현재, 호텔 검색 엔진들은 여행객들의 호텔 검색을 돕고 있다. 하지만 검색 엔진을 통한 호텔에 대한 검색 결과는 여행객들을 만족시키지 못하고 있다. 그 이유는 검색 엔진이 다양하고 모호한 용어들로 표현되는 여행객의 기호를 정확하게 이해하고 처리할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 현재 사용 가능한 시맨틱 웹 기술인 RDF, OWL, SWRL을 이용하여 온톨 로지를 구축하고, 구축된 온톨로지를 기반으로 검색 엔진이 어떻게 여행객들의 기호에 적합한 호텔을 찾는가를 보여주었다. 이를 위해, 기존의 호텔 관련 온톨로지들을 분석하였고 Q&A 커뮤니티들에 올라온 호텔 검색과 관련된 용어들을 조사하였다. 조사된 결과를 바탕으로, 세 개의 하위 온톨로지인 객관적 개념 온톨로지, 보편적 인지 개념 온톨로지, 평가 개념 온톨로지로 구성된 호텔 도메인 온톨로지를 구축하였다. 구축된 온톨로지를 호텔 검색에 이용하는 것을 보여주기 위해 시맨틱 호텔 검색 시스템을 구현하였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.39-42
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1998
음성인식기능을 이용한 지도정보 검색 시스템의 실용화를 위하여 독자적인 지도검색 알고리즘을 구현하여 기존의 GIS 용 검색툴을 이용함으로서 소요되는 비용을 최저화하면서도 어느 정도의 검색속도를 유지할 수 있는 음성구동지도검색시스템 구현을 위해 개발한 검색엔진의 성능 평가 실험을 통하여 그 유효성을 확인하고자 한다. 지도정보 검색시스템은 크게 음성인식부, 지도검색부로 나눌 수 있으며, 음성인식부에서는 유한상태오토마타에 의한 구문 제어를 통하여 OPDP 법으로 대상 단어의 인식을 수행하고, 지도검색부에서는 기존의 시스템에 사용된 OLE 기법에 기저한 Mapinfo 툴을 이용하지 않고, Visual C++를 이용한 독자적인 알고리즘을 구성하여 지도자료를 읽어 들이도록 구성하였다. 평가결과, 사무실 환경하에서 지도검색용 68단어를 대상으로 실시한 on-line test에서 검색 대상 단어인식률은 98.02%를 얻었으며, 이 때 해당지도를 화면에 나타내는데 걸리는 시간은 평균 18.2초가 소요되었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.257-260
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2001
내용 기반 영상 검색 시스템의 전체 구조를 살펴볼 때 질의영상을 입력하는 입력부, 입력된 질의영 상의 색상 및 형태정보를 분석하여 DB내의 영상과 유사도를 측정하는 검색 엔진부, 그리고 유사도 측정 결과 검색된 영상을 사용자에게 보여주는 출력부로 나눠볼 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 검색 결과를 얻기 위해서 입력부에서는 사용자의 편의성을 고려한 인터페이스 설계를 논의하고, 검색엔진부 에서는 질의영상의 한 빈에 대하여 비교영상의 인접한 빈 중 유사도가 높은 빈을 검색한 후 그 위치 가 가까울수록 인접 빈에 높은 가중치를 부여하는 방식을 이용하여 히스토그램 인터섹션이 가지는 장점을 그대로 계승하면서 색상이나 명도, 태도에 약간의 차이가 존재하는 영상들들 효율적으로 검색할 수 있는 검색 기법을 제안하였다. 또한 출력부에서는 검색 시스템의 검색 효율이 뛰어나더라도 그것을 사용자에게 효과적으로 제시되지 못할 경우 일어날 검색 시스템의 효율성 반감을 고려하여 영상 특징 간의 관계성과 전체적인 일견의 효과를 제공할 수 있는 Iandscape 모델을 제안하였다.
최근 멀티미디어 기반의 WWW(World Wide Web) 서비스를 중심으로 하는 인터넷의 사용이 일반화되면서 전 세계의 컴퓨터망에 존재하는 수많은 정보들을 취득할 수 있게 되었다. 인터넷의 사용이 일반화되고 있는 현대의 사회에서는 정확한 정보를 신속하게 취득하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 OOPL(Object-Oriented Programming Language)인 JAVA를 이용하여 검색엔진을 설계하고 최적화된 URL을 추출하여 이용자에게 제공함으로써 더욱 정확한 정보를 획득할 수 있음을 보였다. 또한 기존의 국내 제작 검색엔진들과 비교하여 제안한 시스템에서는 배드 링크율이 개선됨을 보였다.
웹상에서의 정보량이 증가함에 따라, 사용자가 알고 싶어 하는 단어에 대해서 연관된 단어를 통해서 이해하게 된다. 동위어란 공통의 상위어를 가지는 단어이다. 이를 위한 기존의 연구로서 동위어와 상위어, 하위어 등을 찾는 연구는 많이 있었지만, 웹상의 문서를 이용하여 거대한 코퍼스를 해석해서 결과를 구하는 데 많은 시간이 소요되었다. 이에 본 논문에서는 사용자의 질의어에 대해서 웹 검색엔진이 가지는 제목과 문서요악으로부터 동위어와 문맥을 빠른 시간 안에 발견하는 방법에 대해 제안한다. 어떤 단어에 대한 동위어가 병렬조사 #와#로 접속되는 것을 이용하여 웹 검색 엔진에 대한 질의어를 작성하고, 그 검색 결과로부터 동위어를 얻는다. 이와 동시에 발견된 동위어와 질의어의 배후에 있는 문맥도 얻는다. 이를 통해, 웹 검색에 있어서 질의어의 확장과 비교 대상의 발견 등 폭넓은 분야에서도 적용가능하다고 할 수 있다.
