• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.166-170
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• 2008

인터넷을 통한 검색은 사용자가 찾으려는 정보를 일반적으로 브라우저를 통해 표현해주고 있다. 본 연구서는 웹 사용자에게 기존의 브라우저가 아닌 화면 분할을 통하여 인터넷 사용의 효율을 높이는 방식을 제공하였다. 그 중에 WEB 2.0의 Ajax를 사용하여 웹 페이지를 분할 후 특정 브라우저와 상관없이 복수 페이지의 접근을 가능하게 하고 검색의 효율성을 높이기 위해 하나의 브라우저에서 서로 다른 검색엔진의 Open API가 작동되도록 하였다. 한번의 키워드 입력과 한번의 클릭으로 검색엔진 마다 방문 할 필요없이 하나의 브라우저에서 각각의 검색 결과를 사용자에게 제공해 주도록 하여 검색 시간을 감축하고, 결과를 비교 분석하므로 웹 서핑의 효율성을 높여주는 시스템을 구현하였고 이를 입증하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1998년도 제5회 학술대회 논문집
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• pp.69-72
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• 1998

웹 검색엔진은 정확률 향상을 위해 기존 검색시스템의 다양한 기법을 도입하고 있으며, 그 중 Excite, Webcrawler, Magellan 등은 적합성 피드백 기능을 적용한 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 이 기능이 초기검색의 검색효율을 어느 정도 향상시켜 줄 수 있는지 실험하고, 그 결과를 바탕으로 적합성 피드백 기능 강화를 위한 제안을 하고자 한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.707-711
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• 2006

암호화 문서 검색 시스템은 사용자의 비밀키를 이용하여 데이터베이스 서버에 저장되어 있는 암호화 문서를 키워드를 이용하여 검색하는 시스템이다. 이러한 시스템은 데이터베이스 서버 관리자조차도 사용자들에 의해 저장되고 검색되는 문서에 대한 어떠한 정보도 노출시키지 않는 장점이 있다. 즉, 암호화 문서 검색 시스템은 일반 사용자들이 자신의 정보가 손쉽게 노출되는 것을 원치 않는 사회적 변화에 발맞추어 앞으로 지속적으로 발전할 수 있는 연구 주제이다. 하지만, 지금까지 제안된 대부분의 기법들은 이론적인 안전성에만 치우친 나머지 현실적인 적용 가능성이 고려되지 않았다. 이에 본 연구에서는 기존에 제안된 대표적인 기법들을 현실 상황에 맞게 구현하여 검색 시스템의 효율성에 대해 판단한다. 더불어 해당 결과를 바탕으로 앞으로 암호화된 검색 시스템이 나아가야 할 방향을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.106-108
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• 2003

Human Genome Project와 같은 대형 Sequencing 프로젝트와 High-throughput Sequencing 기술의 발전으로 현재 Expressed Sequence Tag (EST)와 같은 대량의 DNA 서열들이 생산되고 있다. 이를 효과적이고 효율적으로 분석해야 할 필요성이 증대되고 있다. 대부분의 실험자들이 서열 분석을 위해 우선적으로 BLAST 검색을 이용하고 있다. 하지만 대량의 서열, 검색 DB의 크기, BLAST 검색 결과의 복잡성에 의해 어려움을 겪고 있다. 이에 빠르고 정리된 결과를 보여줄 수 있는 BLAST 검색 시스템의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 논문은 미국 생명공학연구소(NCBI)에서 제공하는 유전자 서열 검색 툴인 BLAST(Basic Logical Alignment Tool)를 클러스터 수퍼 컴퓨터 구축 기술을 기반으로 한 병렬처리와 Gene Ontology를 이용하여 방대한 양의 서열 검색 결과를 요약하는 모형을 제시한다. 이것은 신약개발 및 유전자 발굴 등의 연구기간을 획기적으로 단축시켜 신약 개 발, 농업, 화학, 의료, 환경 등 생명공학 연구에 핵심적인 역할을 할 수 있다. 또한 성능 실험을 통하여 분석결과 대기시간을 최소화하는 병렬처리모형의 효율성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1949-1952
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• 2002

본 연구는 객체지향 컴포넌트 검색을 위해서 개선된 Spreading Activation 방법을 이용하여 다중 패싯 분류된 컴포넌트를 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제안하였다. 객체지향 코드 기반의 관계정의를 위해 특성과 컨텍스트 간에 연관관계를 설정하고, 컨덱스트의 자동 추출을 위한 Spreading Activation 방법의 초기 활성값을 정의하였다. 쿼리에 대해 자동 검색된 컨텍스트에 의해 후보컴포넌트가 선정되고, 쿼리와 컴포넌트 간의 신뢰도가 계산됨으로써 컴포넌트가 검색될 수 있도록 하였다. 본 연구는 다중 패싯 분류된 객체지향 컴포넌트의 검색에 효율적이며, 사용자 수작업의 부담을 최대한 감소시켜 컴포넌트의 재사용성을 높일 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1031-1034
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• 2008

현재 ODS(Object Directory Service) 검색 서비스는 글로벌한 모바일 RFID 환경에 적합하지만, 지역적인 로컬 네트워크 및 정보보안이 필요한 사설 네트워크에서는 불필요한 검색시간이 요구되고 효율성이 떨어지는 서비스 시스템이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ODS 검색 서비스 알고리즘을 개선하여 새롭게 로컬 환경에 적합한 ODS 검색 서비스 알고리즘을 제안하고, 개선된 ODS 검색 서비스 시스템의 성능평가 결과를 제시한다..

