• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.880-886
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• 2016

인터넷 상에 많은 정보들이 발생하면서 검색 엔진은 사용자에게 필요한 흩어진 정보를 모아주는 중요한 역할을 하고 있다. 일부 검색 엔진에서는 검색어가 포함된 검색 결과 페이지뿐만 아니라 검색 결과 수도 함께 제공하고 있다. 구글 검색엔진에서 제공하는 검색 결과 수는 인터넷에서 해당 검색어에 대한 전체적인 추세를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 구글 검색엔진에서 제공하는 검색결과 수를 효과적으로 관리할 수 있는 구글 검색엔진을 활용한 키워드 검색결과 수 관리 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 제안하는 시스템은 웹으로 작동하며 검색 에이전트, 저장 노드, 검색 노드로 구성되어 키워드 및 검색 결과 수를 관리하고 검색을 수행한다. 최종 검색 결과로는 검색 키워드, 검색 결과 수, 검색 결과 수를 활용하여 두 키워드의 거리를 계산하는 NGD(Normalized Google Distance)가 제공된다.

• 디지털콘텐츠
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• 4호통권95호
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• pp.34-37
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• 2001

웹검색의 어둡고 먼 과거로 거슬러 올라가면 HotBot가 스크립티드 파워 검색 기능에 대한 특성의 검색엔진으로서 최고 권위를 휘두르고 있었다. 그 초기 형태들 중 하나의 경우 검색자가 HotBot 검색 형태에 대한 옵션 중 어떤것이 디스플레이되어야 하는지를 선택할 수 있었다. 쿠키 파일에 검색자 컴퓨터상의 이런 환경설정이 저장된다는 것은 검색자가 HotBot를 재방문할 때마다 그가 선호하는 검색 옵션이 나타난다는 것을 의미한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.487-490
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• 2010

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.89-106
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• 1997

현재 웹(Web)상에서 운용되고 있는 검색엔진의 활용실태에 관한 체게적 검토를통해 각 엔진에 대한 가능을 비교·분석함으로써 각각의 특징과 효율성을 평가해보고자하였다. 효율적인 검색을 위해서는 각 검색엔진의 특성을 파악하여야 하며 얻고자 하는 정보의 특성(정보분류, 사용분야, 정보 형태 등)에 의해서도 검색엔진의 선별이 필요하다. 검색엔진들은 자신만의 독특한 검색방법을 지니고 있으며 사용자 인터페이스, 질의(Query)의 형태와 검색결과에 차이를 보일 수있다. 그러나 이들 검색엔진의 효율성을 비교하기 위한 기준은 아직까지 정립되지 않았으며 학문적으로 검증된 명확한 기준이 없다. 따라서 본 연구에서는 검색엔진의 효율성 비교를 위해 현재 인터넷상에서 통용되고 있는 검색능력평가에 관한 보고서들에서 평가기준으로 삼고있는 기준들을 수집, 분석한후 가장 타당한 것으로 평가기준들을 선정, 체계화하는 작업을 선행하였다. 그리고 각 검색엔진의 검색효율성을 평가하여 그 결과를 분석함으로써 최적의 검색엔진 선택과 정확한 정보의 검색 및 활용에 일조하고자하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 3호통권94호
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• pp.81-85
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• 2001

많은 검색 엔진들이 등장하고 나름대로 장단점을 가지고 있다. 하지만 그 어느 것 하나도 완벽이라는 칭송을 듣기에는 미흡하다. 여기에 새로운 검색엔진을 소개하고자 한다. '보이지 않는' 콘텐츠가 검색엔진으로 가능하다는 인비지블웹닷컴(InvisibleWeb.com)이다. 하지만 이 역시 완벽이라는 칭송을 받기에는 부족하다. 불필요한 것들이 검색되거나 전혀 무관한 것들이 검색된다는 점에서는 오히려 기존 검색 엔진보다 단점이 많을 수 있다. 하지만 다른 검색엔진으로는 검색 불가능한 것들이 검색된다는 점에서 주목을 받고 있으며 단점을 보완한다면 좋은 검색엔진으로 발전 가능성이 있기에 소개하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.501-503
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• 1999

소프트웨어 컴포넌트의 재사용은 새로운 소프트웨어를 개발하기 위해 이미 개발되어진 컴포넌트나 적절하게 수정된 컴포넌트를 사용하는 것이다. 따라서 컴포넌트 저장소에 저장되어 있는 컴포넌트를 효율적으로 검색할 수 있어야 하며, 검색된 컴포넌트를 적용하여 새로운 소프트웨어를 개발할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 컴포넌트 저장소에 XML 기반으로 명세된 컴포넌트들의 검색 방법과 소프트웨어 아키텍쳐 재구성을 위한 구조 검색 방법을 제안한다. 제안한 검색 방법에서 시그니쳐 일치 방법은 컴포넌트 검색의 재현율을 향상시키며, 행위 일치 검색은 컴포넌트 검색의 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한, 구조 검색 방법은 소프트웨어 아키택쳐의 재구성을 위해 컴포넌트의 구조적인 관점에서 컴포넌트를 검색할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.232-234
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• 2006

