• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.2
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• pp.85-100
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• 2000

Meta search engines have been used as the first engine because they let users several search engines at once for their queries and give them the search results. The purpose of this study is to examine the features and functions of 17 meta search engines in order that it helps users select and execute effective searches on meta search engines. Each selected engine is analyzed based on the criteria evaluating both meta search engines and general search engines. The results show that each meta search engine has its own characteristics while there are common features among them. It is expected that the results of this study will help users utilize meta search engines and provide meta search engine designer basic ideas.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.245-252
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• 2002

여러 검색 엔진이 낸 결과를 결합하여 성능의 향상을 얻고자 하는 정보 검색 방법을 메타 검색(metasearch)이라고 한다. 정보 검색에서의 사용자 요구가 다양화되고 있지만, 기존의 메타 검색에 관한 연구는 이를 제대로 반영하지 못하고 웹 문서를 대상으로 검색(topic relevance task)한 결과를 결합하는 데에만 치중해 있다. 최근에는 사이트 검색(entry page finding task)만을 목적으로 한 시스템도 개발되고 있다. 본 논문에서는 사이트 검색 엔진들의 결과를 결합하는 메타 검색 방법을 제시한다. 웹 문서 검색 결과를 결합시에는 여러 검색 엔진에서 중복(overlap)하여 나타난 문서에 가중치를 두는 방법이 효과적이다. 하지만 이 방법을 그대로 사이트 검색에 적용하면 웹 문서 검색에서와 같은 좋은 결과를 낼 수 없다. 본 논문에서는, 여러 검색 엔진에 중복하여 나타난 문서에 가중치를 두는 것보다는 그 문서가 속한 사이트를 고려하여 사이트 단위로 중복된 정도를 반영하는 것이 사이트 검색 엔진의 견과를 결합하는 데 더 효과적임을 보인다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.15 no.1
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• pp.129-148
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• 1998

The objective of this study is to develop a useful relevance feedback retrieval technique that can be applied to the current Boolean retrieval system. A feedback retrieval technique based on user model is recommended here to achieve this objective. To prove the usefulness of this feedback retrieval technique, two enhanced Boolean retrieval models including DNF model and P-norm model were evaluated first through retrieval effectiveness experiments. After selecting DNF model as the retrieval model, two feedback retrieval experiments were performed using initial and extended user models. It is proved that the feedback retrieval based on user model can greatly enhance the effectiveness of a Boolean retrieval system with a small modification.

• Digital Contents
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• no.5 s.144
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• pp.40-42
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• 2005

데스크톱 검색이란 데스크톱 PC나 노트북 PC 안에 저장된 정보를 체계적으로 찾아볼 수 있게 도와주는 것이다. 이와 관련해 후·구글·MS 등 전세계 검색업계를 주름잡는 선두주자들이 데스크톱 검색 프로그램을 내놓고 서비스 준비를 마친 상태다. 유수의 검색업체들이 데스크톱 검색에 주목하는 것은 검색의 개인화 시대에 맞춰 인터넷 연계 검색이 가능하기 때문에 차세대 검색시장 전체를 주도할 수 있는 가능성이 높기 때문으로 풀이된다. 이는 오버추어 등의 검색광고 업체에게도 검색광고 서비스 영역을 넓혀주는 계기가 되어 영향을 미칠 것으로 보인다. 웹에서 데스크톱 PC로의 이동하며 제2라운드에 진입, 선풍이 불 조짐을 보이는 데스크톱 검색 시장을 진단해본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.573-576
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• 2006

기존의 인폼드 검색 모델에서 자원 보유 피어의 검색 결과는 검색 과정에서 선택된 피어들 각각의 라우팅 결정 정보로 저장되는데, 자원 적중률에 따라 다음 피어를 선택할 때 주요 결정 요인으로 작용한다. 이러한 라우팅 결정 정보를 이용하여 검색 트래픽과 검색 성공률 등의 측면에서 기존의 Random Walks 등에 비해 효과적인 성능 평가 결과를 보인 LTO(Leveled The Orienteering) 검색 알고리즘은 검색 과정에서의 라우팅 경로가 편중되어 있어 해당 노드들에 검색 부하 집중 경향을 보인다. 이에 본 논문에서는 검색 적중 빈도에 다라 LTO 검색 알고리즘이 검색 과정상에서 라우트 대상 노드들의 성능을 고려한 적응적 P2P 검색 알고리즘으로 확장 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가 결과 노드들의 검색 부하 집중률과 자원 검색 노드의 검색 성공률 측면에서 적절한 타협점에서 동작함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.4-6
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• 2002

