• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.114-117
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• 2007

최근 UCC의 등장으로 인터넷을 이용한 멀티미디어의 활용이 생활화되고 있다. 이러한 환경에서 사진, 동영상, 음악 등 멀티미디어의 검색은 시간과 접촉 이용성을 증가시켜줄 수 있는 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 현재 제안되어 있는 멀티미디어 활용 시스템들은 전체 사용자를 기반으로 우선순위를 적용하여 단일화된 metric을 통한 랭킹 시스템을 제안함으로 사용자 중심의 실용적인 랭킹 시스템을 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점에 기반하여 사용자 중심의 차별화된 뷰를 제공해 줄 수 있는 사용자 선호 기반(User Favor-Based) 멀티미디어 랭킹 시스템 '포토톡'을 제안한다. 제안하는 시스템은 현실적인 랭킹시스템을 통해서 사용자 중심의 결과를 도출할 수 있는 장점을 가진다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1305-1314
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• 2013

기존의 태그 기반 시스템들은 콘텐츠에 태깅된 태그들을 활용한 단일 태그 매칭을 통해 검색결과를 제공함에 따라 정확도가 낮은 검색결과를 제공하고 있으며, 또한 사용자들이 콘텐츠에 태깅 시 태그간의 연관관계 및 우선순위는 고려하지 않아 태그가 가지고 있는 콘텐츠와 관련된 정보들을 효율적으로 제공하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위해 태그 기반 시스템에 적합한 태그간 의미 유사도를 추출하여 콘텐츠에 태깅된 태그들을 재 랭킹하기 위한 태그 랭킹 시스템을 제안하였다. 제안 시스템의 성능 평가는 이미지에 태깅된 태그(baseline)와 태그 동시출현 빈도수 기법을 적용한 랭킹(frequency) 결과를 본 논문에서 제안한 태그 랭킹 시스템에 의해 추출된 랭킹 결과와 비교 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1243-1244
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• 2011

블로그 이용이 활성화됨에 따라 포스트 랭킹 방법의 필요성이 증가하고 있다. 기존 연구에서는 HITS 에 기반을 둔 포스트 랭킹 방법인 BAITS 와 BAITS 를 수정한 포스트 랭킹 방법들을 제안한바 있다. 본 논문에서는 이러한 포스트 랭킹 방법들을 다양한 척도를 이용한 비교 실험을 통해 비교하여 가장 정확도가 높은 랭킹 방법을 판별하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.47-53
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• 2016

워크플로우 소속성 네트워크는 워크플로우 기반 조직의 수행자와 업무 사이의 연관관계를 나타내는 소셜 네트워크의 한 형태이며, 이를 기반으로 연결 중심도, 근접 중심도, 사이 중심도, 위세 중심도 등과 같은 다양한 분석 기법들이 제안되었다. 특히, 전사적 워크플로우 모델을 기반으로 하는 소속성 네트워크의 근접 중심도 분석은 워크플로우 소속성 네트워크의 규모가 증가함에 따라, 중심도 및 랭킹 계산의 시간 복잡도 문제점을 가진다는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 근접 중심도 분석의 시간 복잡도 문제를 개선하기 위해, 근사치 추정 방법을 이용한 워크플로우 기반 소속성 네트워크의 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘을 제안한다. 노드의 타입이 수행자인, 워크플로우 예제 모델을 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘에 적용한 성능 분석을 실시하였다. 수행 결과, 네트워크 규모 관점에서의 정확도는 평균적으로 47.5% 향상되었고, 샘플 모집단 비율 관점에서는 평균적으로 9.44%정도의 향상된 수치를 보였다. 또한, 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간은 네트워크의 노드 수가 2400개, 샘플 모집단의 비율이 30%일 때, 기존 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간보다 82.40%의 높은 성능을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.113-119
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• 2007

