• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.71-80
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• 2006

웹 검색엔진의 검색방법에는 키워드검색방법과 주제별검색방법이 있다. 키워드검색은 재현율(recoil)이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾는 것이 어렵다. 주제별검색 역시 찾는 문서의 해당 주제가 모호하거나 주제를 정확하게 알지 못하면 문서를 찾지 못하는 경우가 있다. 즉, 검색결과의 정확율(precision)는 높으나 재현율이 떨어진다. 본 논문은 주제별검색의 문제점을 해결하기 위해서 주제와 키워드간의 관계를 퍼지논리로 정량적으로 계산하고, 이를 바탕으로 주제간의 함의(implication)관계를 유도하여 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 웹 검색엔진을 설계하고 구현하였다. 구현된 검색엔진은 분류간의 함의관계를 유사한 하위주제로서 간주함으로써 주제별검색 결과의 재현율을 높일 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.3-14
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• 2011

공공의 서버를 통한 자료의 공유는 사용자들의 편리성을 증가시킨 반면 저장된 데이터에 대한 접근통제 문제와 신뢰할 수 없는 서버에 대한 사용자들의 프라이버시 노출 문제 등의 새로운 문제를 야기한다. 다자간 환경에서 사용자 프라이버시를 보장하면서도 사용자간의 데이터 공유를 하기 위해서 키워드 검색이 가능한 암호화 방식이 사용된다. 특히, 이런 다자간 환경에서는 탈퇴한 사용자들이 더 이상 키워드 검색이나 저장된 데이터를 접근할 수 없도록 탈퇴한 사용자에 대한 안전성을 고려해야 한다. 하지만 기존의 다자간 환경에서 제안된 키워드 검색 암호화 방식은 탈퇴한 사용자가 정당한 사용자와 서버가 통신하는 암호화 메시지를 보고서 공유 데이터를 복구할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 이런 문제점들을 해결한 탈퇴한 사용자에 대한 안전성을 보장하는 키워드 검색기법이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.205-214
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• 2016

최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹, 바이오 인포매틱스 등 여러 응용 분야에서 그래프 구조를 갖는 대용량 데이터들에 활용됨에 따라 이런 데이터들에 대한 키워드 기반 검색 방법이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 그래프 구조 데이터에 대한 키워드 질의에 대해 질의와 연관성이 높으면서 구조적인 중복성을 갖지 않는 top-k 결과 집합을 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 키워드 질의에 대한 비-중복적인 결과 트리 구조와 그것의 연관도 척도를 정의하고, 그래프 내에 포함된 유용한 경로 정보들에 대한 효과적인 인덱싱 방법을 제안한다. 그리고 기 생성된 인덱스를 활용하여 주어진 키워드 질의에 대해 비-중복적이면서 연관도가 큰 top-k 결과 집합을 생성하는 효율적인 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법의 효과와 성능을 기존 방법과 비교 분석한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권3호
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• pp.103-110
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• 2008

본 논문에서는 웹 동영상 페이지의 구조를 바탕으로 하여, 웹 동영상의 관리 및 검색을 위한 주석용 키워드를 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 웹 동영상 페이지의 구조를 포함된 동영상의 개수와 주변 텍스트 구성의 복잡도를 기준으로 4가지 타입으로 구분하고, 타입 별로 키워드를 추출하는 방법을 달리한다. 1,087개의 웹 동영상 페이지(2,462개의 동영상)를 바탕으로 실험한 결과에 의하면 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 웹 이미지 검색 시스템을 위한 추출 방법보다 재현율 면에서 18%의 성능 향상을 보였다. 따라서 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 웹 동영상 검색 시스템을 위한 키워드 추출에 널리 적용 될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.538-550
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• 2006

XML 문서에 대한 키워드 검색은 사용자로 하여금 XML 문서의 복잡한 구조에 관한 지식 없이 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해준다. 또한 사용자의 정보 요구에 대해 해당 정보를 포함하는 문서 전체를 반환하는 기존의 정보 검색 시스템과 달리 문서 내의 해당 정보를 포함하는 문서 조각을 결과로 반환함으로써 보다 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 도와준다. 이러한 특징은 XML 문서 검색 시스템이 XML 문서를 문서 단위가 아닌 세부적인 엘리먼트 단위로 처리함으로써 가능하다. 하지만 이로 인해 대용량 문서들에 대한 질의 처리 부담 역시 가중되었다. 본 논문에서는 엘리먼트 단위 질의 처리의 비용을 줄이기 위해 XML 문서에 대한 문서 단위 순위화 기법을 제안하는데, 이는 결과물의 점수에 영향을 미치는 질의 키워드들의 문서 내에서의 근접도를 경로 노드 집합 정보와 이에 대한 유사도를 통해 구함으로써 엘리먼트 단위 질의 처리 결과를 예측하고 문서 단위 점수를 계산한다. 이러한 문서 중심의 뷰는 대용량 문서에 대한 순위화 혹은 필터링을 가능하게 해주며, 우리는 문서 단위 인덱스를 통해 순위가 높은 문서를 우선적으로 처리함으로써 Top-k 질의에 대해 검색 성능을 높였으며, 실험을 통해 해당 기법의 유효성과 성능 향상을 검증하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.265-294
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• 2018

