• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.4 s.54
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• pp.251-263
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• 2004

For question-answering system, question analysis module finds the question points from user's natural language questions, classifies the question types, and extracts some useful information for answer. This paper proposes a question type classifying technique based on focus words extracted from questions and word semantic information, instead of complicated rules or huge knowledge resources. It also shows how to find the question type without focus words, and how useful the synonym or postfix information to enhance the performance of classifying module.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.66-68
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• 1999

최근 들어 이 기종 간의 문서 교환을 위해 SGML(Standard Markup Language) 문서보다 XML(eXtend Markup Language) 문서가 인터넷 기반에서 표준으로 자리잡고 있다. 앞으로 인터넷상의 수많은 정보들을 XML을 기반으로 할 것이고 이를 위해 문서 정보 검색 시스템이 필요하게 된다. 문서의 논리 구조를 표현하는 DTD(Document Type Definition) 기반으로 구조 검색을 할 수 있지만 본 논문에서는 XSL(XML Style Sheet Language) 문서에서 DTD의 Element를 지정하는 Pattern을 이용하여 문서 구조와 속성을 새로운 Tree로 표현하며 검색에 필요한 질의어 또한 XSL의 Pattern 자체를 이용하고 있다. 사용자에게 편하고 효율적인 검색 환경을 위해서 검색 인터페이스의 모형을 제안하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.272-284
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• 2001

웹 기반 검색 시스템에서사용자의 관심이 많은 문서를 선별하여 제공하기 위해 프로파일이나 시소러스에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 프로파일이나 시소러스를 구축하고 유지보수 하는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 특히 구축된 시소러스에 대해 구조화 및 적합성의 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제점을 극복하고자 본 논문에서는 문서에서 추출한 용어 빈도를 문서에서 용어의 중요 정도로 사상시키기 위해 시그모이드 멤버 쉽 함수를 적용한다. 또한, 이 중요 정도에 따라 질의어를 확장하고 의미적으로 연결된 문서를 동일한 문서 집단으로 분류할 수 있는 알고리즘을 제안하여 사용자의 선호도가 반영된 문서를 선별하고 제공하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.3 no.1
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• pp.70-102
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• 1986

This study is an attempt to develop a knowledge base with Inference mechanism for document retrieval, which is the core element of expert system. The purpose of this study is to design the knowledge base in order to intellectually process user queries eventually improving the effectiveness of information retrieval, under the assumption that the user who wants to search a certain subject generally lack the prior knowledge about that subject. In this paper, some characteristics of Korean complex nouns are structurally analyzed and are represented in the knowledge base.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.1 no.1
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• pp.1-17
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• 1998

Video information is an important component of multimedia systems such as Digital Library, World-Wide Web (WWW), and Video-On-Demand (VOD) service system. Video information has hierarchical document structure inherently, so it is named "structure video document" in this paper. This paper proposes a data model, a query language, and an indexing scheme for structured video documents in order to store, retrieve, and share video documents efficiently. In representing structured video documents, the object-oriented data modeling technique is used since the hierarchical structure information can be modeled as complex objects. We also define object types for the structure information. Our query language supports not only content-based retrieval, which means the queries based on the structure of video documents, and spatial/temporal relation for video documents. In order to perform structure queries efficiently, as well as to reduce the storage overhead of indices, an optimized inverted index structure is proposed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.215-220
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• 2002

질의응답시스템을 지능형 케릭터 시스템에 활용하기 위해서는 불특정한 주제에 대해 불특정 다수의 사용자와 대화할 수 있는 정교한 대화 모델이 필요하다. 이러한 대화 모델은 사용자의 질의문장을 인식하고 질의의도를 파악한 후 케릭터의 특정지식으로 접근하여 해당 지식을 사용자의 요구에 맞는 응답문의 형태로 생성해 내는 과정이 필수적으로 포함되어야 한다. 본 논문에서는 논의의 대상이 되는 질의응답시스템이 다국어 기반이라는 점을 고려하여 질의응답시스템을 지능형 케릭터에 활용하는 과정에서 케릭터의 지식구조 설계는 물론이고 질의문장 분석과 응답 문 생성의 방법론에 있어서도 한국어, 영어, 일본어, 중국어 각각의 언어적 특질을 반영함으로써 형태적, 통사적 차이로 인한 애로점을 최소화할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.62-65
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• 2006

