• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2004.06a
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• pp.139-142
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• 2004

자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 아주 이상적인 인터페이스이다. 검색을 위해 색인어를 입력하거나 불리언 질의식을 사용하는 것에 비해 훨씬 친밀하지만, 동일한 의도의 검색 요구에 대해서도 개인의 성향에 따라서 다양한 형태나 구조의 자연어 질의문장으로 입력될 수 있는 본질적인 특성이 있다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력으로 하는 검색 시스템을 위해 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 질의 문장에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고 이형 표기 용어와 축약 표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.72-74
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• 1999

본 논문은 웹 기반의 정보 여과 시스템인 WAIR을 이용하여 사용자의 기호를 학습하는 방법을 설명한다. 제시된 방법은 여과된 문서들에 대한 사용자의 반응을 관찰하여 각 개인 사용자의 프로파일을 학습한다. 사용자의 기호를 가장 잘 표현하는 단어들을 찾는데 강화 학습을 사용하였다. 기존의 방법은 사용자의 명시적인 적합성 평가(relevance feedback)를 이용하여 검색 또는 여과 성능을 향상시킨 반면 제시된 방법은 사용자의 기호를 묵시적 적합성 평가를 통해 학습한다. 여과된 문서에 대한 사용자의 행동을 통해 사용자의 명시적 평가를 추측하는 것이다. 약 7,000 여개의 HTML 문서에 대해 7명의 사용자가 약 4주 동안 실제 웹을 대상으로 웹 문서 여과 실험을 실시하였다. 제시된 방법은 기존의 적합성 평가를 이용한 정보 여과 방법보다 각 개인에게 보다 적절한 정보를 제시하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.149-156
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• 2001

정보의 가치와 사용자의 정보획득 요구가 증대됨에 따라 특정 개인 위주의 서비스를 제공하는 정보검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재의 정보검색 시스템들은 사용자의 선호도를 반영하고 편의성을 제공하는 면에서 매우 미흡한 점들이 많다. 따라서 본 논문에서는 적합성 정도에 따라 최적의 문서를 제공하기 위하여 사용자 위주의 문서순위결정 기법을 제안한다. 특정 개인의 선호도(preference)를 반영하기 위하여 사용자 프로파일(User Profile)을 구성 및 갱신하고, LSA(Latent Semantic Analysis)를 적용하여 적합율에 따라 문서의 순위를 결정한다.

• Review of KIISC
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• v.19 no.5
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• pp.45-51
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• 2009

개인용 컴퓨터의 디스크 용량 증가와 저장, 분석되어야 하는 방대한 양의 데이터는 포렌식 수집과 분석 시간을 점점 더 요구하고 있다. 이에 ETRI는 대용량 데이터에 대한 고속 수집 및 검색, 분석을 가능하게 하는 고속 포렌식 시스템을 개발하였다. 포렌식 분석은 질의어에 대한 검색의 연속된 과정이라고도 할 수 있어 고속 포렌식 시스템은 하드웨어 가속기를 이용하거나 인덱스를 구축하여 고속으로 데이터를 검색하는 기술을 제공한다. 또한, 안티포렌식 기법중 하나인 파일 암호화는 문서 열람을 불가능하게 해 증거 발견을 어렵게 한다. 이에 고속 포렌식 시스템은 제한된 수사 시간을 고려하여 고속으로 패스워드를 해독하는 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.234-236
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• 1999

망 환경에서 PC 사용자들의 멀티미디어 데이타 검색이 점차 증가하고 있다. SQL CLI(Call Level Interface)는 클라이언트-서버 환경에 적합한 데이터베이스 응용 프로그래밍 인터페이스(API)로서, 현재의 표준안에서는 멀티미디어 데이터와 같은 대용량 데이터의 효율적 검색을 위한 기능을 다양하게 제공해 주지 못하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터를 구성하는 LOB(Large OBject)의 빠른 검색을 위하여 SQL CLI 상에서 LOㅠ의 캐쉬를 제안하고, 이를 위한 SQL CLI 함수의 확장을 제안한다. 그리고 제안한 함수 중 일부를 SQL CLI를 지원하는 실제 DBMS 상에서 구현하여 LOB 캐쉬의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.152-154
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• 2012

