웹 기술의 발전과 인터넷의 대중화는 시간과 공간에 제약을 받지 않는 전자상거래의 규모를 확산시키고 있다. 또한 쇼핑몰 수의 증가는 사용자가 여러 쇼핑몰에 등록되어 있는 다양한 상품들 중에서 원하는 상품을 신속하고 정확하게 구입할 수 있는 방법을 필요로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 여러 쇼핑몰들을 직접 방문하지 않고 단일 인터페이스로 정보를 접근하여 많은 양의 상품들의 비교 검색할 수 있는 에이전트를 설계, 구현한다. 본 논문에서 제안하는 검색 에이전트는 JDBC와 서블릿(servlet)을 이용함으로써 기존의 CGI를 이용한 검색 엔진에 비해 검색 속도를 향상할 수 있다. 그리고 기존의 쇼핑몰에서 제공하는 검색엔진은 단순히 검색된 결과를 보여주는 키워드 검색을 제공하지만, 제안하는 검색 에이전트는 사용자의 요구 조건을 고려할 수 있는 비교 검색을 제공한다.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 입력된 사용자 질의를 객체의 위치이동이나 회전, 크기변화에 민감하지 않은 불변모멘트(Invariant Moments)값을 이용하여 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체 뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(Labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(Indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 이로써, 기존의 전체 영상의 특징을 가지고 정확히 표현할 수 없는 객체들을 정확히 표현해 줌으로서 좀더 정확한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
웹소설 시장의 성장에 따라 웹소설 추천 시스템의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 작품의 특성 및 선호도를 나타낼 수 있는 다양한 데이터를 활용하여 추천시스템을 구현하고 그 성능을 평가하여 표지 이미지와 작품 특성을 모두 고려한 멀티 모달 추천 시스템이 가장 효율적임을 보여주었다. 연구 결과, 단일 변수 추천에서는 작품 소개글과 표지 이미지 기반 추천이 가장 좋은 성능을 보였고, 멀티 모달 추천 시스템에서는 작품 소개글, 이미지, 키워드 순으로 성능에 좋은 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 한국콘텐츠진흥원에서 조사한 웹소설 이용자 실태조사와는 조금 다른 결과를 보여주었다. 설문조사에서는 인기도를 웹소설 선택 시 가장 중요한 영향으로 봤으나, 본 연구에서는 작품 소개글이 가장 중요한 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 이러한 연구 결과는 웹소설 추천 시스템의 개발과 운영에 있어서 중요한 참고 자료가 될 것으로 예상된다.
현재 도시는 문제를 해결하고 경쟁력 향상을 위하여 ICT 기술을 접목시킨 지능형 도시에 집중하고 있다. 이러한 지능형 도시는 U-City, Smart City 등으로 정의되어 추진되고 있다. 이러한 추세 속에 U-City와 Smart City의 차이점이 무엇인지 제기되고 있다. 이에 본 연구는 타 연구와의 차별성으로 텍스트마이닝을 활용하여 논문 추세를 분석하고자 하였다. 본 연구는 지금까지 논문 추세를 통해 U-City와 Smart City의 차이점을 분석 도출하여, 향후 U-City 연구의 방향에 일조하고자 한다. 이러한 분석을 통해 국내 U-City는 도시에 대한 실제적 적용에 초점을 두고 있는 반면 Smart City는 단일 서비스 제공이나 기술개발 쪽에 초점을 두고 있다고 유추할 수 있었다. 그러나 본 연구에서는 키워드 집합의 구성에 주관적인 의견이 반영되었고, 키워드와 초록만을 분석하였다는 한계점을 지니므로 논문의 본문 또는 관련 연구보고서 등에 대한 추가적인 연구를 통해 U-City와 Smart City의 차이점을 확인하는 것이 필요하다.
본 연구는 중소벤처기업부가 영위하는 비즈니스지원단의 운영효율성 제고에 관해 제언을 하고자 수행되었다. 이를 위해 비즈니스지원단 홈페이지에 게재되어 있는 7천여 개의 상담 사례와 현장클리닉 사례의 제목을 크롤링한 후 유효 키워드를 중심으로 한 워드클라우드 분석과 연관어분석을 실시하였다. 주요 결과로써, 상담사례의 분야별 빈도는 창업, 경영전략, 인사노무, 금융 순으로 많았으며 법무, 정보화, 수출입 순으로 적었다. 워드클라우드 분석 결과, 상담수요와 관련하여 높은 빈도를 보인 키워드는 소상공인, 수출, 방법, 절차, 등록, 인증 순이었다. 또한 최근의 중소기업의 상담 요구는 주로 소상공인에 대한 지원과 대출인 것으로 파악되었다. 본 연구의 성과는 빅데이터 분석을 활용하여 비즈니스지원단의 상담분야에 대한 적시 개편 필요성과 지원단 인력 모집 및 상담분야에의 배치 등과 같은 지원단 운영정책의 효율성에 대한 시사점을 제시했다는 점이다. 향후 연구의 한계점을 보완하여 인관관계 분석과 네트워크 분석까지 연구를 확대해 나가고자 한다.
