• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.39-42
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• 2002

인터넷의 빠른 성장과 함께 그 속에 존재하는 많은 정보들을 이용하고자 하는 인터넷 이용자들의 욕구를 충족시키기 위해 정보검색 기술이 발달하였고, 그 결과 현재 수많은 검색엔진들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 검색엔진을 이용한 검색의 경우 페이지 순위 결정시 사용자들에 의해 많이 읽혀진 페이지가 높은 순위에 랭크될 수 있도록 하여 좀 더 빠르고 정확한 결과를 찾을 수 있도록 하는 사용자 뷰 기반 페이지 랭킹 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.103-105
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• 2004

본 논문에서는 XML 문서의 내용을 효율적으로 검색하기 위해 필요한 메타데이터의 스키마몰 개발하고 이론 바탕으로 구축되는 내용기반 인덱싱 모델을 제안한다. 제안하는 내용기반 인덱싱 모델은 엘리먼트타입에 따라 랭킹 검색과 불리언 검색을 지원한다. 랭킹 검색 결과의 재현도와 정확도를 높이기 위해, 검색 결과의 출력 기준 노드가 리프 노드와 내부 노드인 경우를 구별하여 색인어에 대한 가중치를 부여하고, 이를 이용하여 질의와 엘리먼트간의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다.

• 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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.91-103
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• 2024

본 연구의 목적은 시맨틱 검색 기법을 활용하여 사용자 쿼리 기반의 타당한 정확도를 가진 관광지 랭킹시스템을 설계하는 것이다. 이를 위해 관광지에 대한 텍스트 리뷰 데이터 수집, 데이터 전처리 및 SBERT를 활용한 임베딩 과정을 거쳤다. 이후 유사도를 측정하고 임계값을 충족하는 데이터를 필터링한 후 카운트 기반 랭킹 알고리즘을 적용하여 쿼리와 의미적으로 유사한 순서로 관광지 순위를 도출하였다. 제안된 랭킹 알고리즘의 평가를 위해 4개의 쿼리로 실험을 진행하여 연관성이 높은 상위 5개 관광지를 도출하였다. 도출된 결과값의 비교를 위해 58,175개의 문장에 직접 라벨을 붙여 세 번째 쿼리인 혼잡도와 의미적으로 연관성이 있는지를 확인하였다. 두 결과값이 유사하여 본 연구에서 제시된 랭킹 알고리즘의 효율성이 검증되었다. 임계값 최적화, 데이터 불균형 등의 문제에도 불구하고 이 연구는 시맨틱 검색 기법을 이용하여 적은 비용과 시간으로도 사용자의 의도를 파악하여 관광지를 추천하는 것이 가능하다는 것을 보여주었다.

• 융합보안논문지
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• 제18권4호
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• pp.19-25
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• 2018

본 논문은 딥 러닝(Deep-Learning) 기반의 계층형 이미지 분류 체계와 가중치 기반의 랭킹 시스템을 이용한 사용자 편의 중심의 유실물 등록 및 조회 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 딥 러닝을 통해 이미지를 자동으로 분류하는 계층형 이미지 분류 시스템과 조회 과정의 편의를 위해 시스템상의 등록된 유실물 정보를 고려해 가중치 순으로 정렬하는 랭킹 시스템 모듈로 구성된다. 등록 과정에서 한 장의 사진만으로 카테고리 분류와 브랜드, 연관 태그 등 여러 정보가 자동으로 인식되어 사용자의 번거로움을 최소화하였다. 그리고 랭킹 시스템을 통해 사용자들이 자주 찾는 유실물을 상위에 노출함으로써 유실물 검색의 효율성을 높였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 사용자가 쉽고 편리하게 시스템을 이용할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.17-26
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• 2009

최근 모바일 기기의 확산과 초고속 인터넷의 확장에 따라 모바일 게임시장은 사용자들의 많은 관심 대상이 되어 가고 있다. 특히, 모바일 학습을 위한 게임의 경우, 언제 어디서나 이용할 수 있고, 짧은 시간에 흥미와 학습효과를 상승시킬 수 있다는 장점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 게임과 학습을 결합한 새로운 모바일 게임 콘텐츠인 V-Killer를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 V-Killer 게임은 영어 단어 맞추기 게임과 검색기능, 랭킹보기를 동시에 할 수 있는 모바일 게임이다. V-Killer는 레벨 별로 단어가 나뉘어져 있어서 난이도에 맞는 게임을 선택할 수 있고, 검색 기능과 랭킹 시스템을 도입하여 피드백 학습이 가능하다. 또한, 조작법이 쉽고 구성이 간단하여 남녀노소 누구나 쉽게 접할 수 있고, 사용자도 게임에 직접 문제를 출제함으로써 사용자와 게임의 상호작용을 유발시킬 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 제안하는 게임을 모바일 상에서 실제 구현하여 이를 보인다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.623-628
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• 2007

