Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1999.04a
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pp.204-211
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1999
항공기, 자동차, 전차 등 차량의 시스템 또는 운동의 시뮬레이션에서는 다양한 종류의 불연속적인 파라미터 값들이 데이터 테이블의 형태로 주어지게 되는데, 본 연구에서의 관심은 적분 스텝의 크기가 고정되는 일반적인 실시간 시뮬레이션의 제약 하에서 기존의 검색 기법들을 비교하고, 최적의 검색 기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 전통적으로 수치해석, 시뮬레이션, 데이터베이스 등 다양한 학문 및 응용기술 분야에서 개발된 데이터 검색 기법들을 조사하여 비교하였다. 또한, 다양한 크기와 형태의 데이터 테이블들을 사용하여 수치비교시험을 수행하였는데, 그 경향은 이론에 근거한 예상과 대체로 일치하였다. 한편, 검색하고자 하는 파라미터 값이 임의의 dynamics를 갖고 변한다면, 이러한 정보를 이용하여 주어진 데이터 테이블 내의 검색 영역을 축소 시켜 검색속도를 향상시킬 수가 있다. 다양한 수치시험에서 이분 검색법(bisection method)은 축소된 테이블의 크기에만 영향을 받지만 보간 검색법(interpolation method)과 그 변형 기법들은 검색 대상 테이블들의 축소로 데이터의 형태가 직선형이 되는 효과를 얻기 때문에 검색속도를 단축시키는데 매우 탁월한 효과를 나타내었다. 결론적으로 dynamic-window 개념을 도입한 보간 검색법과 그 변형들이 이론적으로도 실험적으로도 최적의 검색속도를 보장함이 입증되었다.
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.349-352
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2010
질의를 이용한 정보 검색 기술에서 단어 의미의 모호성에 의해 사용자가 검색 하고자 하는 주제 이외의 문서 까지 검색되고 있다. 이러한 문제는 모바일기기의 검색 환경에서 두드러진다. 모바일에서의 검색은 문서의 로딩속도가 느리며 작은 화면에 의해 스크롤이 잦다. 그러므로 원하는 검색 결과가 검색 첫 페이지 이외에 위치하거나, 또는 페이지 하단에 위치할 경우 검색 결과를 확인하는 대에 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기위해선 단어 의미의 모호성을 해결하고 사용자가 검색하고자하는 주제의 검색결과를 검색 상위에 위치시킬 수 있는 방법을 필요로 한다. 이 연구에서는 연관 단어 추출과 TF*IDF를 이용하여, 검색결과를 re-ranking하는 방법을 제시한다.
Abstract In 2017, it has been reported that Google had more than 90% of the market share in search-engines of desktops and mobiles. Most people may consider that Google surely searches the entire web area. However, according to many researches for web data, Google only searches less than 10%, surprisingly. The most region is called the Deep Web, and it is indexable by special search engines, which are different from Google because they focus on a specific segment of interest. Those engines build their own deep-web databases and run particular algorithms to provide accurate and professional search results. There is no search engine that indexes the entire Web, currently. The best way is to use several search engines together for broad and efficient searches as best as possible. This paper defines that kind of search engine as Hybrid Search Engine and provides characteristics and differences compared to conventional search engines, along with a frame of hybrid search engine.
In this paper, by using agent technology, we proposes and implements the search system that supplies the result close to the user preference through the analysis of user preference. To offer better qualified information to user without redundant search results and unnecessary information of legacy search system. this system uses user's information and generates keywords and categories. Comparing user's favorite category with search result of legacy search system through the agent oriented search engine, it supplies only the result close to the user's category. At the same time, search result is saved into the databases according to each category to be used for search work later. As a result, the redundant information of search result was efficiently removed and the information close to the user's favorite category was obtained.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.16
no.3
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pp.65-82
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1999
Internet users are often frustrated when they try to find“right”piece of information quickly. The reason is that the discovery of available and quality based-resources becomes more difficult to end users while the Internet continues to expand rapidly. Not only incorrect keywords and query expression but word sense ambiguation are the cause of dropping-off in efficiency on Internet search. In this paper, studies were conducted to analyze dropping off in efficiency fir Internet search and discussed reducing user s frustration of the Internet and improving their search strategies.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.347-349
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1999
본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인 구조는 이진 모양 영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징 벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인 구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해 본 결과 검색공간이 전체 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.290-292
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2000
최근 국대 인터넷 발전과 더불어 검색엔진들의 수요가 많아지고 있어 크고 작은 검색엔진들이 많이 개발되고 있다. 기존의 디지털 라이브러리에 사용되고 있는 정보 검색 엔진인 한글 MG 시스템을 웹 문서 검색에 적용하는데는 어려움이 있었다. 본 논문은 한글 MG 시스템을 기반으로 웹 사이트의 내부 문서 검색이 가능한 소형검색엔진으로 확장하는데 필요한 웹 로봇에 의한 문서 수집, 수집된 문서의 가공, 메타 데이터의 데이터베이스와, 단락 대 문서 사상, 문서 검색을 위한 질의 루틴의 수정과 웹 검색 및 시스템 관리 인터페이스에 대한 방안들을 제안하여 확장 시스템을 설계하고 구현하였다.
일반적으로 검색엔진이라고하면 웹 포털이 불특정 다수를 대상으로 한 검색 서비스를 지칭하지만, 일반 기업이나 공공기관이 자사의 다양한 콘텐츠를 관리하기 위한 수단으로써 활용하는 경우가 있다. 바로 기업용 검색엔진(이하 검색엔진)이다. 지난해 국내 검색엔진 시장은 라이선스 기준으로 200억원 내외였다. 국내SW산업의 시장규모가 2조원을 훌쩍 넘기는 현실을 감안하면 보잘것 없는 수치이지만 검색엔진의 IT 인프라적성격을 이해하면 얘기는 달라진다. 폭발적으로 늘어나는 데이터에서 필요한 정보를 습득하기위해서는 검색엔진이 필수적이기때문. ‘작지만 큰 시장’인 국내검색엔진시장을 분석했다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2001.08a
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pp.153-158
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2001
많은 정보가 인터넷 상에 산재함에 따라 검색엔진의 한계를 느끼게 되었으며, 정보의 질적인 문제를 해결하기 하여 메타데이터가 등장하게 되었으며, 이러한 메타데이터를 대상으로 검색하는 시스템이 등장하게되었다. 이에 본 연구는 2가지 메타데이터 검색시스템(필드검색시스템과 XML기반 구조검색시스템)을 구축하고 시스템의 차이와 이용자의 메타데이터 구조에 대한 이해의 차이가 이용자의 검색 만족도와 검색 정확율에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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