• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.718-720
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• 2001

최근 비교 쇼핑 에이전트 기술을 적용하여 소비자가 원하는 상품을 최적의 가격으로 구매할 수 있도록 여러 쇼핑몰들의 상품 정보를 검색해 주는 비교 쇼핑 사이트들이 등장하고 있다. 이러한 비교 쇼핑 사이트들이 경우에 따라서 최적의 가격을 제시해 주지 못하고, 소비자가 원하는 상품에 대한 가격 비교가 쉽지 않기 때문에 실시간 검색 에이전트를 이용하는 베타검색이 제안되었다. 이 방법은 상품 검색에서의 신뢰도는 높였지만 시스템의 성능 면에서는 좋은 효율성을 보이지 않았다. 본 논문에서는 데이터베이스와 메모리 캐시 공간을 이용함으로써 성능이 향상된 베타검색을 사용하는 메타-비교 쇼핑 에이전트 시스템을 제안한다.

• Digital Contents
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• no.8 s.75
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• pp.71-75
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• 1999

현재 웹 상에서는 많은 검색 엔진들이 존재한다. 최근에는 Yahoo나 Altavista와 같은 검색 엔진 이외에도 CD나 책 등 특정 도메인에 한정된 정보만을 찾아주는 전문 검색 엔진들이 늘어나고 있다. 쇼핑몰, 포탈 서비스 제공 사이트 등 대부분의 사이트에서 기본적으로 정보 검색 기능을 가지고 있다. 이는 정보 검색이 인터넷에 접속하는 사람들의 가장 큰 관심사가 되는 작업임을 입증한다. 이 글에서는 정보 검색 분야에서 에이전트 관련 기술들이 어떻게 적용되고 있는지를 알아보기로 하겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2415-2418
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• 2002

인터넷이 급속히 발전하고 확산되면서 정보를 효율적으로 활용하고 유통시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. OAI(Open Archives Initiative)에서는 대용량 정보를 메타데이터를 이용하여 공유하고 검색할 수 있는 프로토콜 및 임프라에 대한 연구와 표준화를 추진하고 있다. 또한 EMAF(An Extensible Multi-Agent Framework)에서는 멀티에이전트를 이용한 정보 유통 및 활용한 대한 연구가 진행중이다. 이에, 본 논문에서는 메타데이타과 XML, 멀티에이전트를 이용한 분산검색 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 조정에이전트와 응용에이전트로 구성되고 에이전트간 통신에는 XML과 OAI의 메타데이타 하비스팅 프로토콜을 응용하였다. 메타데이터에 대한 검색을 수행하여 검색 성능을 높일 수 있었으며 또한 사용자가 입력한 문장 단위의 질의를 처리할 수 있는 기능과 관련어를 추출할 수 있는 기능도 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.280-282
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• 2001

인터넷의 발달로 웹에서 제공되는 정보와 서비스의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 사용자들은 보다 쉽게 빠르게 정보를 찾을 수 있도록 지원해 주는 정보 검색 에이전트에 대한 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 적합한 도서 정보를 검색 및 추천하는 멀티 에이전트 시스템을 설계한다. 그리고 여러 에이전트 사이의 행동을 제어하는 CA(Coordination Agent) 에이전트의 조정 기능과 각 에이전트간의 통신을 지원하는 KQML처리의 알고리즘을 구현한다. 구현 결과 CA의 Message Queue 비교를 토한 조정 기능은 IEA(Information Extraction Agent)의 중복된 정보검색을 방지하여 보다 빠르고 효율적인 정보 검색의 효과를 얻을 수 있었고, KQML은 JAVA의 클래스로 구현하여 본 시스템에서 사용된 메시지 이외의 모든 KQML 메시지 처리 기능을 포함할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.505-507
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• 2005

시맨틱 웹 서비스 검색시스템은 제공자가 기술한 웹 서비스 시맨틱 기술을 웹 서비스 사용자의 요청에 의해 검색하여 사용자에게 반환한다. 이러한 검색은 의미적 비교를 통해 이루어지며, 의미적 비교는 OWL-S[4]와 같은 표준을 통해 기술된 웹 서비스의 입력과 출력, 조건, 효과(Input, Output, Precondition, Effect) 즉, IOPE 와 사용자의 요청의 그것에 대해 수행된다. 하지만, 이러한 검색은 때때로 웹 서비스를 이용하여 이용자에게 서비스를 제공하는 지능형 에이전트에게 적합하지 않다. 지능형 에이전트는 웹 서비스의 실행을 위한 입력의 변환과 반환된 출력의 선택을 통해 서비스를 이용 가능하므로 IOPE의 형식에 대한 정확한 일치를 요구하지 않는다. 본 논문에서는 지능형 에이전트에 보다 융통성 있는 검색 서비스의 제공을 위한 제약조건을 기반으로 시맨틱 웹 서비스 검색시스템에 대하여 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.157-159
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• 2003

본 논문은 인트라넷에서 검색엔진 운용시 발생되는 트랙픽을 감소하여 네트워크 자원을 효율적으로 이용하기 위한 분산 웹 크롤링 에이전트와 인덱싱 에이전트를 제안한다. 일반적인 검색엔진의 구성, 인트라넷의 네트워크 구성 및 인트라넷이 인터넷과 구별되는 몇가지 특징을 제시하고 이에 적합한 분산 검색엔진을 설계하며 분산 검색엔진의 각 에이전트들이 분산 환경에 동작할 수 있도록 하기 위하여 URL Sorter, URL Provider 및 분산 Indexer를 설계한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.281-284
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• 2003

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 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.628-630
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• 2001

오늘날 인터넷이 보편화되면서 정보 검색 및 뉴스 검색들이 일반화되고 있지만 엄청난 정보의 양과 다양성 등으로 인해 사용자들은 오히려 정보 검색의 어려움을 호소하고 있다 이에 본 논문에서는 사용자 편의의 뉴스 검색과 사용자의 요구와 취향이 반영될 수 있도록 BPN(Back Propagation Neural Network)의 학습 기능을 가진 지능형 에이전트를 이용하여 뉴스 기사를 필터링하는 뉴스 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 신문사의 기사를 수집 및 통합하여 그 날의 주요 기사들을 데이터베이스에 저장하는 수집 에이전트, 사용자가 입력만 키워드를 이용하여 BPN 기법으로 학습시키는 훈련 에이전트 등으로 구성되어 있다. 또한 정보 통신 기술의 눈부신 발달로 투선 인터넷이 급속히 보급되는 현실을 감안하여 무선으로도 이러한 서비스를 제공할 수 있도록 시스템을 구성하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.10
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• pp.773-784
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• 2001

Since documents on the Web are naturally partitioned into may document database, the efficient information retrieval process requires identifying the document database that are most likely to provide relevant documents to the query and then querying the identified document database. We propose a neural net agent approach to such an efficient information retrieval. First, we present a neural net agent that learns about underlying document database using the relevance feedbacks obtained from many retrieval experiences. For a given query, the neural net agent, which is sufficiently trained on the basis of the BPN learning mechanism, discovers the document database associated with the relevant documents and retrieves those documents effectively. In the experiment, we introduce a neural net agent based information retrieval system and evaluate its performance by comparing experimental results to those of the conventional well-known approaches.