• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.364-368
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• 2009

"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.551-558
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• 2017

블로그의 성장은 다양한 정보제공이라는 긍정적 측면과 마케팅적 활용이라는 부정적 수단으로 사용되고 있는 문제를 가지고 있다. 본 연구는 대형 포털의 블로그 포스트의 랭킹 결과를 OpenAPI를 이용하여 수집하였고, 탐색적 데이터 분석기법을 통해서 상위 랭크된 블로그의 특징들을 조사하였다. 분석 결과를 보면 상위 랭크에 영향을 주는 요소로는 블로거의 영향력과 포스트의 최근 생성일에 관련성이 높은 것을 알 수 있었다. 이런 평가 알고리즘의 약점으로 인해 파워 블로거의 포스트 중심으로 검색 결과를 편중되게 보여주는 문제가 있었다. 본 연구에서는 다양한 대중의 관심사를 나타내는 트렌드 지수를 통해 랭킹 점수 적용의 공정성을 확보하고, 전문가에 의해 검증된 신뢰 DB정보를 추가하여 컨텐츠 신뢰성을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘을 맛집 검색 결과가 실제 지역 학생들의 추천 맛집정보와의 유사도가 높은 것을 확인하였다. 개선된 알고리즘으로 좀 더 신뢰할 수 있는 정보제공이 가능해 졌으며, 방문자수 증가시키는 불법 앱에 의한 순위 조작이 어려워지는 부가적 개선 효과가 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.37-46
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• 2012

모바일 P2P 네트워크를 위해 제안된 데이터 배포 기법들은 프로파일과 일치하는 콘텐츠 검색 성능은 매우 뛰어나지만 프로파일과 일치하지 않는 콘텐츠 검색의 경우 질의 처리를 위한 추가적인 비용이 발생하기 때문에 프로파일과 일치하지 않는 콘텐츠 검색 성능 향상에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 P2P 환경에서 효율적인 콘텐츠 검색을 위한 새로운 데이터 배포 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 타임스탬프 메시지를 사용함으로써 이전 통신 경험 여부를 판단하고 이에 따른 데이터 배포를 수행한다. 또한, 제한된 메모리에 배포된 데이터를 효율적으로 저장하기 위해 랭킹 기법을 제안한다. 제안하는 랭킹 기법은 프로파일 일치여부 뿐만 아니라 주변의 배포 범위, 데이터를 배포해준 피어와의 연결성을 고려함으로서 차후의 질의 배포를 감소시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.522-528
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• 2008

토픽맵에서 사용자의 토픽 선택에 따라 제공되는 정보는 개별 사용자의 관심과 배경지식이 고려되지 않고 최초 도메인 전문가에 의해 구축된 토픽맵 상의 토픽(Topic)과 연관되는 관계(Association), 자원(Occurrence)만을 이용하여 사용자에게 토픽맵 정보를 제공하고 있다. 이에 토픽맵은 개인화된 정보제공 측면의 단점을 보완하고자 개별 사용자를 위한 개인화 기능으로 개인 선호항목 설정, 필터링(Filtering), 범위제한(Scope) 등 사용자가 직접 관심정보를 사전에 설정하는 기능을 제공하고 있으나 토픽맵 사용자를 위한 개인화 측면에서 만족스럽지 못하다. 따라서 본 논문에서는 특정 도메인 토픽맵에서 사용자가 원하는 개인화된 정보를 제공하기 위해 사용자 클릭정보 수집을 통한 프로파일 정보와 이를 이용한 토픽 선호도 백터(Topic Preference Vector), 토픽맵 지식층의 기본요소인 토픽(Topic)과 관계(Association)를 이용한 개인화된 토픽맵 랭킹 알고리즘(PTR)을 제안한다. 사용자는 PTR 알고리즘을 이용하여 개인 선호도가 고려되어 랭킹된 토픽맵 정보를 제공받을 수 있게 됨으로써 개인화된 정보 제공 측면에서의 성능 향상을 가져올 수 있는 장점을 가진다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.91-95
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• 2010

검색엔진을 사용하는 이용자의 정보 즉 선호도에 따른 지속적인 피드백으로 검색 결과의 랭킹을 향상시켜 유연한 검색이 가능하게 하는 방법에는 학습된 인공 신경망을 이용한다. 인공 신경망 학습은 신경망이 여러 다른 검색어로 학습된 후 다른 사용자들이 과거에 실제 검색했던 결과를 좀 더 반영하기 위한 것이다. 가중치의 지속적인 변경을 위해서는 네트워크에서 역방향으로 움직이면서 가중치를 변경하는 역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 그러나 이러한 학습은 초기에는 훈련데이터에 적합한 성능을 보이나 학습의 횟수가 증가할수록 점점 과대적합되는 것을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 최적화해야 할 개체가 많을 때 강한 장점을 가지고 있는 유전자 알고리즘을 적용하여 검색어에 관련성이 높은 페이지들 유연하게 랭킹하기 위해 URL리스트를 개체로 랜덤으로 선택하여 학습하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권1호
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• pp.22-29
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• 2009

