• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.661-663
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• 2013

The purpose of the following report is to introduce a model that makes it possible to efficiently search data by using keyword-based concept network for reliable access of information which is rapidly increasing in the mobile cloud. A keyword-based concept network is a method with the application of ontology. However, the proposed model is added by association information between keyword concepts as a method for a user's efficient information retrieval. Furthermore, the proposed concept network consists of the keyword centered concept network, expert-group-recommended field concept network, and process concept network.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.625-627
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• 2004

시멘틱 웹의 등장으로 온톨로지를 통하여 에이전트가 이해할 수 있는 의미(semantic)를 갖는 문서를 생성하는 것이 가능해졌다. 이러한 시멘틱 웹의 영역은 비즈니스 업무 효율을 증가시키고 이를 통해 이윤을 극대화시키는 방법으로 시멘틱 검색을 통한 정보검색시스템으로 확대적용 될 수 있다. 데이터베이스를 활용하여 문서를 저장하고 데이터베이스의 질의문물 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 시스템은 다양한 분야에서 많이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시멘틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 데이터베이스 질의문으로 검색이 불가능하거나 정보관리 시스템에서 단순히 키워드 매칭으로 검색되지 않는 문서에 대해서 본 시스템이 온톨로지라 추론을 통하여 문서의 검색에 가능함을 보인다. 이러한 방식은 자연어처리 검색과 유사한 검색영역을 갖는다. 이는 문서의 검색에 있어 단순히 키워드의 유사도에 의존하지 않고 Description Logic을 바탕으로 구성된 온톨로지에 미리 정의 되어있는 의미를 바탕으로 생성된 메타데이타를 가지고 추론을 하기 때문에 가능하다 또한 기존의 정보관리 시스템에서 채용한 데이터베이스를 통한 질의응답 시스템을 적용하여 온톨로지 표현언어에 대해 질의 응답이 가능한 DQL 인터페이스와 연동을 통하여 본 시스템의 속도와 효율성을 극대화시킨다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.22 no.2
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• pp.141-160
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• 2011

This study suggested knowledge base and search engine for the libraries that have the largescaled data. For this purpose, 3 components of knowledge bases(triple ontology, concept-based knowledge base, inverted file) were constructed and 3 search engines(search engine JENA for rule-based reasoning, Concept-based search engine, keyword-based Lucene retrieval engine) were implemented to measure their performance. As a result, concept-based retrieval engine showed the best performance, followed by ontology-based Jena retrieval engine, and then by a normal keyword search engine.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.6
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• pp.63-71
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• 2011

The current Web portal sites provide significant keywords with high popularity or importance; specifically, user-friendly services such as tag clouds and associated word search are provided. However, in general, since news articles are classified only with their date and categories, it is not easy for users to find other articles related to some articles while reading news articles classified with categories. And the conventional associated keyword service has not satisfied users sufficiently because it depends only upon user queries. This paper proposes a way of searching news articles by utilizing the keywords tightly associated with users' queries. Basically, the proposed method discovers a set of keyword association patterns by using the association rule mining technique that extracts association patterns for keywords by focusing upon sentences containing some keywords. The method enables users to navigate the space of associated keywords hidden in large news articles.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.5
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• pp.95-105
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• 2009

There are various studies to provide useful information for users on huge data of web-sites. Web usage mining among them is a method to extract meaningful patterns based on web users' log data. Most of existing patterns of web usage mining, however, had not considered users' diverse inclination but created general models. Web users' keywords can have various meaning upon their tendency and background knowledge. This study is for generating Multi Concept Keyword Model (MCK-Model) by analyzing web usage information on users' keywords of interest. MCK-Model can supply web page network for various inclination based on users' keywords of interest. Also, MCK-Model can be used to recommend the most proper web pages and it has been confirmed that the suggested method is useful enough.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.379-382
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• 2008

