• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.151-154
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• 2008

방송된 프로그램의 VOD 서비스는 웹 및 다양한 매체를 통해 중요한 정보 서비스가 되고 있다. 기존의 멀티미디어 검색은 파일명이나 메타데이터를 바탕으로 직접 검색하는 정적인 검색 방법이었다. 본 논문에서는 이런 정적인 검색 방법에서 벗어나 의미적으로 연관된 비디오를 동적으로 검색하여 풍부한 검색 결과를 보여주는 방법을 제안하고, 이를 수행하는 프로토타입 시스템을 설계, 구현함으로써 제안한 방법의 타당성을 보인다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 특정 도메인상에서 사용자가 관심을 가지는 정보의 연관성을 표시하고, 이를 검색과정에 적용한다. 검색 결과는 의미적으로 연관된 정보를 보여줄 뿐 아니라, 연관 카테고리를 바탕으로 관련된 정보를 정리하여 보여줌으로써 사용자는 풍부한 검색 결과 가운데에서 원하는 정보를 쉽고 빠르게 접근할 수 있다. 예를 들면, '고혈압'이라는 검색어를 사용자가 입력하면, 고혈압에 관련된 방송 프로그램 뿐 아니라, '고혈압'에 좋은 음식이나 그 음식의 효능, 효과, 요리법 등 방송을 통해 볼 수 있는 관련 정보들을 한번에 검색할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.39 no.1
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• pp.265-278
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• 2005

This study examines web query types and topics submitted to Naver during one year period by analyzing query logs and click logs. Query logs capture queries users submitted to the system, and click logs consist of documents users clicked and viewed. This study presents a methodology to classify query types and topics. A method for click log analysis is also suggested. When classified by query types, there are more site search queries than content search queries. Queries about computer/internet. entertainment, shopping. game, education rank hightest. The implications for system designers and web content providers are discussed.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.1 s.307
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• pp.53-66
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• 2006

This paper proposes the combined image retrieval system that gives the same relevance as exhaustive search method while its performance can be considerably improved. This system is combined with two different retrieval methods and each gives the same results that full exhaustive search method does. Both of them are two-stage method. One uses condensation of feature vectors, and the other uses binary-tree clustering. These two methods extract the candidate images that always include correct answers at the first stage, and then filter out the incorrect images at the second stage. Inasmuch as these methods use equal algorithm, they can get the same result as full exhaustive search. The first method condenses the dimension of feature vectors, and it uses these condensed feature vectors to compute similarity of query and images in database. It can be found that there is an optimal condensation ratio which minimizes the overall retrieval time. The optimal ratio is applied to first stage of this method. Binary-tree clustering method, searching with recursive 2-means clustering, classifies each cluster dynamically with the same radius. For preserving relevance, its range of query has to be compensated at first stage. After candidate clusters were selected, final results are retrieved by computing similarities again at second stage. The proposed method is combined with above two methods. Because they are not dependent on each other, combined retrieval system can make a remarkable progress in performance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.639-641
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• 2018

고전적으로 이용되던 디렉터리 분류로는 원하는 정보를 빠르게 찾기 어려워지면서, 키워드 기반 검색 시스템이 정보 처리의 중심이 되고 있다. 본 논문에서는 개인용 컴퓨터에서의 빠른 자료 검색을 위한 키워드 기반 정보검색 시스템을 제안한다. 시스템에서는 동적 색인을 통하여 기존 시스템들보다 빠른 시간 내에 검색 결과를 제공한다. 내용 기반 검색과 다양한 포맷에 대한 문서 검색 기능을 포함하여 사용자에게 편리한 환경을 제공할 뿐만 아니라, 한글 문장이 포함된 문서에 대해서 원활한 검색을 제공하고자 한다. 성능 비교 검증을 수행한 결과 기존 시스템에 비해 보다 빠른 시간 내에 많은 문서를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.89-92
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• 1998

