• Proceedings of the CALSEC Conference
• /
• 1999.11a
• /
• pp.108-116
• /
• 1999

최근 사이버 쇼핑몰에서 기업과 고객간의 제품 구매 활동을 도와주는 검색 에이전트 시스템에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 많은 비교 검색 에이전트 시스템들은 고객이 입력한 키워드 기반의 검색 목록만을 체공하고 있으며, 검색된 유사상품 목록 중에서 어떤 상품이 적합한지 선정해 주는 의사결정지원 기능은 충분히 제공하지 못하고 있다 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰 환경을 기반으로 키워드 입력에 의한 제품 검색뿐만 아니라 고객 선호도가 높은 제품 선정을 지원해 주는 의사결정지원 시스템을 제안한다. 제안한 의사결정지원 시스템은 고객이 입력한 각 속성들의 표준계수와 가중치를 점수화 하여 선호도가 높은 상품을 우선적으로 제시함으로써 고객의 상품 선정을 위한 의사결정을 지원하도록 하였으며, 또한 각 속성별 다양한 반영 비율에 따라 어느 제품이 전체적으로 적합한지를 분석하는 민감도 분석 기능을 추가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06b
• /
• pp.250-253
• /
• 2010

본 연구에서는 한국교육학술정보원의 교육 콘텐츠 관리 시스템인 에듀넷의 키워드 기반 콘텐츠 검색기능을 고도화하기 위해 온톨로지 확장을 활용한 검색 프레임워크를 설계, 구현하였다. 의미 기반 교육 콘텐츠 검색이 가능하도록 중학교 수학의 일부 영역을 도메인 온톨로지로 구축하였으며 콘텐츠와 온톨로지의 클래스 이름간의 유사도를 계산하여 자동으로 인스턴스로 추가시키는 시스템을 설계, 구현하였다. 도메인 온톨로지를 확장하여 풍성해진 온톨로지를 활용하여 콘텐츠를 검색할 수 있는 시스템을 구축하였다. 실험을 통하여 본 연구에서 구축한 시스템이 키워드 매칭을 통한 검색 보다 사용자에게 의미 있고 유용한 결과를 도출함을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
• /
• v.31 no.2
• /
• pp.177-197
• /
• 1997

The study measured whether two search engines retrieve different Web documents for 6 queries. Two different search engines, Alta Vista in terms of keyword search engines and Yahoo in terms of subject directory engines were measured using as criteria, total number of documents retrieved, total number of relevant documents retrieved, recall and precision ratios. In addition, Alta Vista was suitable for specific and technical terms, while Yahoo was effective for general and plain terms. However, more elaborate research needs to be tested in terms of query characteristics.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.895-897
• /
• 2014

스마트 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템을 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 사용자 중심 스마트 검색 프레임워크를 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.43-46
• /
• 2001

본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 지능형 전문 검색엔진을 설계하고 사용자 인터페이스를 구현하였다. 먼저, 컴퓨터 분야의 전문 용어에 대하여 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 의미적으로 연관된 용어들끼리 클러스터로 구성하였다. 전문 용어별로 구성된 클러스터는 본 논문에서 제안한 지식베이스 테이블에 저장하여 의미적으로 연관된 용어를 포함하는 웹 문서를 검색하는 과정에서 이용하였다. 검색과정에서는 사용자가 제시한 키워드와 관련된 전문 용어들간의 연관정도를 가중치로 부여하여 연관 정도가 높은 웹 문서순으로 출력하였다. 제안된 방법을 통하여 사용자가 제시한 키워드와 의미적으로 연관된 웹 문서를 효과적으로 검색할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.983-985
• /
• 2010

최근 Faccebook과 Twitter로 대표되는 소셜 네트워크가 인터넷에서 각광을 받고 있다. 또한 소셜 네트워크에서 사용자를 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 하지만, 소셜 네트워크에서 기존의 P2P 네트워크의 자원 검색 방법은 네트워크를 구성하는 Peer 사이의 실제 거리 문제로 인한 자원 검색 시간이 늘어나는 것과 같은 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 검색 효율성을 향상시키기 위해 Interesting 키워드를 사용한 소셜 P2P 자원 검색 기법에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.799-801
• /
• 2007

앞으로 다가올 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 일상생활 어디에서든지 컴퓨팅이 가능해질 것으로 예상되며, 원격지의 상대방과의 상호작용이 다양한 형태로 발전할 것으로 예상된다. 이를 지원하기 위하여 유비쿼터스 환경에서의 다자간 인터랙티브 협업 시스템들이 연구되고 있다. 그런데, 현재 개발된 다자간 협업 환경 시스템에서는 자료를 공유하는데 있어서, 데이터에 대한 인덱싱과 검색에 비중을 두지 않고 있다. 공유 데이터는 늘어나는 반면, 그것을 효과적으로 검색할 수 있는 방법이 마련되지 않아 데이터를 공유하고 활용하는 효율성이 떨어질 것이 예상됨에 따라서 키워드 검색 기반으로 데이터를 검색할 수 있는 방법을 마련하고자 한다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.35 no.6
• /
• pp.495-504
• /
• 2008

Recently, there has been much work on supporting keyword search not only for text documents, but a]so for structured data such as relational data, XML data, and RDF data. In this paper, we propose an efficient keyword search method for RDF data. The proposed method first groups related nodes and edges in RDF data graphs to reduce data sizes for efficient keyword search and to allow relevant information to be returned together in the query answers. The proposed method also utilizes the semantics in RDF data to measure the relevancy of nodes and edges with respect to keywords for search result ranking. The experimental results based on real RDF data show that the proposed method reduces RDF data about in half and is at most 5 times faster than the previous methods.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.10 no.3 s.35
• /
• pp.229-236
• /
• 2005

The Semantic Web enables machines to achieve an effective retrieval, integration, and reuse of web resources. The keyword search method currently used has a limit to accurate search results because of a simple string matching method in web environment. This paper proposes an Ontology-Based Information Retrieval which can solve the problems and retrieve better search results through semantic relations. In this system, we implemented the Cultural Assets Ontology based on OWL with RDQL and Jena API. we also suggest a method to handle properties stored in a database.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.190-194
• /
• 2003

자연언어 질의문에서 추출된 키워드들은 정답추출에 미치는 비중이 다른 경우가 많지만 키워드들에 대해 상대적인 가중치를 부여하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 질의 문장의 구문 정보를 이용하여 중심키워드와 일반키워드들로 구분하였으며 이를 기반으로 키워드들 간의 가중치 부여 방법을 제안한다. 질의문 코퍼스로부터 질문 유형을 분석하여 구문을 추출하고 추출된 구문정보를 이용하여 질의문에서 키워드들을 추출한다. 이렇게 얻어진 키워드들을 이용하여 다량의 문서들 속에서 중심키워드와 일반키워드들 간의 불린 검색을 통해 질의문의 정답이 포함되었을 가능성이 큰 단락을 추출하고, 질의문과 추출된 단락간의 유사도 측정을 통해 단락을 순위화 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의문의 정답이 포함된 단락추출에 대한 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다.