• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
• /
• v.45 no.2
• /
• pp.345-366
• /
• 2011

The law affects our daily lives, and hence, constitutes a crucial information resource. However, electronic access to legal information using keyword-based retrieval systems appears to provide users with limited satisfaction. There are many factors behind this inadequacy. First, the discrepancies between formal legal terms and their counterparts in common language are quite large. Second, the situation is further confounded by frequent abbreviations in legal terms. Third, even though there is a constant deluge of legal information, users' needs have evolved to demand more Q and A type searches. All of these factors make the existing retrieval systems inefficient and ineffective. This article suggests an ontology-based system as a means to deal with such difficulties. To that end, a legal retrieval system(experimental system), built on the basis of a newly-constructed law ontology, was tested against a keyword-based legal retrieval system(existing one), yielding data on their relative effectiveness in retrieval and user satisfaction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.847-850
• /
• 2001

영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본문은 JPEG/MPEG 과 같은 영상 압축 기법에서 사용되는 DCT 변환 부호화를 이용하여 각 블록의 평균인 DC 성분을 얻어 이 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법을 제시한다. 기존의 방법은 단순히 DCT 전체 성분을 이용하는 방법으로, 영상 전체의 DCT 정보를 처리하여야 하므로 시간과 메모리의 낭비가 있을 수 있다. 본문에서는 이러한 처리시간과 메모리의 낭비를 막기 위해 DC 성분만을 이용하여 영상 검색을 하며, 영상이 실제로 있는 부분에서는 블록의 크기를 가변적으로 변경하여 검색의 오류를 줄일 수 있다. 또한 검색을 전체 영상에 대한 빠른 1 차 검색과 동일 패턴을 가진 영상의 2 차 세부 검색으로 나누어 실행함으로써 보다 빠른 검색을 할 수 있다. 한편, 겹쳐진 영상에 대해서도 검색이 가능하다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.23 no.3
• /
• pp.155-175
• /
• 2017

As social data become into the spotlight, mainstream web search engines provide data indicate how many people searched specific keyword: Web Search Traffic data. Web search traffic information is collection of each crowd that search for specific keyword. In a various area, web search traffic can be used as one of useful variables that represent the attention of common users on specific interests. A lot of studies uses web search traffic data to nowcast or forecast social phenomenon such as epidemic prediction, consumer pattern analysis, product life cycle, financial invest modeling and so on. Also web search traffic data have begun to be applied to predict tourist inbound. Proper demand prediction is needed because tourism is high value-added industry as increasing employment and foreign exchange. Among those tourists, especially Chinese tourists: Youke is continuously growing nowadays, Youke has been largest tourist inbound of Korea tourism for many years and tourism profits per one Youke as well. It is important that research into proper demand prediction approaches of Youke in both public and private sector. Accurate tourism demands prediction is important to efficient decision making in a limited resource. This study suggests improved model that reflects latest issue of society by presented the attention from group of individual. Trip abroad is generally high-involvement activity so that potential tourists likely deep into searching for information about their own trip. Web search traffic data presents tourists' attention in the process of preparation their journey instantaneous and dynamic way. So that this study attempted select key words that potential Chinese tourists likely searched out internet. Baidu-Chinese biggest web search engine that share over 80%- provides users with accessing to web search traffic data. Qualitative interview with potential tourists helps us to understand the information search behavior before a trip and identify the keywords for this study. Selected key words of web search traffic are categorized by how much directly related to "Korean Tourism" in a three levels. Classifying categories helps to find out which keyword can explain Youke inbound demands from close one to far one as distance of category. Web search traffic data of each key words gathered by web crawler developed to crawling web search data onto Baidu Index. Using automatically gathered variable data, linear model is designed by multiple regression analysis for suitable for operational application of decision and policy making because of easiness to explanation about variables' effective relationship. After regression linear models have composed, comparing with model composed traditional variables and model additional input web search traffic data variables to traditional model has conducted by significance and R squared. after comparing performance of models, final model is composed. Final regression model has improved explanation and advantage of real-time immediacy and convenience than traditional model. Furthermore, this study demonstrates system intuitively visualized to general use -Youke Mining solution has several functions of tourist decision making including embed final regression model. Youke Mining solution has algorithm based on data science and well-designed simple interface. In the end this research suggests three significant meanings on theoretical, practical and political aspects. Theoretically, Youke Mining system and the model in this research are the first step on the Youke inbound prediction using interactive and instant variable: web search traffic information represents tourists' attention while prepare their trip. Baidu web search traffic data has more than 80% of web search engine market. Practically, Baidu data could represent attention of the potential tourists who prepare their own tour as real-time. Finally, in political way, designed Chinese tourist demands prediction model based on web search traffic can be used to tourism decision making for efficient managing of resource and optimizing opportunity for successful policy.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.29 no.8
• /
• pp.584-594
• /
• 2002

In information retrieval or digital library, one of the most important factors is to find out the exact information which users need. In this paper, we present an efficient index term extraction method which makes it possible to guess the content of documents and get the information more exactly. To find out index terms in a document, we use lexical chains. Before generating lexical chains, we roughly disambiguate the senses of nouns in a document using specific concept, called semantic window. Semantic window is that we look ahead semantic relations of peripheral nouns and disambiguate the senses of nouns. After generating lexical chains with sense-disambiguated nouns, we find out strong chains by some metrics and extract index terms from a few strong chains. We evaluated our system, using results of a key phrase extraction system, KEA. This system works in general domains of documents Including Information Retrieval and Digital Library.