최근 웹 상에서 여러 가지 정보에 대한 접근이 용이하여 많은 사람들이 다양한 검색 시스템을 이용하여 원하는 정보를 얻고 있다. 그러나 웹의 크기가 점점 커지고 그에 따른 사용량 또한 증가함에 딸 원하는 시간 안에 원하는 수준의 정보를 얻기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자의 요구수준에 보다 가까운 저오를 검색하는 학습방법에 대해 고찰한다. 검색 엔진의 초기 검색 결과로부터 만들어진 색인어들이 하나의 염색체로 구성한다. 염색체를 구성하고 있는 각 유전자는 사용자의 기호에 맞는 URL을 추천하기 위해 검색된 문서들과 연관성 값을 비교하여 유전 연산자에 의해 변형된다. 제시된 저오 검색 방식은 기존의 검색 엔진으로부터 반환되는 검색 결과로부터 사용자가 원하는 장보에 연관된 하나 이상의 색인어를 생성한 다음 재검색하여 연관성이 높은 소수의 정보만을 사용자에게 제공한다. 제안된 학습 방식과 기존 검색 엔진으로 검색된 결과를 초기의 사용자 정보 요구와의 연관성에 있어서 비교 분석하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.40 no.4
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• pp.139-158
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• 2009

This paper used the network analysis method to analyse a variety of attributes of searcher's search behaviors which was appeared on search access log data. The results of this research are as follows. First, the structure of network represented depending on the similarity of the query that user had inputed. Second, we can find out the particular searchers who occupied in the central position in the network. Third, it showed that some query were shared with ego-searcher and alter searchers. Fourth, the total number of searchers can be divided into some sub-groups through the clustering analysis. The study reveals a new recommendation algorithm of associated searchers and search query through the social network analysis, and it will be capable of utilization.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1997.08a
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• pp.59-62
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• 1997

본 연구는 WWW 탐색도구의 검색성능을 평가하고, 또 검색성능에 영향을 미치는 요인들을 밝혀내기 위하여 수행되었다. 탐색도구의 데이터베이스 구축방식과 색인기법, 탐색기법, 이용자 인터페이스에 관련된 현황분석을 토대로 탐식도구의 검색성능에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위하여 검색실험을 수행하였다. 실험결과의 분석은 각 탐색도구의 검색효율과 검색결과의 중복도 및 유사도, 검색결과의 순위 및 적합성 순위부여 알고리즘. 웹 문서의 수집기법, 탐색도구의 최신성을 기준으로 이루어졌다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.16 no.6 s.72
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• pp.83-91
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• 2001

정보 시각화 기술은 기존 정보검색 기술에 시각화 기술을 통합하여 방대한 인터넷 정보에 대한 이해도를 높임으로써 정보 검색 시 요구되는 시간과 노력을 줄여주며, 검색된 결과 목록이나 결과에 대한 통계치를 시각적으로 보여줌으로써, 검색과정 중에 원하는 정보에 관련된 동향을 파악하는 데 유용하다. 최근 검색시스템에서의 정보 시각화에 대한 관심이 증가하면서 여러 시각화 기술과 검색 기술의 접목에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 검색시스템에서의 정보 시각화 최근 연구동향 및 전망에 대해서 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.299-304
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• 2008

웹 기반 자료들이 폭발적으로 증가함에 따라 적합한 자료들에 보다 효과적으로 접근할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 이러한 새로운 방법들 중의 하나로 제한 검색이 점보 검색 분야에서 제시되었다. 제한 검색은 현재 입력한 검색어의 검색결과를 줄이고자 할 때 이용하는 검색방식으로 전체 문장을 포함하는 자료나 출판 년도, 특정 저널로 제한하여 검색할 수 있으며 일반적인 검색어로 검색할 경우 제한을 주어 결과물을 최대한 줄일 수 있도록 지원하고 있다. 하지만 이러한 검색 방법은 검색의 범위를 URL에 의해 명시되는 사이트 또는 도메인들로만 제한할 수 있을 뿐이며 의미적으로 관련된 사이트들로 제한할 수 없다. 본 논문에서는 정보의 공유를 목적으로 하는 커뮤니티를 시맨틱 웹 서비스(Semantic Web Services) 기술을 이용하여 플랫폼에 상관없이 사용자 검색 질의와 가장 유사한 커뮤니티를 의미적으로 식별해 내고 커뮤니티 내의 정보 중 질의와 관련된 정보를 검색결과로 도출할 수 있는 구조를 제안한다.