인터넷 기술의 발달과 디지털 카메라와 같은 디지털 미디어 생산 장비의 발달로 WWW에 이미지 데이터의 양이 급격하게 늘어나면서 웹 이미지에 대한 효율적인 검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 검색 요구를 만족시킬 수 있도록 기존의 텍스트 기반의 검색과 시각 정보 기반의 검색을 병합하여 수행할 수 있는 웹 이미지 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안한 웹 이미지 검색 시스템은 웹 이미지 수집 및 검색정보 추출 도구. 검색 서버. 그리고 검색 클라이언트로 구성된다. 웹 이미지 수집 및 검색 정보 추출 도구는 웹에서 이미지를 수집하여 이미지가 속해있는 웹 문서 구조를 이용하여 적절한 키워드를 선택하며 시각 정보 기반의 검색을 지원하기 위해 MPEG-7 시각 정보 기술자(1)를 추출한다. 빠른 검색을 위해 추출된 텍스트 정보는 상용 데이터베이스에 저장되며 MPEG-7 시각 정보 기술자는 고차원 데이터 색인 방법인 HBI (Hierarchical Bitmap Index)(2)를 사용하여 색인 정보를 만들어 사용한다. 검색 클라이언트는 사용자가 각 검색 요소에 가중치를 부여하여 검색 할 수 있도록 하며 원하는 검색 결과를 얻을 때까지 반복하여 검색할 수 있는 연관 피드백 과정도 포함한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.101-108
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• 2010

기업에서 업무 시스템들을 활용하여 업무를 진행하다 보면 기하급수적으로 증가하는 정보를 얼마나 신속하고 정확하게 사용자에게 제공할 수 있는가 하는 것이 기업 경쟁력의 중요한 요소이다. 검색 적합성 향상을 통한 양질의 검색 결과 제공은 기업 경쟁력의 중요한 요소가 되었으며, 가치 있고 효율적인 검색 서비스 제공을 위해 검색엔진에서 제공하는 단순한 검색 서비스 이상을 제공하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 검색 과정에서 Tag 정보와 그 가중치 값을 활용하여 검색 적합성을 향상 시키는 방안에 대해서 연구함으로써 검색엔진에서 제공하는 검색 적합성의 한계를 극복하는 방안을 제안한다. 또한, 제안된 방법에 대한 검색 성능을 비교하기 위해서 제안 기법을 기존 웹 검색 서비스에서 제공하는 검색결과와의 적합성 평가 및 연관 검색어와 비교함으로써 우수성을 검증하였다.

• 정보관리학회지
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• 제30권2호
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• pp.297-315
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• 2013

본 연구에서는 주요 검색 포털들의 검색어 추천 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 추천되는 연관 검색어의 적합도 및 최신성을 평가하고, 연관 검색어의 개수 및 분포, 연관 검색어가 제공되지 않는 질의의 특징을 조사하였다. 또한 연관 검색어의 유형을 질의와 연관 검색어의 관계 측면에서 분석하고, 연관 검색어들 중 유해 검색어의 유형 및 특징, 비표준어의 유형 및 특징도 조사하였다. 마지막으로, 한글 질의와 영어 질의, 대중적인 질의와 전문적인 질의의 연관 검색어의 특징을 비교하였다. 연구 결과, 네이버가 구글보다 연관 검색어의 적합도와 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 새로운 연관 검색어를 제시하기보다는 질의에 단어를 추가 또는 삭제하거나, 질의와 동일한 검색어나 동의어 검색어를 제공하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 검색어 추천 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1999년도 제6회 학술대회 논문집
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• pp.151-155
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• 1999

기존의 문헌정보검색에 있어 어휘의미중의성은 검색 효율 저하의 주요 원인 중 하나로 생각되어져 왔다. 어휘 의미중의성에 의한 검색 효율 저하란 검색어로 입력한 어휘가 문서에서 서로 다른 의미로 사용됨에 따라 의도하지 않은 다른 문서가 검색될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 새로운 정보 검색 환경인 인터넷기반 정보검색에 인어 어휘의미중의성이 검색 정확율에 미치는 영향을 살펴보고, 기존에 문헌정보검색에 있어 어휘 의미중의성에 관한 연구가 인터넷기반 정보검색에 있어서도 제대로 적용되는지를 확인해 보았다. 또한 실험을 통해 검색어 수와 어휘의미중의성 간의 상관관계를 조사하였으며, 일반 이용자가 인터넷기반 정보검색 수행시 어휘의미중의성에 의한 검색 효율 저하를 최대한 방지할 수는 방법에 대해 모색해 보았다.