• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.437-441
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색 기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 n-gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 추계공동학술대회 정보환경 변화에 따른 신정보기술 패러다임
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• pp.412-416
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기발에 의한 검색기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML 문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 N-Gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.412-416
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• 2002

멀티미디어 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 텍스트에 의한 검색만을 지원하고 있는 실정이다. HTML 문서에 나타나는 텍스트 중 이미지 아래에 붙은 표제나 이미지 링크에 붙어 있는 텍스트를 골라내어 이미지의 색인 정보로 이용하여 텍스트를 추출하는 기법을 제안하였다. 텍스트를 추출하기 위해 N-Gram 색인 방법을 사용하였으며 한편 검색 효율을 높이기 위해서 질의 의도가 큰 단어에 가중치를 부여하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1999년도 제6회 학술대회 논문집
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• pp.151-155
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• 1999

기존의 문헌정보검색에 있어 어휘의미중의성은 검색 효율 저하의 주요 원인 중 하나로 생각되어져 왔다. 어휘 의미중의성에 의한 검색 효율 저하란 검색어로 입력한 어휘가 문서에서 서로 다른 의미로 사용됨에 따라 의도하지 않은 다른 문서가 검색될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 새로운 정보 검색 환경인 인터넷기반 정보검색에 인어 어휘의미중의성이 검색 정확율에 미치는 영향을 살펴보고, 기존에 문헌정보검색에 있어 어휘 의미중의성에 관한 연구가 인터넷기반 정보검색에 있어서도 제대로 적용되는지를 확인해 보았다. 또한 실험을 통해 검색어 수와 어휘의미중의성 간의 상관관계를 조사하였으며, 일반 이용자가 인터넷기반 정보검색 수행시 어휘의미중의성에 의한 검색 효율 저하를 최대한 방지할 수는 방법에 대해 모색해 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.547-549
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• 2005

최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 이런 한계점을 극복하기 위해 베이지안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용한 사용자 의도 추론을 통해 보다 세밀하고 유연한 대화처리 모델이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 정보검색을 위한 대화형 에이전트에서 사용자 의도 추론에 사용된 베이지안 네트워크의 효율을 높이기 위해 노드간의 의미 관계를 표현하는 정보를 결합한 시맨틱 베이지안 네트워크 모델을 제안함으로써 효과적인 사용자 의도 추론을 가능하게 한다. 또한 단발적인 질의 분석이 아닌 점증적 질의 분석 방법으로써, 불충분한 정보로 적절한 답변을 추론하지 못할 경우에 MII(mixed-initiative interaction)를 이용하여 주어진 문제를 해결한다. 실제 모바일 검색 사이트를 대상으로 다양한 유형의 대화를 수행하여 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.805-807
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• 2005

정보통신 기술의 발달로 일반기업체 뿐만 아니라 공공기관 등 행정업무가 필요한 곳에서는 대부분 웹사이트를 통해 사용자에게 원하는 정보를 제공해 주고 있다. 그러므로 대부분의 상업용 사이트들은 사용자에게 보다 편리하게 정보를 제공해 주기 위하여 다양한 정보검색의 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 교육행정의 업무처리 분야에서 정보제공은 웹사이트의 단순 키워드검색을 통하여 사용자가 직접 정보를 찾는 방식으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 사용한 교육행정의 질의응답시스템을 제안한다. 사용자 질의의 의도를 분석하여 기본사전과 매칭한 후에 추출된 사용자 질의정보를 통해 자동으로 정답 데이터뷰를 생성하여 사용자 의도에 알맞는 정확한 정답을 제공하도록 하였다. 또한 동적인 FAQ 관리기능인 히스토리를 통해서 한번 질의한 정답을 신속히 제공하도록 하였다. 제안한 시스템의 효용성을 검증하기 위해 교육행정정보를 제공하는 간단한 질의응답시스템을 구현하여 적용해본 결과 일반 키워드 검색에서보다 정확하게 정답을 제공해 주는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.61-63
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• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.35-38
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• 2004

기존의 내용기반 이미지 검색 시스템은 색상, 질감, 모양등과 같은 특징 벡터를 추출하여 검색하는 방법이 많이 연구되어 왔다. 특히 색상 정보는 이미지를 검색하기 위하여 중요한 정보로 사용되고 있다. 따라서 색상 이미지를 검색하기 위해서 평균 RGB, HSI값을 이용하거나 히스토그램을 이용하는 방식이 많이 사용 되어왔다. 본 논문에서는 사람이 시각적으로 보고 느끼는 색상(H), 채도(S), 명도(I) 방식을 이용한 HSI값을 사용하여 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색 기법을 제안하고 알고리즘을 설명한다. 색상 의미(Color Semantics)란 사람의 시각적인 특징을 기반으로 칼라 이미지에 적용하여 감성 형용사 기반으로 검색할 수 있는 방법이다. 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색은 색상-기반 질의(color-based retrieval)를 제공할 뿐만 아니라 인간의 감성이나 느낌에 의한 의미-기반 질의(semantic-based retrieval)방식을 가능하게 한다. 즉, "시원한 이미지" 혹은 "부드러운 이미지"를 검색하는 방식이다. 따라서 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있으며, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.37-38
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• 2008

기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 개인이 원하는 정보를 보다 정확하게 제공 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 따라서 개인의 특성을 이해하고 검색에 반영함으로써 보다 정확한 개인화 검색 서비스를 제공하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화된 검색 서비스를 통해, 사용자는 방대한 웹상의 정보를 보다 효율적으로 검색하여 자신에게 적합한 정보를 편리하게 획득 할 수 있으며 짧은 시간에 정확한 정보 획득을 보장 받을 수 있다. 본 논문에서는 개인의 질의어 패턴을 자동으로 분석하고 상위에 순위화 된 질의어 유형에 따라 주요 관심사 별 커뮤니티를 형성하여 검색에 반영함으로써 개인의 정보요구에 보다 큰 접한 개인화 검색 방안을 제안한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.139-142
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• 2004

자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 아주 이상적인 인터페이스이다. 검색을 위해 색인어를 입력하거나 불리언 질의식을 사용하는 것에 비해 훨씬 친밀하지만, 동일한 의도의 검색 요구에 대해서도 개인의 성향에 따라서 다양한 형태나 구조의 자연어 질의문장으로 입력될 수 있는 본질적인 특성이 있다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력으로 하는 검색 시스템을 위해 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 질의 문장에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고 이형 표기 용어와 축약 표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 높일 수 있다.