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.970-972
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• 2005

유전자 데이터베이스의 서열의 길이가 수백만에서 수백억 정도의 대용량 텍스트이기 때문에 기존의 Smith-waterman 알고리즘으로 정확한 서열의 유사성을 검색하는 것은 매우 비효율적이다. 따라서 빠른 유사성 검색을 위해 데이터베이스에 저장된 문자열에 대해 특정 길이의 모든 부분문자열에 나타나는 문자의 출현 빈도를 이용한 휴리스틱 방법들이 제안되었다. 이러한 방법들은 질의 서열과 일치될 가능성이 높은 후보들만을 추출한 후 이들 각각에 대하여 질의 서열과의 일치 여부를 조사하므로 빠르게 유사성 검색을 할 수 있다. 그러나 이 방법은 문자의 출현 빈도만을 사용하므로 서로 다른 서열을 같은 서열로 취급하는 단점이 있어 정확도가 Smith-Waterman 알고리즘에 비해 떨어진다. 본 논문에서는 문자가 부분문자열에 나타나는 위치 정보를 포함하여 문자의 출현빈도를 인덱싱함으로써 질의 처리를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 알고리즘은 문자 빈도만을 사용하는 알고리즘에 비해 $5\~15\%$정도 정확성이 향상되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.362-364
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• 2000

본 본문에서는 간단하면서 효과적인 관련성 귀환을 가진 영상 검색시스템에 대하여 연구하였다. 먼저 영상 데이터베이스 내에 있는 영상들에 대하여 Gabor Wavelet 변환을 이용하여 질감특징을 추출하고, 추출한 특징값을 다양한 형태로 영상검색에 이용하였다. 초기 검색결과에 대하여 관련성 귀환을 영상 검색시스템에 적용하고, 이를 기존의 관련성 귀환을 가진 시스템과 비교하였다. 16종류의 512개의 영상으로 구성된 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 제한된 방법은 INRIA의 방법보다 각 귀환단계에서 약 7~8%의 높은 검색 효율을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.53-56
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• 2001

이미지 데이타베이스에서 이미지의 객체에 대한 모양 정보는 효율적인 유사성 검색을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 객체의 지역적인 모양 특징 정보를 이용한 유사성 검색 방안을 제안한다. 이 검색 방안은 사용자의 질의를 이용하여 각 이미지 객체에 대하여 부분 검색 및 전체 검색을 지원한다. 이 때, 유사성 검색을 위해 사용되는 객체의 모양 특징은 지역 특징을 지닌 (거리 r, 각도 $\theta$)의 집합으로 표현되며 같은 객체에 대하여 위치 변화, 크기 변화, 회전시 항상 일정한 값을 지닌다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.89-105
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• 2023

정보기술의 발달로 모든 데이터는 데이터베이스화 되어 빅데이터 시대를 맞이하였으며 방대한 양의 데이터에 대한 접근성과 활용 가능성을 높이고자 빅데이터 검색 플랫폼의 필요성이 증가되었다. 검색 플랫폼은 기본적으로 효율적인 검색을 위해 인덱스를 빠르게 생성하고 저장하는 인덱싱 (indexing) 과정과 생성된 인덱스를 활용하여 필요한 정보를 찾는 검색 (searching) 과정으로 구성된다. 빅데이터 시대를 지나 초빅데이터 시대를 맞이하여 데이터의 용량이 거대해짐에 따라 데이터 인덱싱 성능이 검색 플랫폼의 매우 중요한 성능문제로 대두되고 있다. 많은 기업들이 효율적인 빅데이터 검색을 위해 검색 플랫폼들을 도입하고 있으나, 검색 효율성 및 검색 정확도 관련 연구에 비해 검색 성능의 핵심이 되는 인덱싱(indexing)의 성능을 최적화하는 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 또한 인덱싱(indexing) 기본 단위인 샤드(Shard) 수와 크기를 최적화하는 연구에 비해 검색 플랫폼을 클러스터 기반으로 운영하기 위한 다양한 성능 비교 관련 연구는 미흡하다. 이에 본 연구에서는 대표적인 엔터프라이즈 빅데이터 검색 플랫폼인 Elasticsearch 클러스터를 구성하여 확장성 높은 검색 환경을 위해 최적의 인덱싱 성능을 낼 수 있는 구성을 제안한다. 본 논문은 클러스터와 검색 플랫폼의 다양한 구성 변경을 통해 최고의 인덱싱 성능을 낼 수 있는 구성을 도출하여 최적 구성에서 기본 구성보다 평균 3.13배 높은 인덱싱 성능의 향상을 확인하였다