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.
본 논문은 확률기반 자연어 검색 시스템 POSNIR/E를 이용한 여러 가지 유사 적합성 피드백 방법들이 검색 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있는 정도를 보여주고, 확률 기반 정보 검색 시스템에 적합한 유사 적합성 피드백 수행 방법을 제시한다. POSNIR/E는 한국어 자연어 검색 시스템, POSNIR를 기반으로 만들어진 영어 자연어 검색 시스템이다. 이 시스템은 성능 향상을 위한 질의 확장의 방법으로 검색 단계에서 유사 적합성 피드백을 사용한다. 검색 단계에서 영어 태거에 의해 태깅된 사용자 질의로부터 질의어를 추출하고 초기 검색을 수행한다. 유사 적합성 피드백을 위하여 초기 검색 결과 중 상위 5개의 문서에 나타나는 키워드를 중요도에 따라 내림차순 정렬하여 상위 10개의 키워드를 초기 질의어에 확장한다. 이렇게 확장된 질의어로 최종 검색을 수행한다. TREC 평가용 테스트 컬렉션 WT10g와 TREC-9의 질의 적합문서 집합을 이용하여 여러 가지 TSV 함수를 사용하여 검색 성능을 평가 하였다. 실험 결과 유사 적합성 피드백을 사용할 경우 TSV 함수에 확률 모델의 CF 요소 뿐만 아니라 TF 요소 등을 적용 시킬 경우 성능 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 색인어와 검색어로 단일어 뿐만 아니라 복합어도 사용할 경우 성능이 향상됨을 알 수 있다.
지난 5년간 우리나라 R&D투자는 연평균 12.2%씩 증가하고 있다. 연구개발 중복 투자 방지와 독창성 도출을 위해서는 유사 중복과제 수행의 사전방지가 필요하고, 이를 위해 과제 유사도의 정확도를 개선할 필요가 있다. 본 논문에서는 유사 중복과제 수행의 사전방지를 위한 과제 유사도 측정 개선모형을 제안한다. 과제 유사도 측정 개선모형은 크게 두 단계로 정의된다. 먼저 추출단계에서 Document Vector를 기반으로 한 검색엔진에 연구보고서 초록을 추가한다. 다음은 분석단계에서 과제 키워드에서 복합 키워드 중심으로 생성한 과제의 연구주제망과 항목별 가중치를 활용하여 유사도를 측정한다. 실험결과 과제정보만을 활용한 기존방식보다 연구보고서 초록을 활용한 개선모형의 유사도가 평균 0.19이상 개선되었고, 단순키워드를 활용한 기존방식보다 복합 키워드 기반의 연구주제망과 항목별 가중치를 활용한 개선모형의 유사도가 평균 9.25이상 감소되었다. 연구보고서 초록이 유사도에 영향을 미치고 있고, 복합 키워드 기반의 연구주제망을 활용함으로써 유사도에 대한 정확도를 판단할 수 있는 범위가 확대되는 것을 확인하였다. 또한, 추가된 사항의 폭이 넓으면 넓을수록 유사도의 정확도가 높아지는 것과 과제정보 등 검색대상의 모집단이 클수록 과제 유사도의 정확도가 높아지는 것도 실험을 통해 확인하였다.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 물체의 위치 이동이나 회전, 크기 변화 등과 같은 각종 변환에 민감하지 않은 불변모멘트(invariant moments)값의 특성을 이용하여 사용자 질의로서 입력된 객체를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 실험결과, precision 85%, recall 23%의 높은 검색효율을 보였고 기존의 전체 영상의 특징을 가지고는 정확히 표현할 수 없는 객체들의 모양을 정확히 표현해 줌으로써 보다 정화한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 자연언어 처리 기술인 구문 분석 모듈을 도입해 단어 이상의 단위인 구 단위를 색인과 검색의 단위로 삼는 구 단위 색인 및 검색 기법의 사용을 제안한다. 초기의 정보검색의 방법으로 단일 주제어를 키워드로 색인하여 검색하는 방식이 널리 사용되어 왔으나 문서의 내용을 정확히 표현하기 어렵고 검색 결과의 문서 집합 또한 너무 커서 사용자의 만족도가 낮다 고도의 문서 처리 측면에서는 웹 문서들 자체가 갖는 다양한 오류들로 인해 현실적으로 충분히 만족할 만할 우수한 성능의 구문 분석 모듈이 구현되기는 어려우므로 상향식 구문 분석 모듈을 구현하여 완전한 구문 분석 결과를 얻지 못하는 많은 문장에 대해서도 가능한 구 단위 색인을 이용하여 검색 정확률과 재현률이 향상되고 검색 과정의 처리 부하도 줄이는 장점을 얻는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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