• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.5
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• pp.1049-1062
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• 2004

With the popularization of a World Wide Web (WWW), the quantity of web information has been increased. Therefore, an efficient searching system is needed to offer the exact result of diverse Information to user. Due to this reason, it is important to extract and analysis of user requirements in the distributed information environment. The conventional searching method used the only keyword for the web searching. However, the searching method proposed in this paper adds the context information of keyword for the effective searching. In addition, this searching method extracts keywords by the new keyword extraction method proposed in this paper and it executes the web searching based on a keyword mining profile generated by the extracted keywords. Unlike the conventional searching method which searched for information by a representative word, this searching method proposed in this paper is much more efficient and exact. This is because this searching method proposed in this paper is searched by the example based query included content information as well as a representative word. Moreover, this searching method makes a domain keyword list in order to perform search quietly. The domain keyword is a representative word of a special domain. The performance of the proposed algorithm is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristic.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.19D no.2
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• pp.133-138
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• 2012

Queries entered in a search box are the results of users' activities to actively seek information. Therefore, search logs are important data which represent users' information needs. The purpose of this study is to examine if there is a relationship between the results of queries automatically classified and the categories of documents accessed. Search sessions were identified in 2009 NDSL(National Discovery for Science Leaders) log dataset of KISTI (Korea Institute of Science and Technology Information). Queries and items used were extracted by session. The queries were processed using an automatic classifier. The identified queries were then compared with the subject categories of items used. As a result, it was found that the average similarity was 58.8% for the automatic classification of the top 100 queries. Interestingly, this result is a numerical value lower than 76.8%, the result of search evaluated by experts. The reason for this difference explains that the terms used as queries are newly emerging as those of concern in other fields of research.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.469-471
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• 2002

높은 연관성을 갖는 문서들을 서로 집단화시키는 문서 클러스터링은 문서와 문서간의 연관성을 확인할 수 있는 문서의 주제어 추출이 중요한 문제이며 일반적인 정보검색 시스템에서 사용하는 출현빈도에 의한 주제어 추출은 성능 향상에 한계가 있다. 또한, 문서 클러스터링은 문서를 집단화시키기 위해 문서간 연관성을 확인하기 위해 유사도 계산에 따른 시간과 공간을 많이 소비하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 주제어 추출 기법을 적용하여 주제어 연관성에 의해 문서들을 집단화시키는 새로운 방법의 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.295-297
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• 2002

본 연구에서는 정보 검색의 효과를 향상시키기 위한 방안으로 개념망을 제안한다. 개념망은 주어진 문서의 집합에서 제시된 주요 개념을 추출하고, 추출된 개념들 사이의 관련성을 분석하여, 관련성이 높은 개념 사이에는 링크를 설정함으로써 개념을 노드로 하는 네트워크를 구성한 것이다. 개념 추출과 링크 설정은 문서에 출현하는 명사의 출현 빈도를 근거로 하였다. 사용자가 정보검색을 위하여 키워드를 입력하면 본 시스템은 입력된 키워드를 중심으로 구축된 개념망을 제시한다. 사용자는 제시된 개념망을 조사함으로써, 자신이 입력한 단어가 검색하고자 하는 목표개념을 적절히 반영한 단어인지 확인할 수 있고, 새로운 검색어를 추가하거나 기존의 것을 수정함으로써 검색의 효과를 향상시킬 수 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.2
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• pp.65-72
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• 2012

In the 21st century of information systems, the amount of information resources are ever increasing and the role of information searching system is becoming criticalto easily acquire required information from the web. Generally, it requires the user to have enough pre-knowledge and superior capabilities to identify keywords of information to effectively search the web. However, most of the users undertake searching of the information without holding enough pre-knowledge and spend a lot of time associating key words which are related to their required information. Furthermore, many search engines support the keywords searching system but this only provides collection of similar words, and do not provide the user with exact relational search information with the keywords. Therefore this research report proposes a method of offering expanded user relationship search keywords by analyzing user query patterns to provide the user a system, which conveniently support their searching of the information.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.223-227
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• 2002

