• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.1011-1014
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• 2003

브라우저를 통해서 보는 웹 문서는 보이는 문서 내용 이외에 많은 풍부한 정보들을 원시 문서에 포함하고 있다. 웹 문서 색인 및 분류 과정에서 이런 관련 정보를 효율적으로 사용한다면 색인어에 가중치를 부여하거나 문헌 분류과정에서 밀접하게 관련된 문헌들끼리 분류가 가능하다. 잘 색인된 색이어 집합 및 잘 분류된 문헌 집합은 검색자의 질의어에 대한 검색 견과의 문헌집합들에 대한 문헌 순위화를 효율적으로 수행하여 사용자로 하여금 검색 시간을 줄여줄 수 있다. 본 논문에서는 웹 문서를 대상으로 한 검색 시스템에서 검색 효율을 향상시키기 위하여 웹 문서의 구조적인 정보들을 이용한 방법들에 대하여 고찰해 본다. 색인 과정, 문헌 분류과정 순위화 과정에서 활용한 방법들에 대하여 중점적으로 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.1-3
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• 2006

현재 UDDI이에 등록되어 있는 웹 서비스에 대한 검색은 키워드 검색을 기반으로 하고 있다. 그러나 독립된 웹 서비스의 상호 관련성을 통한 서비스의 조합에 대한 요구가 늘어남에 따라 기존의 키워드 기반의 검색으로는 이를 만족 시킬 수 없다. 본 논문에서는 WSDL과 UDDI의 비즈니스 정보에 대한 레이블링과 역파일을 생성하고 이에 따른 가중치 벡터를 생성하여 질의 벡터와 비교 연산을 항으로써 사용자가 조합하고자 하는 웹 서비스와 등록된 웹 서비스 사이의 유사성을 통한 검색 기법을 설명한다.

• Journal of Information Management
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• v.24 no.3
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• pp.73-100
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• 1993

In attempting to respond to boolean retrieval system's limitations, this paper presents the design of a retrieval system using fuzzy logic. The fuzzy retrieval system introduces the weights of terms in the documents and in the query and makes use of them to determine how much relevant a document is to the given query. After comparing and analyzing the previous researches, an effective model of the fuzzy retrieval system is suggested and the performance of the system is evaluated through actual examples.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1999.11a
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• pp.108-116
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• 1999

최근 사이버 쇼핑몰에서 기업과 고객간의 제품 구매 활동을 도와주는 검색 에이전트 시스템에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 많은 비교 검색 에이전트 시스템들은 고객이 입력한 키워드 기반의 검색 목록만을 체공하고 있으며, 검색된 유사상품 목록 중에서 어떤 상품이 적합한지 선정해 주는 의사결정지원 기능은 충분히 제공하지 못하고 있다 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰 환경을 기반으로 키워드 입력에 의한 제품 검색뿐만 아니라 고객 선호도가 높은 제품 선정을 지원해 주는 의사결정지원 시스템을 제안한다. 제안한 의사결정지원 시스템은 고객이 입력한 각 속성들의 표준계수와 가중치를 점수화 하여 선호도가 높은 상품을 우선적으로 제시함으로써 고객의 상품 선정을 위한 의사결정을 지원하도록 하였으며, 또한 각 속성별 다양한 반영 비율에 따라 어느 제품이 전체적으로 적합한지를 분석하는 민감도 분석 기능을 추가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.12-14
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• 1999

오늘날 멀티미디어 및 인터넷 서비스가 눈에 띄게 증가하면서 다양한 응용분야에서의 동영상 데이터 활용을 급증하였고 이에 사용자가 원하는 동영상 데이터를 빠르고 정확하게 검색하기 위한 내용기반 검색기법이 필수적이다. 본 논문은 high-level features와 더불어 동영상의 고유 내용 속성에 속하는 low-level features를 자동 일반화(generalization)하여 다단계 관리하고 features에 대한 가중치 적용질의를 제공함으로써 기존 내용기반 검색 연구와는 뚜렷한 차별성을 갖는다. 또한 low-level features와 high-level features간의 자동변환(translation)을 가능하게 함으로써 동영상 데이터베이스의 사용자 접근 효율을 한단계 높이고 보다 의미구조화된 동영상 관리 및 내용기반 검색을 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.43-46
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• 2001

본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 지능형 전문 검색엔진을 설계하고 사용자 인터페이스를 구현하였다. 먼저, 컴퓨터 분야의 전문 용어에 대하여 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 의미적으로 연관된 용어들끼리 클러스터로 구성하였다. 전문 용어별로 구성된 클러스터는 본 논문에서 제안한 지식베이스 테이블에 저장하여 의미적으로 연관된 용어를 포함하는 웹 문서를 검색하는 과정에서 이용하였다. 검색과정에서는 사용자가 제시한 키워드와 관련된 전문 용어들간의 연관정도를 가중치로 부여하여 연관 정도가 높은 웹 문서순으로 출력하였다. 제안된 방법을 통하여 사용자가 제시한 키워드와 의미적으로 연관된 웹 문서를 효과적으로 검색할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.3
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• pp.16-22
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• 2002

Effective component retrieval is very essential for component based software development. Facet scheme is one of typical component retrieval methods and is being widely researched. In this paper, an efficient algorithm which supports a query with logical operator NOT for more than one facet values is presented. With this new algorithm the complexity to calculate a weighted synaptic connectivity matrix is enhanced. Also a new scheme is presented to support a query with logical operators for multiple facets.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.1
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• pp.53-62
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• 2012

Clustering technology is used to deal efficiently with many searched documents in information retrieval system. But the accuracy of the clustering is satisfied to the requirement of only some domains. This paper proposes two methods to increase accuracy of the clustering. We define a common-word, that is frequently used but has low weight during clustering. We propose the method that automatically gathers the common-word and calculates its weight from the searched documents. From the experiments, the clustering error rates using the common-word is reduced to 34% compared with clustering using a stop-word. After generating first clusters using average link clustering from the searched documents, we propose the algorithm that reevaluates the similarity between document and clusters and reclassifies the document into more similar clusters. From the experiments using Naver JiSikIn category, the accuracy of reclassified clusters is increased to 1.81% compared with first clusters without reclassification.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.8
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• pp.1358-1364
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• 2002

Presently, Multimedia data are increasing suddenly in broadcasting and internet fields. For retrieval of still images in multimedia database, content-based image retrieval system is implemented in this paper that user can retrieve similar objects from image database after choosing a wanted query region of object. As to extract color features from query image, we transform color to HSV with proposed method that similarity is obtained it through histogram intersection with database images after making histogram. Also, query image is transformed to gray image and induced to wavelet transformation by which spatial gray distribution and texture features are extracted using banded autocorrelogram and GLCM before having similarity values. And final similarity values is determined by adding two similarity values. In that, weight value is applied to each similarity value. We make up for defects by taking color image features but also gray image features from query image. Elevations of recall and precision are verified in experiment results.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.14 no.3
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• pp.15-37
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• 2009

This study presents a new retrieval system developed to consider various preferential requirements for buyers in the real estate market. The paper analyses essential factors affecting the price of real estate and then a set of factors are classified by region-related factor and individual-related factor. After endowing the buyer's selected factors with weights in the retrieval system, the optimal solutions have been drawn by comparing with the others through an entropy measure of Multi-attribute Decision Making. This retrieval system is applied to the Busan real estate market to estimate the solutions of retrieval. Evaluation results indicate that the retrieval system can provide useful information to analyse the price determination factors of real estate, as well as to save the searching cost of the buyers.