웹 문서는 하이퍼텍스트의 특성을 가지는 문서 형태를 가지며, 일반적인 문서의 특성 보다는 사용자에 의하여 쉽게 생성, 변경, 삭제되는 특성을 가지고 있다. 본 논문은 WWW 검색 엔진이 WWW의 확장성과 역동성을 반영하지 못하는 단점을 보완하는데 그 의의가 있다. 본 논문에서 제시하는 시스템은 기존의 WWW 검색 엔진을 통하여 얻은 검색 결과를 출발점으로 한 실시간 검색을 통하여 WWW 문서의 현재 상태를 정확하게 파악할 수 있는 장정이 있다. 또한 탐색 결과의 가시화를 통하여 웹 문서에 대한 정보 지도(information map)를 추출할 수 있으며, 이러한 기능을 통하여 기존의 정보 검색 엔진에서 제공하지 못하던 자신의 정보 요구에 맞는 정보 지도를 제공함으로써 새로운 지식의 전달을 꾀할 수 있다.
현재 인터넷상에서 제공되고 있는 대부분의 서치엔진들은 정보소스에 접근해서 이를 가져오는 웹 로봇(webbot)이라고 불리우는 에이전트를 이용한다. 그런데 이런 웹 로봇들이 웹 문서를 검색하는 방법은 극히 단순하다. 물론 많은 정보를 가지고 오는 것에 초점이 맞추어져 있어서 정확도를 중시하지 않는 것에도 한 원인이 있다. 범용 검색엔진과는 달리 검색하는 영역을 축소하여 특정 주제에 관련된 정보만을 더 정확히 찾아주는 검색엔진의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화 학습 방법을 이용하여 웹 상에 존재하는 정보 중에서 특정 주제의 웹 페이지를 보다 더 정확히 찾는 방법을 제시한다. 강화 학습은 웹 상의 하이퍼링크를 따라가는 문제에 있어서 미래에 이로움을 주는 행동의 효용성을 측정하는데 있어서 이점을 보인다. 강화 학습을 이용하여 제시된 방법을 통한 실험에서는 일반적인 방법보다 더 적은 링크를 따라가고도 더 정확한 결과를 보였다.
방대한 웹에서의 자신이 원하는 정보를 정확히 얻어내기란 매우 어렵다. 현존하는 대부분의 검색엔진들은 내용기반 방식을 이용하므로, 검색 질의어의 모호성에 적절한 대응을 하지 못하고 있다. 다시 말하면 일반 사용자들이 사용하는 질의어들은 다의어로 표현되는 것이 빈번히 나타나지만, 사용자가 나타내고 싶어하는 질의어의 정확한 의미에 대하여서는 검색엔진 자체로써는 해결할 수 없다. 특히, 빈번히 사용되지 않는 어휘의 의미를 가지고 검색엔진에 질의를 할 경우, 질의어의 형태만 같고 일반적으로 널리 사용되고 있는 어휘의 의미와 관련 있는 웹 페이지들만을 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 명시적 반응을 받아들이는 사용자 인터페이스와 워드넷(WordNet)을 이용하여 질의어의 모호성 해결하였다.
온톨로지는 웹자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색. 통합, 재사용을 도모할 수 있는 새로운 기술인 시맨틱 웹의 구현을 위한 가장 핵심적인 요소 기술로 알려지고 있다. 온톨로지는 사람간에 그리고 서로 다른 응용 시스템간에 지식을 공유하고 재이용하는 방법을 제공하는 기술로서 특정 주제에 관한 지식 용어들의 집합으로서 이들 용어뿐만 아니라 용어간의 의미적 연결 관계와 간단한 추론규칙을 포함한다. 본 연구에서는 인터넷 웹상에서 국제기구에 관한 정보를 체계적으로 관리하고 검색하기 위해서 국제기구 온톨로지를 설계하고 이 온톨로지에 기반 하여 검색 시스템을 구현해 보고 이시스템을 20개의 탐색 질문들을 이용하여 기존의 인터넷 검색엔진과 적합성과 탐색 시간이라는 두가지 요인을 통해서 비교해 보았다. 실험 결과에 의하면 적합성 측정은 온톨로지 기반 시스템은 평균4.53. 인터넷 검색엔진은 평균 2.51로 온톨로지 기반 시스템의 적합도가 1.80배 높은 것으로 나타났다. 또한 탐색시간은 온톨로지 기반 시스템은 평균 1.96분, 인터넷 검색엔진은 평균 4.74분으로 인터넷 검색엔진이 온톨로지 기반 시스템 보다 2.42배 정도 더 많은 탐색시간이 필요한 것으로 나타났다.
디지털 도서관은 자연어 문서와 멀티미디어 자료에 대한 정보 검색 엔진을 필요로 하는 가장 중요한 데이터베이스 시스템이다. 이 논문은 자연어 처리 기법의 정보 검색 엔진과 브라우저에 대한 설계와 실험 결과를 소개한다. 자연어 문서에 대한 정보 검색 과정은 어휘 분석, 구문 분석, 스테밍, 주제어 색인 등의 계산학적 처리를 포함한다. 많은 이미지와 이미지의 제목, 그리고 자연어로 기술된 설명 문서를 포함하는 실험적인 데이터베이스 ‘Earth and Space Science’를 통해서 자연어 문서 분석에 기반하는 정보 검색 기능을 실험하였다. 또한 디지털 도서관 환경에서의 멀티미디어 정보 검색 내용 기반의 이미지 검색 엔진과 병행하는 정보 검색 시스템으로서의 가능성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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