본 논문은 Web 2.0시대의 새로운 컨텐츠 매체로 각광받고 있는 블로그와 관련하여 태그 기반의 검색 알고리즘을 제안하고자 한다. 최근 블로그 검색과 관련하여 태그 기반의 블로그 검색 서비스가 등장하기 시작했지만, 현재 제공되는 태그 기반의 검색 서비스는 태그의 유무와 컨텐트의 최신성을 주요 기준으로 삼고, 태그와 컨텐트 간의 관련성을 제대로 고려하지 않아 검색 결과가 만존스럽지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 태그와 컨텐트와의 관련성을 실수화하고 이를 주요 기준으로 검색 결과의 순위를 결정하는 PTRank 알고리즘을 제안하였다. PTRank 알고리즘에서는 1) 태그가 피드의 제목에 포함되었는지 여부, 2) 태그가 피드의 설명에 나타나는 회수, 3) 태그가 아이템의 제목에 포함되었는지 여부, 4) 태그가 아이템의 설명에 나타나는 횟수, 5) 피드 내에서 태그의 IDF값, 6) 사용자의 검색 행위를 이용해 태그와 컨텐트간의 관련성을 실수화하였다. 실험 결과, PTRank 모델 및 학습 알고리즘이 태그 기반의 피드 검색에서 잘 작동하며 검색에 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.268-274
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• 2005

페이지랭크 알고리즘은 웹 문서들을 효과적으로 랭킹(ranking)하는 것으로 알려져 있다. 페이지랭크 알고리즘은 그 유용함에도 불구하고 경우에 따라 문서의 페이지랭크 값을 본래 값보다 작게 계산하는 현상을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 현상을 놈-누수(norm-leak)라 명명하고, 웹 문서의 페이지 랭크 값을 정확히 산출하는 개선된 페이지랭크 알고리즘과 효율적인 구현방법을 제시한다. 또한, 약 67,000,000개의 실제 웹 문서들에 기존의 페이지랭크 알고리즘과 개선된 페이지랭크 알고리즘을 적용하여 그 결과를 비교 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.511-513
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• 2005

본 논문은 정답 색인 방법을 이용하여 응답 속도가 빠르고 정확한 백과사전 질의응답 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안한 정답 색인 방법은 대상 문서에서 160여 개의 정답 유형 범주에 해당하는 정답 후보를 인식하고, 정답 후보와 색인 범주에 속하는 키워드를 색인단위로 정의하여 저장하였다. 특히 용언정보에 대해서는 LF(Logical Form)단위로 색인하여 색인 정확도를 높였다. 정답 랭킹에서는 사용자 질문에서 각 단어별로 문장 성분. 단어 가중치 정보 등을 이용하여, 필수단어를 산정하고 이를 정답랭킹의 방법으로 활용하였다. 이러한 방법론은 용언 정보를 활용해야 효과적인 백과사전이라는 문서 도메인의 특성을 반영하고, 빠른 질문 응답 시간을 보장하는 백과사전 질의응답 시스템에 적합하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1587-1590
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• 2012

인터넷의 활용이 보편화 됨에 따라 정보의 양은 급격히 늘어나고 있다. 이에 취업을 희망하는 구직자의 경우 IR 로부터 원하는 정보를 검색하기 위해 과거보다 더 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 TF(Term Frequency)기법을 통해 문서를 추출하고 추출된 문서의 Doc_ID 빈도수를 기준으로 한 내용기반과 군집기법을 혼합한 하이브리드 검색 시스템을 제안한다. 구직자들이 클릭한 취업정보들의 링크번호들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화를 한다. 생성된 군집들은 각기 하나의 문서로 가정하고, 기존 문서과 더불어 검색 주제와 연관성을 갖고 있는 문서들을 동적비율로 검색 랭킹 하는 방식이다. 기존의 IR 기술과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다