• Convergence Security Journal
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.91-97
• /
• 2015

General companies consider saving the information after enciphering as law. However, if the actual information is saved as enciphered, the decoding process must be conducted when the information is searched or edited in the ser ver. Therefore, process delay time occurs and is less efficient. This kind of work gives burden to the server, so the companies or managers handling the server do not save the information after enciphering. In this paper, the Networ k constructs and realizes an efficient security data management system that ensures safety and haste in operating u sing the homomorphic encryption technology, which collects information and decides quickly, and enables editing the encryption without a decoding process. To ensure the security of the embodied system, the existing encryption algo rithm can be used. Search method to use the keyword search. Additionally, by using a trapdoor, the keyword is not expose and it is changed whenever it is searched, and the formation of the keyword does not get exposed.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.19B no.2
• /
• pp.149-154
• /
• 2012

The aim of this paper is to collect relevant keywords from clicklog data including user's keywords and URLs accessed using them. Our main hyphothesis is that two or more different keywords may be relevant if users access same URLs using them. Also, they should have higher relationship when the more same URLs are accessed using them. To validate our idea, we collect relevant keywords from clicklog data which is offered by a portal site. As a result, our experiment shows 89.32% precision when we define answer set to only semantically same words, and 99.03% when we define answer set to broader sense. Our approach has merits that it is independent on language and collects relevant words from real world data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.61-63
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.225-227
• /
• 1998

내용기반 영상검색 방법은 영상 데이터 베이스 검색 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는데, 기존의 키워드기반 검색방법에 비해 보다 효율적인 데이터의 관리와 검색 방법을 제공한다. 그러나 데이터의 양이 증가하고 널리 이용됨에 따라 검색 과정에 사용자의 직관과 선호도를 반영한다면 보다 사용자의만족도가 높은 검색결과를 제공할 수 있을 것이다. 이러한 검색 시스템을 개발하기 위하여 이제까지 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감성기반 영상 검색 방법을 개발하여 왔다. 이것은 목적함수가 명시적으로 정의될 수 없는 경우 사용자의 판단을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘이라 할 수 있다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 추상적인 감성을 이용하여 영상을 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 2000개의 영상 데이터를 대상으로 주관적 실험을 하여 그 유용성을 입증하고자 한다. 이 실험에 대한 통계적 분석 결과 감성적 영상 검색을 위한 유전자 알고리즘의 적용이 유용하다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06d
• /
• pp.153-155
• /
• 2011

최근 음악 검색 연구에서 일반적으로 사용되는 방법은 키워드 중심의 텍스트 기반 검색방식, 음원의 특징 정보나 허밍 질의 처리 등을 이용하는 내용기반 검색 방식 등이 있다. 그러나 이러한 검색 방식은 단순히 원하는 음악을 질의에 따라 검색해 주며 인간의 감성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 질의에 의한 검색뿐만 아니라 질의한 음원과 감성정도가 같은 음원을 추천하는 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템을 제안한다. 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템은 크게 2가지 요소로 구성된다. 첫 번째는 사용자가 질의한 질의어를 분석하는 감성기반 검색추론엔진과 두 번째는 음원의 특징 정보 및 감성 정보를 가지고 있는 음원 감성 정보 데이터베이스로 구성된다. 사용자의 감성에 따라 음악을 검색하고 추천한다는 것은 향후 음반 산업에 큰 발전에 기여할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10b
• /
• pp.617-619
• /
• 1998

인터넷 상에서 끊임없이 증가하고 있는 방대한 양의 정보를 검색하기 위하여 많은 정보 검색 시스템들이 나타나게 되었다. 그러나 기존의 정보검색 시스템에서 사용자는 검색시스템이 검색한 수많은 문서들을 하나씩 받아오게 됨으로 정보검색 시간이 많이 걸리게 된다. 또 인터넷 사용자들의 사용시간이 특정 시간대에 집중되어 네트웍의 부하가 커지는 것 역시 정보검색의 시간이 늘어나는 원인이 된다. 또한 사용자는 단순히 키워드 입력 방식으로 검색하게 되므로 다양한 사용자의 검색요구를 적절히 만족시키지 못하게 된다. 본 논문은 이런 문제점들을 보완하는 좀 더 효율적인 정보 검색시스템을 구축하기 위해 필요한 요구사항을 크게 4가지로 정의해 보고 이 요구 사항을 만족시키기 위한 기법을 제시하고자 한다.