본 연구는 포워딩 테이블의 자료구조와 검색 알고리즘을 개선하여 고속 IP주소 검색을 구현하는 소프트웨어 기반의 연구로써 목적지 IP주소에서 검색할 길이를 결정한 후 길이별로 준비된 해시 테이블 검색을 통해 O(1)의 속도로 IP주소 검색을 실시할 수 있다. IP주소 검색은 목적지 IP주소와 다수의 포워딩 테이블 엔트리 중에서 가장 많은 비트가 일치하는 엔트리를 검색하는 과정으로 일반적인 완전일치 검색이 적용되기 어렵다. 본 연구에서는 포워딩 테이블 엔트리로 구성된 트라이를 기반으로 길이별 다중 해시 테이블을 구성하여 평균 O(log$_2$N),N=4 의 속도로 IP주소 검색을 한다. 이때 최악의 검색시간은 4회의 주 메모리 접근시간이며 더 빠른 검색을 위해 본 논문은 각 프리픽스의 첫 8비트를 키로 256개 그룹을 만들고 각 그룹별 최대 프리픽스 길이를 기록한 테이블을 캐쉬에 저장함으로써 길이별 해시 테이블 검색 시 N값을 99.9%의 확률로 3이하로 제한할 수 있다. 이것은 포워딩 테이블의 프리픽스 길이 분포에 의한 결과이며, 99.9%의 확률에서 최악의 검색시간을 3회의 주메모리 접근시간으로 할 수 있다. 주 메모리 접근시간 50㎱를 적용하면 150㎱의 검색속도는512B 패킷을 가정할 때 약 27Gb㎰의 검색속도를 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.145-147
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• 2000

현재 웹 기술은 HTML에서 정보를 표현하는 외형과 내용을 분리하여 정보를 구조화할 수 있는 XML을 사용하고 있다. 구조적으로 구성된 XML은 새로운 정보 검색의 방법을 제시하였다. 즉, 태그를 이용한 정보검색으로 검색어에 의미를 부여함으로써 정보 검색자에게 좀더 효율적인 검색을 가능하게 하였다. 그러나 이러한 구조화 문서 검색 기법은 정확한 태그를 입력하였을 경우에만 결과를 얻을수 있는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 XML문서의 태그 검색에 있어 정확한 태그 검색을 확장한 유사 태그 검색기법을 설계하고 구현하였다. 유사한 태그를 검색하기 위하여 시소러스를 구성하였으며, 작성된 시소러스를 이용하여 유사한 태그에 대한 검색을 수행하였다. 기존의 XML문서 검색 시스템은 정한 태그에 대한 검색만을 수행할 수 있는 반면, 본 시스템은 태그검색에 있어 시소러스를 활용함으로써 질의에 입력되어진 태그와 유사한 태그에 대한 검색 결과를 보여줌으로써 사용자에게 질의어 선정의 불편함을 감소시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.115-117
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• 2001

메타 검색 엔진은 여러 검색 엔진의 결과를 통합해 한 화면에 보여주기 때문에 사용자가 한번에 많은 검색 엔진을 사용하는 효과를 준다. 메타 검색에서 사용하고 있는 부리언 질의는 다른 검색 엔진의 연산자를 모두 수용할 수 없기 때문에 고유의 연산자를 정의하여 사용하고 있다. 이때, 메타 검색에서 사용하는 연산자가 검색 엔진에서 제공되지 않으면 사용자 입력 질의를 정화하게 검색 엔진으로 전달하지 못하게 된다. 본 논문에서는 각 검색 엔진의 연산자를 조사 및 분석하여 검색 엔진 대표 연산자를 추출하고, 연산자에 우선 순위를 두어 검색 엔진에서 제공하는 연산자로 질의를 재구성하는 방법을 이용함으로서 이러한 문제를 해결하였고, 메타 검색을 위한 새로운 질의 변환 전략을 제시한다. 그리고, 연산자 매핑 테이블과 URL 매핑 테이블을 이용한 메타 검색의 질의 처리 구조를 설계한다. 이것은 메타 검색으로 입력된 사용자 질의를 정확하게 검색 엔진으로 전달하여 사용자가 원하는 정보를 제공함으로서 사용자가 신뢰도를 향상시키게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.875-878
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• 2000

내용 기반 영상 검색은 일반적으로 질의 영상을 사용해서 검색한다. 대부분의 사용자는 검색 당시에 자신이 생각하는 질의와 일치하는 영상을 실제로 갖고 있지 않다. 사용자는 검색기가 제공하는 샘플이나 자신이 갖고 있는 영상 중에서 검색하고자 하는 개념과 비슷한 영상을 질의 영상으로 사용한다. 그러나, 이 질의 영상은 사용자가 생각하는 개념을 충분히 반영하지 못하는 경우가 대부분이다. 따라서 사용자는 자신이 원하는 결과를 얻기 위해서 검색을 여러 번 하게 된다. 이는 최초 검색에서 적절한 질의 영상을 사용하지 못하고 있기 때문이다. 검색 시스템의 검색엔진도 중요하지만, 적절한 질의의 사용 여부에 의해 검색 결과가 크게 좌우된다. 적절한 질의 사용의 중요성은 기존의 텍스트 기반 검색에서 이미 알려진 사실이다. 영상 검색에서도 효과 적인 검색을 위해서는 사용자가 생각하는 질의 영상을 구체화하여 질의로 사용하는 기술이 필요하다. 이러한 관점에서, 사용자가 검색하고자 하는 추상적인 개념을 구체화하여 질의 영상으로 사용한다면 검색 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 생각하고 있는 추상적인 질의를 구체화하기 위해 스케치 인터페이스를 개발하였다. 스케치 인터페이스를 통해서 사용자가 생각한 질의를 구체화하여 이를 검색에 활용함으로서 전체 검색 회수를 줄임으로서 보다 빠른 시간에 효과적으로 검색을 수행할 수 있었다.