저장하고 표현해야 할 정보의 종류가 많아지고 그 양이 증가함에 따라 사용자는 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 정보 검색의 과정을 수행한다. 하지만 전통적인 검색 방법은 해당 사용자가 이미 정보의 표현 방법, 즉 스키마를 모두 알고 있다는 가정 하에 진행되어 진다. 키워드 검색 기법은 사용자에게 내부적인 스키마 구조를 숨기고 단지 몇 개의 키워드로 사용자에게 원하는 정보를 검색해 준다. 본 논문에서는 XML 문서 안의 정보를 찾는 새로운 키워드 검색 기법을 제안한다. 제안하는 방법으로 각 XML 문서 원소가 표현하는 의미 정보를 최대한 활용하여 사용자가 원하는 정보를 검색해 줄 수 있는 인덱스를 구축하고 이를 통해 사용자가 알고자 하는 검색의 목표가 무엇인지 그 의미도 파악할 수 있도록 지원한다. 구축된 인덱스를 바탕으로 검색에 수행되는 XML 원소 비교의 횟수를 줄여서 전체 검색 성능을 향상 시킬 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.193-195
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• 2004

저렴한 비용으로 기존의 클라이언트 서버 시스템을 대체할 수 있는 P2P 시스템에서 서로 공유하고자 하는 파일의 리스트를 얼마나 빠르고 효과적으로 검색하느냐는 시스템 성능을 좌우하는 중요한 항목 중 하나이다. 그러나 기존의 P2P 시스템에서의 검색 기법들은 목적 파일들에 대한 검색 시간의 단축과 키워드 검색이라는 두 가지 설계 목표 중 어느 한 쪽에만 치중하여 설계됨으로써 종합적인 검색 기능이 요구되는 실제 시스템에 적용되기에는 매우 불완전하다. 본 논문에서는 P2P 시스템에 참여하여 파일을 공유하고자 하는 노드들의 모든 공유파일 목록을 하나의 전역 디렉토리로 구성하고 이를 이진 값의 순서대로 저장함으로써 높은 검색 속도로 키워드 검색 기능을 제공하는 다중 노드 전역 디렉토리 기반 색인 순차 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 높은 겅색 속도와 키워드 검색을 지원함으로써 P2P 시스템의 검색 속도 성능 개선과 사용자 편의성을 제공한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.8-11
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• 2009

성공적인 창업을 위해서는 창업가의 준비가 선행되어야 하지만, 매력적인 사업 아이디어의 계발이 뒤따라야 한다. 그러나 지금까지의 창업연구는 창업행동과 사업성과에 영향을 미치는 창업가 요인에 치우쳐 있으며, 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이 연구는 고객이 상품을 구매하기 전 인터넷 검색엔진에서 해당 상품에 대한 검색을 하는 경우가 일반화되고 있다는 사실과 고객이 검색엔진에 입력하는 키워드는 고객의 의도를 대변한다는 사실을 기초로, 키워드로 표현된 사업 아이디어의 매력도를 객관적으로 측정하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다.이 연구는 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 구매의도를 가진 잠재고객의 자사 웹 사이트 방문수로 정의한다. 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)는 [해당 키워드의 조회수(Q) ${\times}$ 구매의도 비율(R) / 경쟁 사이트의 수(S)]의 수식으로 나타낼 수 있으며, 수식을 구성하는 변수 중에서 해당 키워드의 조회수(Q)와 경쟁 사이트의 수(S)는 검색엔진에서 쉽게 제공 받을 수 있으므로, 구매의도 비율(R)만 알 수 있다면 BIA를 비교적 정확히 추정할 수 있다. 연구자는 특정 분야 키워드 100개를 선정한 다음, 전문가로 하여금 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 추정하게 하고, 전문가 추정 없이도 구매의도 비율을 예측할 수 있도록 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 예측하는 주요 데이터를 의사결정 나무 기법으로 도출하고, 의사결정 나무 기법으로 도출된 데이터로 구성된 회귀식을 제시함으로써 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 객관적으로 평가하는 방법을 제시한다. 이 연구는 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 객관적인 기준을 제시함으로써 창업의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있고, 창업연구에 새로운 방법론을 도입했다는 점에서 의의가있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.298-300
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• 2000

