• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.503-505
• /
• 2019

본 논문에서는 기존 웹툰 장르 검색 시스템의 단점을 보완하기 위해 키워드 기반 유사 장르 검색 시스템을 제안한다. 기존 웹툰의 장르와 키워드를 분석하여 44개의 장르를 설정하고 해당 장르에 적합한 웹툰을 수집한다. 나무위키와 위키피디아 문서로 학습된 Word2Vec모델에 기반하여 계산한 사용자 입력 키워드와 44개의 장르간 유사도로 사용자 입력에 가장 유사한 장르를 찾는다. 유사 장르에 포함되는 웹툰을 결과로 출력하여 사용자가 선호하는 장르의 웹툰을 제시한다. 실험 결과에서는 나무위키에서 '장르'로 검색하여 얻는 작은 크기의 문서 집합에서 Word2Vec을 학습한 모델에서 가장 높은 검색 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.1168-1171
• /
• 2021

일반적인 검색엔진을 가진 포털 환경에서 정보검색 시 사용자가 원치 않는 수많은 검색결과가 동반되기도 하고 자신의 취향에 맞는 글을 검색하지 않았다는 이유만으로 원하는 정보를 놓치는 상황도 일어난다. 이러한 검색환경의 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 검색환경 개선을 위한 맞춤형 검색결과 정렬, 검색어 추천, 게시글 추천의 추천 시스템을 설계하고 제작한다. 이러한 추천 시스템은 워드 임베딩 모델과 추천 시스템 모델을 포함한다. 기존에 존재하던 워드 임베딩 모델의 성능을 실험을 통해 비교 및 분석하고, 크롤링을 통해 모은 데이터로 성능을 24.98%P 개선하였다. 추천 시스템 모델은 RMSE 비교를 통해 최적이 알고리즘을 제안한다. 해당 기술을 통해 사용자 스스로 자신의 검색환경을 개선할 수 있도록 구현하는 것이 이 시스템의 목표이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.655-658
• /
• 2020

최근 IT 기술의 발달로 태블릿, 스마트폰과 같은 다양한 디바이스로 손쉽게 음악을 감상할 수 있다. 하지만 최근 이런 기술 발달과는 다르게 사용자가 원하는 음악을 검색하는 방법은 고전적인 형태에서 벗어나지 않고 있다. 기존 음악 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 소비자 감성 기반의 음악 추천 검색 방법이 있으며 저장된 메타 데이터를 이용하여 사용자의 질의에 대한 결과만 제공할 뿐 사용자의 경험 정보를 고려하지 않는다. 그리고 기존 플랫폼들은 사용자가 최근 많이 들은 가수, 장르, 분위기를 종합하여 사용자에게 어울리는 음악을 추천을 할 뿐 사용자의 경험정보를 고려하여 음악을 추천하지는 않는다. 본 논문에서는 사용자의 경험 정보를 활용하여 사용자 맞춤형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 현재 기분 정보, 주변 날씨 정보 등을 입력 받는다. 이후, 경험 정보를 기반으로 결정 트리를 통해 사용자 요구 기반의 음악 추천 시스템을 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.1289-1292
• /
• 2011

본 논문은 융합의 형태로서 전통문화의 정보를 효율적으로 제공하기 위하여 최신 이슈인 스마트 폰을 기반으로 만들었다. 전통문화의 정보를 체계적으로 관리하기 위하여 소프트웨어 공학의 분석 및 설계 방법론을 활용하였으며, 스마트폰에서 전통문화의 정보를 검색할 수 있도록 하고자 한다. 또한 논문에서는 정보를 분석하는 과정을 분석과 설계를 통하여 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.1330-1332
• /
• 2012

휴대전화에 인터넷 통신과 정보검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 스마트폰이라 불리는 지능형 단말기가 등장하여 우리의 일상생활에 깊이 관여하고 생활의 패턴을 바꾸는 큰 변화를 불러왔다. 현재 음식추천 어플리케이션들은 대부분 주변의 음식점의 위치나 메뉴 정보 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 음식 추천방식에 룰렛을 이용하여 게임 형식의 음식추천이 가능하게 하였으며 구글 맵 기능을 활용하여 현재위치에서 내가 찾는 음식점 중에 반경을 입력하면 그 반경 안에 있는 음식점들을 검색하도록 Android 운영체제를 기반으로 한 어플리케이션을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.498-500
• /
• 1999