최근 UCC의 등장으로 인터넷을 이용한 멀티미디어의 활용이 증가 하고 있다. 이러한 환경에서 사진, 동영상, 음악 등 멀티미디어의 검색은 시간과 접촉 이용성을 증가시켜줄 수 있는 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 현재 제안되어 있는 멀티미디어 활용 시스템들은 전체 사용자를 기반으로 우선순위를 적용하여 단일화된 매트릭을 통한 랭킹 시스템을 제안함으로 사용자 중심의 실용적인 랭킹 시스템을 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점에 기반 하여 사용자 중심의 차별화된 뷰(view)를 제공해 줄 수 있는 사용자 선호 기반(User Favor-Based) 멀티미디어 랭킹 시스템 '포토톡'을 제안한다. 제안하는 시스템은 현실적인 랭킹시스템을 통해서 사용자 중심의 결과를 도출할 수 있는 장점을 가진다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-180
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• 2012

기술용어 패러프레이즈 (Terminological Paraphrase, TP)는 학술 문헌 내에서 기술 용어의 개념 및 정의를 다른 형태로 풀어서 알기 쉽게 서술적 문구 (descriptive expression) 를 의미한다. 이러한 TP들에 대한 효율적인 식별과 추출은 학술 정보에 대한 개념적 접근이나 학술 정보 검색의 재현율 향상에 매우 중요하다. 본 논문은 생명 공학 분야의 논문에 나타나는 다양한 형태의 TP들을 효율적으로 추출하기 위한 정보 검색 기반의 추출 방법론을 제시하고 총 여섯 가지의 추출 랭킹 모델을 기반으로 이를 결합함으로써 TP추출의 확장 가능성에 대한 실험적 연구를 수행한다. 실험 결과, 활용된 랭킹 모델이 서로 상호 보완적인 관계에 있음을 알 수 있었으며, 랭킹 결합에 의한 성능 개선 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.247-253
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• 2009

지난 십 년간 랭킹은 데이터 마이닝 분야의 활발한 연구분야였다. 그러나 랭킹은 다른 데이터 마이닝 기법들과 비슷하게 RDBMS와는 독립적으로 개발되었고, 그로 인해 기존에 널리 사용되고 있는 RDBMS들과의 연동성이 떨어진다는 단점이 존재하게 되었다. 다른 데이터 마이닝 기법들은 소결합이나 밀결합 접근법을 이용하여 RDBMS와 연동하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔고, 그 결과 실제로 사용 가능한 응용시스템들이 나오게 되었다. 그러나 랭킹에서는 이와 같은 노력들이 잘 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 랭킹 작업을 RDBMS에 연동하여 효율적으로 수행하기 위하여 MySQL에 Ranking SVM을 통합하는 작업을 진행하였다. 밀결합 접근법을 기반으로 하는 우리의 구현은 MySQL에 랭킹을 위한 새로운 SQL 명령어를 추가하였고 랭킹 작업의 효율성을 확인하기 위해서 소결합 접근법을 기반으로 하는 Ranking SVM과 성능을 비교 평가하여 훈련단계에서 $10{\sim}40%$, 예측단계에서 평균 60%의 성능향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.478-480
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• 2002

질의 응답 시스템의 성능을 높이기 위해서는 정답 후보(Answer Candidate)를 랭킹하는 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존의 정답 후보 랭킹을 위해 사용하던 위치 근접성의 문제점을 제시하고, 이를 보완하기 위한 구문 근접성을 이용하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과는 논문에서 제안한 구문 근접성을 사용한 정답 후보 랭킹 방법이 위치 근접성을 이용만 방법보다 더 개선된 방법임을 보여준다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.31-36
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• 2010

최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.250-253
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• 2007

본 논문에서는 현재 검색 엔진의 랭킹 방식의 문제점과 인터페이스의 문제점을 해결하기 위하여 노력하였다. 기존의 페이지간 링크와 같은 부가적 정보를 이용한 인기도 기반 랭킹의 문제점을 단어간의 수식 관계를 이용한 의미 기반 랭킹 알고리즘의 제시를 통해 해결하였다. 또한 검색어와 연관된 단어를 수식 관계를 이용하 계산, 시각화하여 제공함으로써 사용자가 잘못된 검색어로 검색을 시작하였더라도 항상 올바른 검색 결과를 얻을 수 있도록 도왔으며 각 검색 결과와 함께 원문을 요약해 제공함으로써 검색 결과를 일일이 클릭해 보지 않고도 내용을 쉽게 유추할 수 있도록 도왔다.