웹은 사용자에게 제품이나 정보를 제공할 수 있는 가장 커다란 매체로 성장하였으며, 또한 사용자에게는 필요 이상의 정보를 얻게 해주고 있다. 웹은 다량의 관련 정보들을 여러 웹 페이지들을 통해 표현하고 있으며, 현재 검색엔진들은 키워드들에 관련된 단일 페이지들만을 리스트화하여 보여주고 있다. 근본적으로 이러한 방법들로는 관련된 정보를 가지고 있는 페이지들의 쌍 및 연관된 뭔 페이지들의 집합을 구조화하여 제공할 수 없다. 웹은 하나의 웹 페이지에 모든 관련 정보를 담는 범위를 넘어 관련된 정보 페이지들을 하이퍼링크로 서로 연결한 일련의 정보로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 링크 가중치 기반 검색 기법으로서 e-아크 메저에 관하여 제안하고자 하며, 이는 사용자가 입력한 키워드들과 관련된 페이지의 집합을 웹 사이트 안에서 찾아내는 연관 검색에 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 기존의 메저들 보다 그 효과성을 우월하다는 점을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.804-807
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• 2017

Top-k 질의란 주어진 조건을 만족하면서 높은 점수를 가진 상위 k개의 레코드를 요청하는 질의이다. 개체의 점수를 계산하는 랭킹함수가 단조함수가 아닐 경우 발생하는 기술적 어려움을 해결하기 위한 여러 연구가 있었다. 본 논문에서는 이들 중 각 차원이 선호 차원과 배척 차원으로 나뉘는 비단조 랭킹함수를 효율적으로 처리하는 기존의 top-k 질의 처리 기법들을 소개하고 비교한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.514-518
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• 2008

인터넷의 보급에 따라 네트워크를 통한 공격에 피해가 급증하고 있다. 이러한 네트워크 침해를 막기위해 여러 연구자들은 침입탐지 시스템(IDS)을 제안하였으나, 시스템의 탐지율에만 초점을 맞추고 있기 때문에 실시간(Realtime)으로 동작하지 못하고 있다. 실시간 IDS를 위하여 최근 다양한 특징선택(Feature selection)들이 제안되고 있다. 본1) 논문에서는 특징들을 중요도의 순위를 정하는 새로운 랭킹 방법과 이 방법에 따라서 특징을 선택하는 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 알고리즘을 통하여 선택된 특징을 사용할 경우 탐지결과가 우수함을 실험으로 보여주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.841-844
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• 2014

텍스트 자동 요약은 수많은 텍스트 데이터를 처리함에 있어 중요한 연구 분야이다. 이중 추출요약은 현재 가장 많이 연구가 되고 있는 자동 요약 분야이다. 본 논문은 추출 요약의 선두 연구인 TextRank는 문장 간 유사도를 계산할 때 문장 내 단어 간의 의미적 유사성을 충분히 고려하지 못하였다. 본 연구에서는 의미적 유사성을 고려한 새로운 단어 간 유사도 측정 방법을 제안한다. 추출된 문장 간 유사도는 그래프로 표현되며, TextRank의 랭킹 알고리즘과 동일한 랭킹 알고리즘을 사용하여 실험적으로 평가하였다. 그 결과 문장 간 유사성을 고려할 때 단어의 의미적 요소를 충분히 고려하여 정보의 유실을 최소화하여야 한다는 것을 실험 결과로써 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.805-806
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• 2009

오늘날 웹 상에는 수 많은 온라인 커뮤니티들이 존재하고, 그 안에서 유저들이 올린 게시글(이하 포스트)를 효과적으로 검색하는 것은 중요한 이슈가 되고 있다. 만약 검색하는 유저들이 각기 다른 성향을 갖고 있다면 그에 맞는 검색 결과를 제공하는 것이 효과적인 검색의 한 예라 할 수 있겠다. 이 논문에서는 이러한 유저 성향 기반의 효과적인 검색을 위하여 유저의 "전문성"과 "대중성"을 정의하고 그에 기반한 포스트 랭킹을 한다. 또한 서로 다른 유저의 성향은 매우 다른 검색 결과를 나타낸다는 우리의 주장을 실험결과로 뒷받침 한다.