자연언어 질의 문장으로부터 검색어로 사용될 질의어의 추출 및 질의어 가중치를 계산하기 위하여 질의 문장들의 유형을 분석하였으며, 질의어 구문의 특성에 따라 용어들의 가중치를 계산하는 방법을 제안하였다. 용어의 가중치를 부여할 때 띄어쓴 복합명사와 접속 관계 등에 의해 연결된 명사구는 질의어 가중치를 동등하게 적용할 필요가 있다. 질의 문장에서 가중치가 동등하게 적용되는 명사구를 인식하기 위한 목적으로 구현된 명사구 chunking을 수행한 후에 각 용어들에 대한 질의어 가중치를 계산한다. 질의어 가중치를 계산하기 위하여 용어의 유형, 질의 구문의 특성, 문서 유형을 지칭하는 용어, 조사 유형, 용어의 길이 등에 따라 가중치를 조절하는 방법을 사용한다. 용어유형에 의한 가중치 계산은 추출된 용어의 품사 정보와 전문 용어 사전, 부사성 명사 사전을 이용하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2013.11a
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• pp.387-391
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• 2013

디지털 기술의 발달로 세계가 정보 및 지식이 주도하는 사회로 급변하고, 지식 재산권의 발전이 급속하게 진행되면서, 각 기업 및 국가들은 그들의 경쟁력을 키우기 위해 지식재산권에 대한 중요성을 강조하고 있다. 이와 같이 지식재산권의 중요성이 강조되는 현실에서 지식재산권의 확보는 기업의 경쟁력을 좌우하는 요소라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빠른 시간 안에 사용자가 목적으로 하고 있는 특허검색 결과를 효율적으로 도출할 수 있는 검색어 추출에 관한 연구를 진행하였다. 이를 위해 다섯 단계의 특허 검색 프로세스를 제안하였고 프로그램으로 구현하여 검색목적에 맞는 특허의 검색에 필요한 시간을 대폭 단축시키면서 목표로 하는 특허 검색을 효율적으로 할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.291-296
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• 1994

유사단어의 추정에 있어서 사전 검색에 드는 비용, 즉 사전탐색 횟수는 효율성의 문제와 직결된다. 본 논문에서는 BTI 사전 색인을 이용하여 한 글자의 변형요소가 있는 유사단어들을 효율적으로 거색하는 방법을 제안한다. BTI 방식은 정방향, 역방향 표제어를 모두 저장하는 방법이다. BTI 방식으로 사전 표제어를 색인하여 표제어에 대한 사전 탐색 도중에 사전에 존재하는 prefix와 postifix를 모두 검색할 수 있다. 이러한 정보를 이용하면 유사 단어에 대한 정확한 변형 위치를 결정할 수 있다. BTI 사전 색인은 사전 표제어에 대한 정보없이 유사단어를 추정한 후에 사전 검색을 통하여 확인하는 방법보다 사전 검색에 드는 비용이 적다. 추가적으로 유사단어 후보들에 대한 우선 순위를 정하기 위하여 corpus에서 추출한 각 표제어의 발견 빈도를 이용하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.737-744
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• 2004

Retrieving relevant information well corresponding to the user`s request from web is a crucial task of search engines. However, most of conventional search engines based on pattern matching schemes to queries have a limitation that is not easy to provide results corresponding to the user`s request due to the uncertainty of queries. To overcome the limitation in this paper, we propose a framework for knowledge-based semantic meta-search engines with the following five processes: (i) Query formation, (ii) Query expansion, (iii) Searching, (iv) Ranking recreation, and (v) Knowledge base. From simulation results on english-based web documents, we can see that the Proposed knowledge-based semantic meta-search engine provides more correct and better searching results than those obtained by using the Google.

• The Journal of Information Technology
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• v.1 no.1
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• pp.13-26
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• 1998

In general Information retrieval systems, improper keywords are often extracted and different search results are offered comparing to user's aim bacause the systems use only term frequency informations for selecting keywords and don't consider their meanings. It represents that improving precision is limited without considering semantics of keywords because recall ratio and precision have inverse proportion relation. In this paper, a system which is able to improve precision without decreasing recall ratio is designed and implemented, as client user module is introduced which can send feedbacks to server with user's intention. For this purpose, keywords are selected using relative term frequency and inverse document frequency and co-occurrence words are extracted from original documents. Then, the keywords are clustered by their semantics using calculated mutual informations. In this paper, the system can reject inappropriate documents using segmented semantic informations according to feedbacks from client user module. Consequently precision of the system is improved without decreasing recall ratio.