 공유 및 검색을 위하여 활발하게 연구되고 있는 연구분야 중 하나로서, 최근에는 사용자들에 의하여 제작되는 방대한 양의 이미지 데이터 및 태그 정보를 제공하는 Flick와 같은 소셜 이마지 데이터베이스를 활용함으로써 이미지 어노테이션 및 이미지 검색을 효과적으로 수행하고자 하는 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 이미지 지식정보의 관리 및 공유를 위한 온톨로지와 소셜 이마지 데이터베이스를 활용하여 이미지 어노테이션을 수행하기 위한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 소셜 이미지 데이터베이스를 활용하여 의미 있는 개념들을 이미지 어노테이션에 활용하며, 지식 관리 체계인 온툴로지를 이용하여 이미지 데이터베이스 내의 이미지 및 개념간에 존재하는 의미적 관련성을 기반으로 보다 효율적인 이미지 검색을 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.331-335
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• 2008

시맨틱 웹은 정보의 의미를 개념으로 정의하고 개념들 간의 관계성을 표현함으로써, 문서들 간의 단순 연결이 아닌 의미 연결을 통해서 보다 정확하고 효율적인 정보 검색이 가능하게 된다. 이러한 시맨틱 웹의 비전이 구체화되기 위해서는 웹 온톨로지(Web Ontology)를 기반으로 의미 정보로 구성된 시맨틱 문서들에 대한 추론을 통해서 웹상에 존재하는 엄청난 정보들 간의 관련성을 파악하고 사용자가 요구하는 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템이 필수적이다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 Jena2의 경우, 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 단순 선택 연산 (Simple Selection), 조인 연산이 요구되는 질의에 대한 성능이 저하되고 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 OWL 문서의 의미를 Class, Property, Individual로 분류하여 각각의 데이터 정보들을 테이블에 저장하기 위한 다중 변환기와 OWL 변환기 기능을 가진 시멘텍 검색 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 검색 엔진을 테스트한 결과, 단순정보검색 질의 시 Jena2에서 비정규화된 테이블 구조로 저장할 때보다 질의 응답 속도를 향상 시킬 수 있었고, 조인 연산 시 두 테이블의 크기로 인한 조인비용이 발생하는 문제점을 해결함으로써 빠른 검색 및 질의 속도를 보장할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.220-222
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• 2004

컴퓨터가 정보를 이해한다' 라는 알로 표현될 수 시멘틱 웹은 WWW의 발전으로 인해 축적된 방대한 데이터 속에서 우리가 원하는 '더' 정확한 정보를 찾아 줄 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 이에 대한 연구는 다양한 분야에서의 접근을 하고 있으며 그 '개념' 을 점점 실체화시키려고 노력하고 있으나 아직 뚜렷한 모습은 나타내고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹의 실용화 측면에서 시맨틱 웹의 개념을 이용하여 잠재고객 탐색 에이전트를 설계하였다. 시멘틱 웹 기반의 잠재고객 탐색 에이전트는 인터넷 상의 인터넷 쇼핑몰 및 우체국 택배의 가능한 업체를 선별, 추출하여 잠재 고객을 찾아냄으로써 택배 마케팅을 위한 정보를 제공해 주기 위한 시스템이다. 본 연구에서는 택배 마케팅의 잠재 고객에 대한 정보를 검색하기 위해, 시멘틱 웹 기반의 온톨로지 생성을 위한 구체적인 도메인을 설계하고, 생성된 온톤로지를 이용하는 정보 검색 방법에 대해 소개한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.9
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• pp.2185-2196
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• 1997

The existing information retrieval systems utilize thesaurus in order to search and retrieve the desired information even when the query is not accurate. However the cost for implementing and maintaining thesaurus is very high and it can not guarantee complete success of search/retrieval operation. Thus in this paper, Information Retrieval System using Keyword Network(KNetIRS) which was designed and implemented to solve these problem is introduced. Keyword Network composed of keywords which were extracted from documents. KNetIRS finds the appropriate documents by using the Keyword Network which is based on the concept of "inverted file". In addition, KNetIRS can carry out query expansion by using the Keyword Network Browser, and deal with the conjunction of "정보 검색", "정보", and "검색", by defining and implementing spilt function.