컴포넌트 기반 소프트웨어 공학에서 컴포넌트를 명세하기 위한 명세 언어는 컴포넌트 분류, 검증 및 검색에 가장 기본적인 조건이다. 기존에 이미 많은 명세 언어가 사용되어 왔지만 명세의 복잡성으로 인한 어려움이 있다. 따라서 이 연구에서는 이러한 복잡성과 개발자에게 좀 더 쉬운 명세 방법을 제공하기 위해 XML을 기반으로 하여 새로운 컴포넌트 명세 언어를 제안하였다. 제안한 명세 언어는 컴포넌트의 기능명세부분, 타입 검사에 의한 검색을 위한 부분, 명세 일치 방식을 위한 부분으로 구성된 컴포넌트 기능명세와 소프트웨어 아키텍쳐를 위한 명세로 구성된다. 이 연구에서는 각 부분을 XML 태그에 의해 정의하였다. 또한 소프트웨어 아키텍쳐 명세를 위한 그래픽 표기법과 텍스트 표기법을 제안하였다. 이 연구에서 제안한 명세언어는 화이트박스 재사용과 블랙박스 재사용을 지원하고 오류가능성을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1612-1615
• /
• 2013

웹 2.0의 등장과 함께 Restful 웹 서비스의 활용이 전통적인 SOAP 기반 웹 서비스에 비해 크게 증가되었다. 최근 웹상에 이용 가능한 Restful 웹 서비스들의 수가 급격하게 증가됨에 따라 사용자들이 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 이슈로 대두되었다. 그러나 기존의 키워드 기반 검색 방법은 낮은 검색의 정확도 때문에 문제가 많다. 따라서 본 논문에서는 Restful 기반 온톨로지 구축 방법을 제안하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.26 no.3
• /
• pp.422-430
• /
• 1999

멀티미디어 영상검색 중 영상의 내용을 기반으로 한 검색방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 기존의 키워드기반 영상검색 방법에 비해 효율적인 관리와 검색 방법을 제공하고 있다. 그러나 대부분의 방법이 단순한 공학적 방법에 치우쳐 사람의 감성과는 무관한 검색 결과를 제공한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 도입하여 검색과정에 사람의 감성을 반영할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 우울한 느낌의 영상, 즐거운 느낌의 영상과 같은 추상적인 느낌의 영상을 검색할수 있도록 한다. 2000개의 영상으로 이루어진 데이터베이스로 실험한 결과 , 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.83-84
• /
• 2022

본 논문에서는 의약품의 효율적인 구매와 안전한 복용, 또 의약품 성분에 대한 정보 전달을 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 약품 후면을 촬영한 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 이미지에서 관심영역을 설정한 뒤, OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 사용하여 인식한 텍스트 데이터를 통해 약품 성분을 추출하며, 식품의약품안전처에서 제공하는 의약품 안전 사용 서비스(DUR) API와 네이버 의약품 사전 검색 결과를 이용해 관련 정보들을 읽어와 출력하도록 한다. 약품의 표준 서식을 따르는 이미지를 기준으로 백 개의 이미지를 이용해 테스트하여 65%의 검출 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.459-461
• /
• 2020

매일 게시되는 다양한 프로야구 관련 기사에는 경기 결과, 각종 기록, 선수의 부상 등 다양한 정보가 뒤섞여있어, 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 과정이 매우 번거롭다. 본 논문에서는 문서 검색과 기계 독해를 이용하여 야구 분야에 대한 Q&A 시스템을 제안한다. 기사를 형태소 분석하고 BM25 알고리즘으로 얻은 문서 가중치로 사용자 질의에 적합한 기사들을 선정하고 KorQuAD 1.0과 직접 구축한 프로야구 질의응답 데이터셋을 이용해 학습시킨 BERT 모델 기반 기계 독해로 답변 추출을 진행한다. 야구 특화 데이터 셋을 추가하여 학습시켰을 때 F1 score, EM 모두 15% 내외의 정확도 향상을 보였다.