• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.124-126
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• 2004

인터넷 광고 시장의 급속한 성장과 함께 보다 효율적인 광고기법을 개발하기 위한 노력들이 이루어지고 있는 가운데 최근 들어 검색엔진의 특성을 이용한 키워드 광고가 주목을 받고 있다. 키워드 광고란 사용자가 입력한 검색어와 유사한 범주에 속하는 사이트의 광고를 검색 결과 페이지 상단에 보여주는 것을 말한다. 그러나, 키워드 광고는 키워드를 판매할 수 있는 위치가 한정적이기 때문에 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 및 판매 전략이 요구된다. 본 논문에서는 판매 가능성이 있는 키워드에 대한 관리 전략 수립을 위하여 연관 키워드 그룹을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 연관 키워드 그룹의 생성은 사용자가 입력한 검색어에 의해 노출되는 사이트들을 묶어 그룹으로 형성하고 사이트 그룹의 중요 키워드를 추출한 다음 키워드간의 연관성을 판단하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 연관 키워드 그룹 추출의 각 단계를 구체적으로 설명하고 실험 결과를 분석한다. 마지막으로 연구의 결론과 향후 연구 과제에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.294-296
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• 2012

본 논문은 일본어 웹 문서 말뭉치로부터 의존 구문 구조 관점으로 바라본 단어들의 동시발생(co-occurrence) 정보를 사용하여 서브토픽 마이닝(subtopic mining)을 수행하는 방법론을 제안한다. 우리는 의존 구문 구조를 반영하는 간단한 패턴들을 사용하여 서브토픽들을 추출 및 생성하고, 제안한 수식을 바탕으로 순위화한다. 본 방법론은 기존의 주요 상용 검색 서비스에서 제공하는 연관 검색어 및 추천 검색어를 사용한 방법론보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.375-378
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• 2000

인터넷의 급속한 발달로 사용자는 자신의 질의에 적합한 검색결과를 빠르고 정확하게 보장하는 검색도구를 요구하게 되었다. 이러한 사용자의 요구는 검색도구의 성능향상에 필수적인 문서의 내용을 대표하는 색인어를 추출하는 색인 시스템에 대한 관심을 가지게 되었다. 기존의 한국어에서의 자동 색인 방법에는 어절 중심 색인법, 형태소 중심 색인법과 최근에 n-gram 중심 색인법 등이 주류를 이루어 왔다. 그러나 한국어에서 색인어를 추출하는 기존의 방법은 복합명사의 색인과 복잡한 문법적 지식이 필요하고 잘못된 색인어를 추출하는 등의 검색효율에 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PDA를 이용한 정형화된 한국어와 영어문장의 자동 색인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 별도의 사전지식이 필요하지 않고 단일 명사와 복합명사의 색인이 가능하며 인터넷으로의 확장과 다양한 언어로 확장성이 좋은 장점 등을 갖는다. 성능 평가로써 한국통신의 KTSET으로 MS사의 IIS를 웹 서버로 ASP를 이용하여 인터넷 환경에서 테스트를 통하여 한국어 뿐 아니라 영어문장의 정형화되고 이용이 간편한 자동색인 결과를 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.197-201
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• 2009

이 논문은 영어 문장에서 대명사의 참조해소 시스템을 구현한다. 대명사는 문장에서 반복되는 말 대신에 사용하는 단어이다. 반복되는 말을 선행어라고 하며 대명사는 선행어보다 간결한 형식으로 사용된다. 정보검색이나 정보추출에서 대명사를 그대로 색인하여 검색하면 정확한 정보를 추출할 수 없다. 따라서 대용어가 가리키는 개체를 정확히 파악해서 이 정보를 색인하고 검색하면 정보검색, 정보추출, 질의응답의 성능을 크게 개선할 수 있다. 이 논문에서는 CRF모델을 이용해서 이용하여 영어 문서에서 대명사 참조해결 방법을 제안하고 이를 구현한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.7
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• pp.193-199
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• 2013