전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특별한 정보를 모야 특정 정보를 검색하기 위한 엔진이다. 인터넷의 홈페이지는 서로를 연결하는데 하이퍼링크(hyperlink)를 사용하는데 이런 하이퍼링크(hyperlink)에 있는 정보를 이용하여 홈페이지와 홈페이지 사이의 연결관계를 모은 결과를 전문가 검색 엔진에서 모은 키워드와 웹 사이트를 이용하여 각 키워드 간의 관련성을 데이터 마이닝 기법을 사용해서 각 키워드나 웹 페이지간의 상관관계에 대한 개념을 추출한다. 본 논문에서는 이런 홈페이지 간의 추출을 이용한 시스템 설계와 구현 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2006.06a
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• pp.656-699
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• 2006

웹 서비스는 사용자가 다양한 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식을 가지는 서비스를 개발하는데 있어 보다 효과적이고 단일화된 방법을 제공한다. 웹 서비스에서 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식은 WSDL 통해 정의되며, 이 WSDL 문서를 통해 이용할 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식을 파악하여 빠르게 해당 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 이러한 웹 서비스의 등록과 검색을 위해서는 레지스트리 방식을 이용한다. 개발된 서비스에 관한 설명 정보는 서비스 제공자에 의해 작성되어 레지스트리에 등록되며, 서비스 요청자는 레지스트리로부터 필요한 서비스를 검색하여 이용한다. UDDI는 웹 서비스를 위한 분산 레지스트리 표준으로 웹 서비스를 위한 등록과 검색 메커니즘을 제공한다. UDDI에서 지원하는 검색 메커니즘은 크게 키워드 검색과 비즈니스와 서비스에 대한 카테고리별 검색으로 구분된다. 키워드 기반 검색은 SQL LIKE 연산을 통해 비즈니스와 서비스의 이름에 대하여 부분 문자열이 일치하는지 검사하는 방식으로 이루어진다. 이러한 UDDI 의 키워드 기반 검색은 등록된 서비스의 이름 이외의 내용 정보에 대한 검색을 지원하지 못하므로 효과적인 검색을 지원하지 못하는 단점을 가진다. 또한 UDDI는 WSDL 문서의 내용에 대한 검색은 지원하지 못하는 단점을 가진다. 이에 따라 현대의 서비스 검색은 서비스의 이름에 대한 검색만을 지원한다. 이러한 현재의 웹 서비스 검색에서의 문제점을 해결하기 위해서는 UDDI 에 등록된 설명 정보와 WSDL 문서 모두에 대한 내용 기반의 검색을 지원하고 검색 결과를 순위화 (ranking)하여 제시할 수 있는 검색 엔진이 요구된다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결할 수 있도록 내용 기반 검색을 지원할 수 있는 웹 서비스를 위 한 검색 엔진을 제안한다. 제안한 검색 엔진은 UDDI 등록 정보에 대하여 내용 기반 검색을 수행할 수 있도록 벡터 공간 모델을 활용한 유사도 비교 방법을 이용한다. 또한 UDDI 등록 정보 외에 실질 적인 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식에 대한 비교의 수행을 위하여 WSDL 문서에 대한 유사도 비교를 수행한다. 유사도 측정시 UDDI 등록 정보와 WSDL 문서와 같은 계층적인 문서 구조를 검색 결과에 반영할 수 있는 방법을 지원한다. 지원하는 검색 방법은 두 가지로 키워드 검색과 함께 텀플릿 검색을 지원한다. 템플릿 검색은 서비스의 등록 정보 외에 인터페이스 정의가 얼마나 일치하는지를 비교하기 위해 WSDL 문서에 대한 유사도를 비교할 수 있도록 한다. 이러한 검색의 지원을 통해 제안한 웹 서비스를 위한 검색 엔진은 기존의 레지스트리를 이용한 검 색 방법보다 정확한 검색 결과를 제공한다.