최근 정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위한 정보의 필터링이 매우 중요시 되고 있다. 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 학술정보서비스인 NDSL은 방대한 자료를 보유함에도 불구하고 사용자들은 검색 외에 자료 획득이 쉽지가 않다. 본 논문은 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위하여 키워드 특성을 활용한 서비스인 PIN(Profiling service In NDSL)을 제안한다. PIN은 키워드만을 가지고 검색하는 것이 아닌 사용자 본인 및 유사 사용자가 등록한 관심 키워드, 동시이용 키워드, 검색 키워드로 분석된 워드 클라우드를 제공하고 이를 통하여 사용자에게 맞춤형 논문, 보고서, 특허, 동향의 콘텐츠를 추천한다. 또한 콘텐츠를 보다 쉽게 접근하기 위하여 중복분류가 가능한 학술연구분류체계 기반 분류를 제공한다. 이를 검증하기 위해 NDSL의 축적된 2016년도의 국내논문의 데이터를 기반으로 분류별로 키워드를 추출하고 이를 통해 매칭 기반의 분류 모델을 만든 후 트레이닝 및 테스트를 거쳐 결과를 도출한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.151-166
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• 2020

추천시스템(recommender system)은 고객의 선호도를 예측하여 상품과 서비스를 제공하는 기법으로, 현재 다양한 온라인 서비스에 활용되고 있다. 이와 관련된 많은 선행 연구들은 협업필터링(collaborative filtering)에 기반한 추천시스템을 제안하였는데, 대부분의 경우 고객의 구매 내역 또는 평점 데이터만 사용하여 진행되었다. 오늘날 소비자들은 제품을 구매하는 과정에서 온라인 검색 행동을 하여 관심있는 제품을 찾는다. 그렇기 때문에 검색 키워드 데이터는 고객의 선호도를 파악하는데 매우 유용한 정보일 수 있다. 그러나 지금까지 추천시스템 연구에서 사용되는 경우는 거의 없었다. 이에 본 연구는 고객의 검색 행동에 주목하여 온라인 쇼핑몰 고객의 검색 키워드 데이터와 구매 데이터를 고려한 하이브리드 협업 필터링을 제안하였다. 본 연구는 제안된 모델의 적용 가능성을 검증하기 위해 실제 온라인 쇼핑몰 데이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 연구 결과, 추천 상품의 개수가 많아질수록 고객의 검색 키워드를 기반으로 구축된 협업필터링의 추천 성능이 향상되는 반면 일반적인 협업필터링의 성능은 추천된 상품의 개수가 많아질수록 점차 감소함을 발견하였다. 따라서 본 연구는 검색 키워드 데이터를 활용한 하이브리드 협업필터링이 고객의 선호도를 반영한 추천할 수 있으며, 구매이력 데이터의 정보부족을 해결할 수 있음을 확인하였다. 이는 기존의 정량 데이터만을 활용한 추천 시스템이 아닌, 비정형 데이터인 텍스트를 사용함으로써 새로운 하이브리드 협업필터링 구축 방법을 제안했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.17-26
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• 2005

최근 각종 정보가 증가함에 따라 효율적인 관리를 위해 정보 검색에 관한 연구가 더욱 활기를 띠고 있다. 현재 웹 환경에서 운영되고 있는 국내 유물 검색시스템의 경우 대부분이 키워드 기반의 텍스트 검색 방식을 채택하고 있다. 이러한 텍스트 검색 방식은 그 유물에 대한 정확한 이름이나 키워드를 질의자 (user)가 미리 알고 있어야 한다. 하지만 검색대상에 관한 정보가 부족하여 키워드가 모호하거나 단순히 형상에 관한 기억만 있을 경우에는 검색이 쉽지 않았다. 이 논문에서는 기존 유물 검색 시스템의 문제점을 해결하기 위해 온톨로지 기반의 택스트 질의와 사용자 스케치 이미지 질의를 사용하는 자바 기반의 혼합형 유물 검색시스템을 제안한다. 이 시스템은 국내 유물들을 대상으로 사용자가 기억하고 있는 유물에 관한 정보의 형태(택스트, 형상 등)에 따라 다양한 질의방법을 제공하며, 검색결과 내에서 온톨로지 의미관계를 이용한 추가검색이 가능하다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.328-335
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• 2002

최근 들어 인터넷 기술의 발달로 웹 상에 많은 자료들이 산재해 있습니다. 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위해서 키워드 검색을 이용하고 있는데 이러한 키워드 검색은 사용자들이 입력한 단편적인 정보에 바탕하여 검색하고 검색된 결과들을 자체적인 기준으로 순위를 매겨 나열식으로 제시하고 있다. 이러한 경우 사용자들의 생각과는 다르게 결과가 제시될 수 있다. 따라서 사용자들의 검색 시간을 줄이고 편리하게 검색하기 위한 환경의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 Suffix Tree 알고리즘을 사용하여 관련있는 문서들을 분류하고 각각의 분류된 클러스터에 제목을 생성하기 위하여 문서 빈도수, 단어 빈도수와 역문서 빈도수, 카이 검정, 공통 정보, 엔트로피 방법을 비교 평가하여 제목을 생성하는데 어떠한 방법이 가장 효과적인지 알아보기 위해 비교 평가해본 결과 문서빈도수가 TF-IDF보다 약 10%정도 성능이 좋은 결과를 보여주었다.