• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.9
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• pp.811-816
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• 2001

정보 검색 시스템의 중요한 목적중의 하나는 단순히 사용자 질의를 만족하는 문서들의 집합을 검색하는 것이 아니라, 질의를 만족하는 정도에 따라 검색된 문서들에 순위를 부여함으로써 사용자들이 필요한 정보를 얻는데 소모되는 시간을 최소화시키는 것이다. 순수한 부울 검색 시스템은 검색 전략이 이진값에 근거하여 순위 구분 없이 연관/비연관 중의 하나로 결정된다. 딸서 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 백터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.755-757
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• 2003

인터넷이 일반인들에게 널리 활용되면서 웹 사이트의 수가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 각각의 웹 사이트에 저장된 정보의 양도 급속히 증가하고 있다. 따라서, 웹 사이트에서 자신이 보유한 정보를 방문자들이 쉽게 검색할 수 있도록 자체 검색 서비스를 제공해야 하는 필요성이 점차 커지고 있다. 이를 위해, 각 웹 사이트의 정보를 중앙 데이타베이스에 저장하고. 검색 범위를 자신의 사이트에서 제공한 데이타에 제한하여 검색하는 사이트 제한 검색이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 오디세우스 정보검색용 객체관계형 DBMS 를 사용하여 사이트 제한 검색을 효율적으로 구현하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로, 본 논문에서 제안한 사이트 제한 검색의 구현 방법은 대용량 데이타베이스에서 사이트 제한 검색을 수행하더라도 검색 속도가 전혀 저하되지 않음을 실험을 통해 입증한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.4
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• pp.507-520
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• 2001

In this paper, a hybrid algorithm for well detecting both abrupt and gradual scene changes is proposed. This algorithm examines only the candidate intervals for speedup using the binary tree method and skips the intervals that are not candidate. For accuracy, the temporal difference of variance is used to detect the gradual scene changes while the temporal difference of histogram is used to detect the abrupt scene changes. Experimental results show that the proposed hybrid algorithm using the binary tree method works up about 10 times faster that the sequential method and is effective in detecting abrupt scene change and gradual transitions including dissolving and fading.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.11
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• pp.1519-1533
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• 2004

When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. In this paper, we apply the fuzzy retrieval model to solve the high time complexity of the retrieval system by constructing a reduced term set for the term's relatively importance degree. Furthermore, we perform a cluster retrieval to reflect the user's Query exactly through the similarity relation matrix satisfying the characteristics of the fuzzy compatibility relation. We have proven the performance of a proposed re-ranking model based on the similarity union of the fuzzy retrieval model and the document cluster retrieval model.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.737-744
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• 2004

Retrieving relevant information well corresponding to the user`s request from web is a crucial task of search engines. However, most of conventional search engines based on pattern matching schemes to queries have a limitation that is not easy to provide results corresponding to the user`s request due to the uncertainty of queries. To overcome the limitation in this paper, we propose a framework for knowledge-based semantic meta-search engines with the following five processes: (i) Query formation, (ii) Query expansion, (iii) Searching, (iv) Ranking recreation, and (v) Knowledge base. From simulation results on english-based web documents, we can see that the Proposed knowledge-based semantic meta-search engine provides more correct and better searching results than those obtained by using the Google.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.159-164
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• 2008

최근 많이 주목을 받고 있는 웹 2.0은 사용자의 참여, 개방, 네트워크 효과에 기반하여 누구나 데이터를 생산하고 공유할 수 있는 사용자 중심의 인터넷 환경이다. openAPI는 웹 2.0의 근본 개념인 데이터의 개방 및 공유를 구현할 수 있는 핵심 기술로 포털은 자신의 서비스를 공개한다. 하지만 기존의 웹서비스와 openAPI 검색은 효율적인 검색 방법을 제공하지 않았다. 본 논문에서는 Lee[1]의 논문에서 제공하는 효율적인 웹서비스 검색 방법을 이용하여 검색 엔진을 개발하였다. 하지만 이 연구는 웹서비스와 유사한 구조를 가지는 openAPI를 수용하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 openAPI의 정의 및 사용법이 웹서비스와 유사하다는 점을 활용하여 openAPI의 효과적인 검색을 위한 검색기법을 개발하였다. 이러한 검색기법은 사용자가 키워드를 입력하여 키워드 기반 검색을 통해 원하는 서비스를 찾아주고, 매쉬업 서비스나 다른 openAPI와의 조합(Composition)을 위해 템플릿 기반 검색을 통해 효과적인 검색을 제공해준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.2
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• pp.22-29
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• 2000

The purpose of this paper is to propose a method to maximize a content-based image retrieval efficiency in multiple images. To perform an image retrieval job efficiently, it is necessary to minimize the number of candidate-images. Furthermore, a miximum efficiency of image retrieval could not be expected if an image retrieval job in the multiple images is done on the basis of patterns of single image distinctive features. In this method, a multiple SOFM neural network system is adopted to select automatically distinctive feature patterns which have a maximum efficiency of image retrieval in the multiple images. In this method. an image retrieval efficiency is improved 3% than individual features and the number of candidate-images is reduced by the multiple SOFM neural network system.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.3
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• pp.214-221
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• 2010

The search-results clustering problem is defined as the automatic and on-line grouping of similar documents in search results returned from a search engine. In this paper, we propose a new search-results clustering algorithm specialized for a paper search service. Our system consists of two algorithmic phases: Category Hierarchy Generation System (CHGS) and Paper Clustering System (PCS). In CHGS, we first build up the category hierarchy, called the Field Thesaurus, for each research field using an existing research category hierarchy (KOSEF's research category hierarchy) and the keyword expansion of the field thesaurus by a word clustering method using the K-means algorithm. Then, in PCS, the proposed algorithm determines the category of each paper using top-down and bottom-up methods. The proposed system can be used in the application areas for retrieval services in a specialized field such as a paper search service.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.100-102
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• 2001

본 논문에서는 방대한 양의 정보를 관리하고 검색하기 위한 데이터베이스와 검색엔진을 사용하지 않고 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 XML 기반의 Local 검색 시스템을 설계하고 구현한다. CD-ROM이나 하드디스크와 같은 보조기억장치에 저장되어 있는 문서 파일을 효율적으로 관리하고 저장하기 위해서 인덱스를 XML 문서로 작성한다. 이러한 XML 문서의 태그를 이용해서 사용자가 원하는 문서 파일을 스크립트(Script) 언어를 사용해서 검색한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 이용하면 빠른 검색시간과 효율적으로 문서들을 관리할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.353-355
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• 1998

일반적으로 정보검색의 표준화된 통신규약인 Z39.50 프로토콜을 이용한 시스템에서는 도서, 논문 등 서지 목록에 대한 정보만을 검색할 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 서지 정보 목록뿐만 아니라 이미지, 비디오(video)등 비 도서에 관한 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 검색 대상에 필요한 속성 집합(Attribute Set)을 Z39.50 표준에 등록된 속성집합 Bib-1의 속성유형(Type)과 값(Value)을 기본으로 이미지, 비디오 자료를 제공하기 위한 속성 요소를 새롭게 추가하여 종합 정보 검색 서비스 기능을 수행토록 하였다.