In this paper, a user search history based potential query recommendation system is proposed to enable the user of information search system to represent one's potential desire for information in terms of query and to facilitate the desired information to be searched. The proposed system has analyzed the association with the existing users's search histories based on the users' search query, and it has extracted the users's potential desire for information. The extracted potential desire for information is represented in terms of recommended query and thereby made recommendations to users. In order to analyze the effectiveness of the system proposed in this paper, we conducted behavioral experiments by using search histories of 27656. As a result of behavioral experiments, the experiment subjects were found to show a statistically significant higher level of satisfaction when using the proposed system as compared to using general search engines.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.6
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• pp.113-121
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• 2009

In order to retrieve images with different emotions in regions of the images, this paper proposes the image retrieval system using emotion sketch. The proposed retrieval system divides an image into $17{\times}17$ sub-regions and extracts emotion features in each sub-region. In order to extract the emotion features, this paper uses emotion colors on 160 emotion words from H. Nagumo's color scheme imaging chart. We calculate a histogram of each sub-region and consider one emotion word having the maximal value as a representative emotion word of the sub-region. The system demonstrates the effectiveness of the proposed emotion sketch and our experimental results show that the system successfully retrieves on the Corel image database.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.771-774
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• 2001

정보검색에서 가장 많이 사용되는 불리언(Boolean)검색에서는 키워드 일치에 의해서만 검색하는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 다양한 정보원에서 추출한 관련 용어들을 원질의어에 첨가하여 검색의 효율을 높이기 위한 질의 확장 방법들이 모색되어 왔다. 본 논문에서는 질의 확장을 위하여 사용자가 검색에 사용하였던 질의어들의 연속성을 찾아내어 첨가할 용어를 선택하고 질의 확장을 하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력한 질의어의 연속성을 찾아내는 방법으로는 데이터 마이닝 기법중 연관 규칙 탐사 방법을 이용한다. 실험은 현재 구축된 정보통신 기술기준 정도시스템에서 사용자들이 검색한 키워드 정보를 이용하였으며 사용자 검색 패턴(USP) 정보를 이용함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 좀더 연관성 있는 용어로 확장하여 사용자 중심적 결과를 얻을 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.12
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• pp.161-169
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• 2015

Realtime search words of typical portal sites appear every few seconds in descending order by search frequency in order to show issues increasing rapidly in interest. However, the characteristics of realtime search words reordering within too short a time cause problems that they go over the key issues of the day. This paper proposes a method for deriving a key issue through association analysis of realtime search words. The proposed method first makes scores of realtime search words depending on the ranking and the relative interest, and derives the top 10 search words through descriptive statistics for groups. Then, it extracts association rules depending on 'support' and 'confidence', and chooses the key issue based on the results as a graph visualizing them. The results of experiments show that the key issue through association rules is more meaningful than the first realtime search word.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.125-130
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• 2001

정보 저장 검색 기술의 발달로 여러 개의 데이터베이스를 한꺼번에 검색할 수 있는 분산통합검색 시스템에 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스의 종류 및 검색방식이 다양하기 때문에 분산통합검색 시스템의 구축에는 통합검색의 확장성과 데이터베이스간의 독립 운영성이 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 고에서는 이러한 문제점 해결을 위해 기존 데이터베이스들의 질의 구조를 분석해서 질의 구조의 핵심 요소들과 관련 요소들을 추출한 후, XML을 사용하여 대부분의 데이터베이스의 질의어를 포괄할 수 있는 질의어 Meta Format을 설계한다. 이렇게 작성한 표준화된 XML 질의어 Meta Format(DTD)은 분산통합검색에 적용되어 분산통합검색 시스템과 지역 데이터베이스들간의 독립 운영성 및 확장성을 증대시킬 전망이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.4
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• pp.1-9
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• 2010

In the new generation of Web, commonly called "Web 2.0", blogging has facilitated the publishing information or his/her opinion on the web. Various blog retrieval algorithms have been proposed to search for blogs more effectively. However, actually keyword-based searching or link-analysis blog ranking system cannot satisfy the user's requirement. In this paper, we suggest a topic-based weighting blog retrieval system in which the links between blog writings and searching words are considered to improve the search results. Our system extracts topics from each blog and weights them much higher than other guide words. In the comparison with other systems, we see that the proposed topic-base system has better recall rate of search results.