• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.333-340
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• 2017

실시간검색어는 지금 바로 이슈가 되는 검색어의 검색 증가율이 단기간에 급상승하는 것을 중심으로 하기 때문에 일정기간 지속적으로 관심도를 유지하고 있는 이슈를 나타내지 못하고 이들이 가까운 미래에 어떤 변화를 보이는지에 대한 것도 알 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복할 수 있도록 일정기간 동안 상위 10위 안에 속한 적이 있는 실시간검색어에 대해 일자별, 시간별 지속성을 평가하여 꾸준히 관심을 받는 검색어를 추출한다. 그런 다음, 이들 중 상위에 속하는 검색어의 관심도가 어떻게 변화하는지를 알 수 있게 하는 시계열 분석과 신경망을 이용하는 방법을 제시하고 이를 통해 도출한 실제 예를 통해 가까운 미래의 변화량을 예측한 결과를 보인다. 일자별로는 시계열 분석을, 시간별로는 인공신경망의 학습을 통해 예측하는 것이 좋은 결과를 보인다는 것을 알 수 있다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.603-606
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• 2002

자동색인이나 정보검색 엔진에서는 효율적인 색인어 추출이 주요한 요인으로 작용한다. 특히 색인 집합의 많은 부분을 차지하는 복합명사의 경우에는 색인과 검색 두 분야 모두에 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사를 이루는 단일 단어 중에 단어 가중치가 높은 것을 중심으로 복합명사를 확장하는 방식을 이용하여, 색인어를 추출하여, 복합명사가 제한적으로 확장되는 효과를 보여 주며, 검색에서는 질의문에 나타나는 명사들에 이러한 가중치 값을 적용하여 검색에 효과를 높여 주는 방식을 제안한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1994년도 제1회 학술대회 논문집
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• pp.93-96
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• 1994

본 연구는 자동색인시스템의 색인기능을 통해서 추출된 색인어를 이용해서 검색시스템에서 요구되는 전거파일을 구축하는 작업의 효용성을 확인하기 위한 시험적 연구의 결과를 정리한 것이다. 언론연구원의 KINDS 서비스 시스템의 신문기사 데이터베이스에서 색인시스템을 통해 추출된 약 80만개의 색인어를 기본자료로 삼아 색인어를 하위분류하고, 그것을 이용한 전거파일 구축의 가능성을 타진해 본 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.454-456
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• 2003

UMLS(2003AA edition 기준)의 메타시소러스는 다국어를 지원하며 875.233개의 개 (concept)과 2,146,897개의 개념명(concept name)을 포함한다. 현재 UMLS 메타시소러스 검색을 제공하는 PubMed나 NLM에서는 UMLS에서는 개념명에 존재하지 않는 잘못된 질의나, 잘못된 구문 또는 개념명의 일부를 이용한 검색이 불가능하다. 이는 사용자가 UMLS에서 정보를 얻기 위해서는 정확한 의학용어를 숙지해야 되며. UMLS 메타시소러스의 데이터가 잘못 되었을 경우 정보를 얻을 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 자연어처리에서 연구되고 있는 문자열 간의 유사도 측정방식을 적용하여 잘못된 질의어에 대한 자동수정 기능을 이용한 메타시소러스 검색방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 질의어를 자동수정하기 위하여 철자사전을 자동으로 추출하고 문자열 비교알고리즘을 도입하여 질의어와 철자사전간의 용어의 유사도를 측정한다. 유사도에 의하여 얻어진 용어를 메타시소러스의 형식에 맞게 변환하여 질의에 대한 최적의 결과를 얻을 수 있도록 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 최근(2003년 8월) bi-gram 방식을 도입한 NLM에서의 시스템과 비교 평가한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.21-32
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• 2009

본 논문은 사용자가 정보 욕구를 정확하게 질의어로 입력하고, 원하는 정보가 검색될 수 있도록 지원하기 위한 사용자 의도 자동추출과 이를 이용한 인텐션 맵 구축 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동일한 검색어를 입력한 사용자들의 검색 이력 데이터를 이용하여 사용자 의도 자질을 선정하고, 클러스터링 알고리즘과 사용자 의도 추출 알고리즘을 이용하여 사용자 의도를 추출하였다. 추출된 사용자 의도는 지식표상 이론에 근거한 인텐션 맵으로 표현하였다. 제안한 인텐션 맵의 효용성 분석을 위하여 현재 국내 상용 검색엔진에서 제공받은 2,600개의 사용자 검색 이력 데이터를 이용하였다. 실험결과 인텐션 맵을 이용한 정보검색이 일반 검색엔진을 이용 할 때 보다 통계적으로 유의미한 만족도를 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자연어질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분석단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보 중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의어단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용한 것이 성능의 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1254-1258
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• 2010

정보 검색에 있어서 통일 객체를 다양한 표기로 기술하는 문제는 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 특허 정보의 국/영문 제목을 병렬말뭉치로 이용하여 대역어 뭉치를 추출하고, 이를 각 단어의 특징(Feature)으로 이용하여 대체어 목록을 자동 추출하는 방법을 제안한다. 또한 대체어 목록 내에 대체어가 아닌 다수의 연관단어들이 포함되는 문제점을 해결하기 위하여 국문 제목에서 추출한 연관단어 뭉치를 이용하여 대체어 목록 내 연관단어들을 필터링하는 방법을 제안한다. 평가결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 대체어 추출 방법들보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.233-236
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• 2011

일반적인 문서에 대한 정보 검색 연구는 활발히 진행되고 있으며, 일상 생활 속에서도 대중화되어 많이 사용되고 있다. 이에 따라 음성, 이미지 검색 등 특정 분야의 검색에 대한 연구도 활발히 진행되고 있지만, 수학식 검색에 대한 연구는 비교적으로 미비한 실정이다. 수학식 검색과 관련된 연구들은 대부분 MathML (Mathematical Markup Language), TeX 등으로 작성된 수학식을 대상으로 진행되었지만, 특정 언어나 별개의 수학 입력 툴들을 이용한 검색 방법은 일반 사용자들이 사용하기에는 쉽지 않다는 단점이 있다. 그래서, 본 논문에서는 일반 문서 검색과 마찬가지로, 수학식을 읽듯이 한글을 입력했을 때 색인어 추출 방법 및 검색 방법에 대해 제안한다. 실험을 위해서 수학 문제집에 나오는 1,432개의 수학식을 한글화 시켰고, 한글화된 결과에 대해 패턴 등을 추출하여 MRR (Mean Reciprocal Rank), $Rel_{EQ}$@N(Relevance evaluation at N)로 평가하였다. 100개의 한글 질의어에 대해 MRR@5로 계산된 수학식 검색 결과가 약 0.6 정도 되는 것을 확인할 수 있었고, 학습 데이터에 포함되지 않은 질의수학식 5개에 대해 $Rel_{EQ}$@5로 계산했을 때 평균 60% 의 정확률을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.1081-1086
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• 2002

이미지검색을 위해서 객체의 시각적인 특징에 대한 저차원의 특징 정보를 추출하고 이미지에 의미를 부여하기 위하여 주석을 다는 것이 일반적이다. 하지만 주석 기반 검색에서는 주석으로 달아 놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 재질의 질의어 확장과 같은 기법을 써서 문제를 해결해 왔으나 여전히 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭의 문제를 안고 있다고 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 이미지 관련 Text에서 단어를 추출한 후 추출된 단어들간의 개념 관계를 WordNet을 이용하여 표현한 주석 시스템을 제안한다. 이 시스템은 단순 스트링 매칭이 아닌 개념적 매칭에 의한 개념 기반 검색을 지원할 수 있다.