본 논문에서는 얼굴 인식 기술과 SNS 정보를 이용하여 사람의 얼굴을 기준으로 사진들을 효과적으로 분류하고 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식 기술을 이용하여 촬영된 사진의 분석을 통해 얼굴로부터 나이, 성별, 안경 착용 유무, 웃는 얼굴 판단 등의 의미적인 정보를 추출한다. 또한, 얼굴 인식을 통해 얻은 SNS 정보에서는 이름, 생일, 학력, 직업, 고향, 관심 분야, 종교 등의 개인적인 정보를 추출 할 수 있다. 추출한 정보를 이용한 효과적인 사진 분류 및 검색을 통해 사용자의 편의를 극대화하였다. 본 논문에서는 구글 안드로이드 기반의 스마트폰에서 제안한 사진 자동 분류 및 검색 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.67-69
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• 2001

분산컴퓨팅 환경에서 사용자는 원하는 정보 획득을 위하여 지능형 에이전트를 정보 습득 도구로 사용한다. 현재의 에이전트들은 객관적인 구조와 서비스를 제공하기 때문에 각 사용자별 다양한 요구사항을 수용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구와 개별적인 특성을 반영하고, 사용자의 관심사항과 행위를 학습하여 보다 효율적인 검색 결과를 제공하는 개인 웹 에이전트들이 연구.개발되고 있다. 본 연구는 사용자의 기호에 부합하는 정보만을 검색하여 사용자에게 제공할 뿐 아니라 사용자의 선호도에 효 과적으로 적응할 수 있는 정보 검색 에이전트를 위한 사용자 행위정보를 활용한 사용자 프로파일 학습방법을 제안한다. 시간경과에 따른 사용자의 기호 변화를 선행적으로 관리하는 잠재력을 제공한다. 또한 웹 문서를 대상으로 실험하여 제안한 방법의 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.55-58
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• 1998

본 논문에서는 음성인식기능을 이용하여 지리정보 검색시스템을 구현하고 그 성능 평가 결과에 관하여 보고한다. 성능평가실험을 위하여 사용한 수치지도 자료는 1:5,000의 대구광역시 수성구의 국가 기본도를 사용하였으며, 이 수치지도에서 속성단어와 제어단어를 포함한 68단어를 음성인식과 지도정보 검색의 대상으로 한다. 또한, 음성인식 결과와 지도자료와의 인터페이스는 OLE Automation 프로그래밍 기법을 이용하였으며, Pentium 150MHz, 64MB 메모리를 가진 개인용 컴퓨터 환경하에서 개발하였다. 성능평가 실험결과 남성 3인이 지도검색용 68단어를 실제 사무실 환경하에서 마이크를 통하여 on-line 테스트하여 평균 98.02%의 인식률을 얻었다. 이사의 결과로부터 음성인식기능을 이용한 수치지도 정보검색 시스템의 실용화 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.186-188
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• 1998

본 논문에서는 웹에서 사용자의 취향에 부합하는 정보를 지속적으로 수집하여 추천해주는 지능적인 개인용 웹 정보 수집 에이전트의 구현에 대하여 기술한다. 본 논문에서 구현한 에이전트 시스템은 자바언어로 구현되었으며, 인터넷에서 페이지를 모아오는 수집 단계, HTML 문서 색인 단계, 필터링 단계, 사용자가 모니터링 단계, 학습 단계 등 다섯 단계로 구성되어 있다. 웹 페이지는 기존의 검색 엔진으로부터 수집하도록 하였으며, 사용자의 관심에 부합되는 웹 페이지들을 추천하고, 추천된 페이지들에 대한 사용자의 행동을 모니터링하여 사용자의 취향을 학습함으로써 사용자 프로파일을 재구성한다. 본 웹 에이전트 시스템은 암시적인 피드백에 의한 학습을 수행하고 백그라운드에서 동작함으로써 사용자에게 기존의 검색 작업에 따른 시간과 수고를 덜어 주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.277-279
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• 2000

인터넷 쇼핑몰의 급증으로 각 쇼핑몰은 경쟁적으로 표적판매의 전략으로써 상품 광고나 쇼핑 정보 등을 회원들에게 e-mail로 제공해 주고 있지만 여러 쇼핑몰에 회원으로 가입되어 있는 인터넷 사용자들에게 이런 무분별하고 획일적인 광고는 오히려 번거로운 것일 수 있으며 더욱이 그 내용이 관심 밖의 것일 경우 무가치한 정보 공해에 지나지 않게 된다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 프로파일 정보와 학습된 쇼핑패턴을 토대로 그 사용자의 관심도와 쇼핑이 필요한 시기를 예측하여 e-mail로 개인화된 광고 및 추천서비스를 제공하는 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 이를 위해 상품별 구매속성이 반영된 코드를 상품의 ID로 정하여 구매속성별 분류와 검색 및 갱신이 쉽고 정확하게 이루어지도록 하였고 별도의 학습 과정 없이 코드의 검색만으로 선별된 상품을 자동으로 광고와 추천하는 것이 가능하다.