XML은 웹 상에서 데이터의 표현과 교환을 위한 표준이다. XQuery는 XML 질의를 위한 W3C 표준으로서 XML 문서를 효율적으로 검색하기 위해서 W3C에서 제안한 표준질의어이다. XQuery가 등장하면서, 이를 빠르게 처리하기 위한 연구가 많이 진행 중이며, 이 연구 중 한 분야는 XQuery 질의를 정제하는 것이다. 사용자에 따라 다양하게 작성되는 XQuery 질의들은 정제되어 있지 않을 수 있다. 질의의 불필요한 연산이나 표현을 제거하여 간결하게 만드는 것은 질의를 효율적으로 처리하게 하여 성능을 향상시키는데 도움을 준다. 이에 대한 이전의 연구들은 XML 데이터의 저장구조나 시스템에 의존적인 질의 정제방법을 사용하므로 이들 방법을 일반적인 XQuery 질의 정제로 볼 수는 없다. 그러나 우리의 정제방법은 XQuery 질의를 기반으로 하여 일반적인 상황에서도 질의의 정제가 가능하므로 XQuery를 입력으로 하는 다른 시스템에서 우리의 방법으로 입력 질의를 정제하여 효율적으로 질의를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 XQuery 질의를 효율적으로 처리하기 위하여 두가지 정제방법을 제안한다. 첫째는 불필요한 연산이나 표현을 제거하는 방법이고, 둘째는 질의의 순서를 재배치하는 방법이다. 이 방법들을 통하여 질의를 보다 빠르고 효율적으로 처리하도록 한다. 끝으로, 우리는 성능평가를 통하여 우리의 정제방법의 효율성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.205-209
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• 2000

본 논문에서는 시소러스를 효율적으로 구축하고 사용할 수 있는 시소러스 저장 구조를 구현하였다. 정보 검색 시스템은 사용자의 질의어를 용어들과 용어들 사이에 관계 집합으로 구성된 일종의 용어 사전인 시소러스를 이용하여 문헌에 대한 색인과 검색을 정확하고 통제된 용어 형태로 바꾸어 색인과 검색 작업의 효율을 높인다. 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조에서 시소러스 검색을 할 때 속도가 감소하는데 이를 해시함수를 이용한 리스트 구조를 이용함으로써 전체적인 시소러스 검색 속도의 증가를 기대할 수 있다. 또한 현재 데이터베이스 형태의 시소러스를 다른 곳에 이식하려면 데이터베이스 시스템이 있어야 한다. 따라서 메모리에 올릴 수 있는 구조를 가지면 시소러스 보급에 기여할 수 있다. 본 논문에서 제안한 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조와 해시함수를 이용한 리스트 구조를 비교, 분석하고 보다 더 효율적인 시소러스의 역할 및 구조 형태에 대해 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.205-209
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• 2000

본 논문에서는 시소러스를 효율적으로 구축하고 사용할 수 있는 시소러스 저장 구조를 구현하였다. 정보 검색 시스템은 사용자의 질의어를 용어들과 용어들 사이의 관계 집합으로 구성된 일종의 용어 사전인 시소러스를 이용하여 문헌에 대한 색인과 검색을 정확하고 통제된 용어 형태로 바꾸어 색인과 검색 작업의 효율을 높인다. 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조에서 시소러스 검색을 할 때 속도가 감소하는데 이를 해시함수를 이용한 리스트 구조를 이용함으로써 전체적인 시소러스 검색 속도의 증가를 기대할 수 있다. 또한 현재 데이터베이스 형태의 시소러스를 다른 곳에 이식하려면 데이터베이스 시스템이 있어야 한다. 따라서 메모리에 올릴 수 있는 구조를 가지면 시소러스 보급에 기여 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조와 해시함수를 이용한 리스트 구조를 비교, 분석하고 보다 더 효율적인 시소러스의 역할 및 구조 형태에 대해 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.2
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• pp.69-76
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• 2012

This paper proposes a novel way of personalized web search through re-ranking the search results with user profiles of concept-network structure. Basically, personalized search systems need to be based on user profiles that contain users' search patterns, and they actively use the user profiles in order to expand initial queries or to re-rank the search results. The proposed method is a sort of a re-ranking personalized search method integrated with query expansion facility. The method identifies some documents which occur commonly among a set of different search results from the expanded queries, and re-ranks the search results by the degree of co-occurring. We show that the proposed method outperforms the conventional ones by performing the empirical web search with a number of actual users who have diverse information needs and query intents.