• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.123-125
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• 2011

본 논문은 스마트 디바이스와 소셜네트워크의 커뮤니티 기능을 활용하여 정보와 지식을 위한 실시간 질의응답 시스템을 제안한다. 정보와 지식의 양이 증가 하고 인터넷과 스마트 디바이스의 발전으로 인하여 지식검색의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 사용자의 질문을 정확히 이해하고 관련된 답변을 제공해주기 어렵다. 본 논문에서 제안하는 질의응답 시스템은 스마트 디바이스를 이용하고 SNS와 같이 커뮤니티 기반의 서비스를 적용한 실시간 커뮤니티형 질의응답 시스템이다. 사용자의 질문을 분석하여 관심사가 같은 사용자들을 그룹화 하고 관심사가 같은 사용자끼리 질문과 답변을 할 수 있는 서비스를 제공하여 질문과 답변을 효율적으로 주고받을 수 있다. 또한 사용자 피드백을 적용하여 사용자 랭킹을 보여줌으로써 사용자들의 답변률을 향상 시키고 스팸성 답변자에게 제한을 할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1885_1886
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• 2009

Wiki시스템은 공유와 참여의 장점을 갖고 있지만 이로 인해 정확성과 유효성을 보장하지 못하고 잘못된 자료들이 많아 질수 있는 점과 재사용이 어렵다는 취약점이 있다. 그러므로 효율적으로 지식의 획득, 유지, 및 공유할 수 있는 지식관리가 필요하다. 본 논문에서 제안하는 지능형 문서검색 시스템은 메타데이터를 활용하여 지식그룹을 생성하고 랭킹기법을 활용한 지능형 문서검색 시스템을 제안한다. Dokuwiki를 활용한 지능형 문서검색 시스템은 이동성과 효율성 정확성이란 특징을 갖는다. Dokuwiki는 미니 웹 서버에서 실행되기 때문에 Mobile또는 PDA등 이들 첨단 정보통신 기기를 사용한다면 지식관리가 자유롭기 때문에 더욱 편리하고 효율적인 지식관리 시스템이 가능할 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.27-30
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• 2003

웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.470-472
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• 2003

본 논문에서는 개념 그래프 기반 검색 시스템의 검색의 성능을 개선시키고자 Hits 알고리즘을 적용하였다. 기존 개념 그래프 기반 검색 시스템의 anchor text분석을 통하여 개념을 추출하고 있는 시스템에서 더 나아가 하이퍼 링크의 선호도의 특성을 살려 하이퍼링크에 문서가 얼마나 연결되어 있는지, 참조하고 있는지에 따라 해당 검색된 문서들의 중요도를 찾아서 순위를 매기는 실험을 하였다. 종래에는 해당 검색어의 빈도순으로 개념의 결과를 나타내 주었는데, 본 시스템 구현 후에 랭킹알고리즘을 적용하여 해당검색에 유용한 정보를 가지고 있는 페이지들(authorities)과 유용한 정보를 보유하고 있는 페이지의 링크를 보유하고 있는 페이지들(hubs)를 각각 순위 순으로 보여주게 되었다. 그리하여 사용자는 실제 검색시에 개념상으로 분류된 문서 중에 중요도가 높은 문서를 사용자에게 우선으로 접하게 되었으며, hub어 의해서 중요도가 높은 문서를 한눈에 볼 수도 있을 뿐 아니라, anchor text 어서 나타나지 않은 중요한 정보를 가진 문서도 검색할 수 있었다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 동계학술대회
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• pp.57-60
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• 2018

거꾸로 교실의 성패에 중요한 역할을 하는 온라인 예습 활동은 학습의 성패를 좌우하지만 이 예습활동은 학습자에게 부담의 요소로 작용한다. 따라서 온라인 예습활동에 참여도와 흥미도를 높여 줄 수 있는 방안으로 온라인 강의 시스템에 게임화 요소를 추가하여 그 효과성을 비교 분석하고자 한다. 본 논문은 유튜브 링크를 이용한 전통적인 온라인 학습과 게임화 요소가 적용된 온라인 강의 시스템을 이용한 예습활동의 참여도와 학업성취도가 차이를 보이는지, 또 온라인 강의 시스템의 단어게임결과와 학업성취도의 결과가 연관성이 있는지, 온라인 강의 시스템의 단어게임의 랭킹 시스템은 학습자들의 흥미와 재미를 높여 주었는지 알아보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.753-756
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 추천시스템은 무수히 많은 정보들에 대하여 사람들이 적절한 선택을 할 수 있도록 도와준다. 사용자에게 필요한 정보를 찾아주고, 정보들의 우선순위를 결정해주는 추천시스템에 있어서 사용자의 위치는 보다 가치있는 정보를 제공할 수 있는 도구가 된다. 위치기반 추천시스템은 사용자가 아이템들로부터 얼마나 멀리 떨어져있는가를 고려하여 상위 리스트들을 제공할 수 있어야 한다. 하지만 일반적인 추천시스템에서 주로 사용되고 있는 기존의 사용자 기반 협업필터링 기법은 사용자의 자발적인 정보 입력에 의존함으로써 일정한 수의 사용자 정보가 축적되어 있지 않으면 정확한 추천이 불가능한 단점이 있다. 본 논문에서는 아이템에 기반한 협업 필터링 기법을 확률적으로 분석하고, 아이템의 위치에따라 랭킹을 부여하는 방법과 사용자의 위치정보를 추천알고리즘에 적용시켜 보다 정확하고 효율적인 추천방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.103-105
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• 2002

이 논문에서는, PC 클러스터 환경에서 질의 확장을 사용하는 정보 검색 시스템 (IR)을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 이 정도 검색 시스템은 문서 집합을 저장하고, 문서 집합은 역색인 파인 (IIF)로 색인되고, 랭킹 방법으로 벡터 모델을 사실하며, 질의 확장 방법으로 코사인 유사도를 사용한다. 질의 확장이란 사용자가 준 원래의 질의에 연관된 단어를 추가하여 검색 효율을 향상시키는 것이다. 여기서 제안하는 병렬 정보 검색 시스템에서는 역색인 과일은 여러 개로 분활되는데 lexical 분할 방법과 greedy 분할 방법을 사용한다. 사용자의 질의가 들어오면 질의확장을 하여 여러 개의 단어로 이루어진 확장된 질의가 만들어 지는데 이 확장된 질의를 구성하는 단어들은 각 단어와 연관된 IIF를 가지고 있는 노드에 보내어져서 병렬로 처리된다. 실험을 통하여 병렬 IR 시스템의 성능이 질의 확장과 IIF의 두 가지 분한 방법에 의해 어떻게 영향을 받는지 보인다. 실험에는 표준 한국어 테스트 말뭉치인 EKSET과 KTSET을 사용하였다. 실험에 따르면 greedy 분활 방법이 lexical 분할 방법에 비해 20%정도의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.1026-1029
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• 2014

MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) 기반의 게임 서비스는 현재 가장 관심을 받고 있는 게임 장르의 한 종류이다. MOBA 장르와 같은 게임들은 플레이어의 실력도 중요하지만 같은 팀원간의 협력과 전략이 중요한 요소 중에 하나이다. 이러한 상황에서 악의적의 의도로 자신의 비정상적인 플레이를 한다거나 욕설 등의 팀의 사기를 저하시키는 플레이어들이 문제가 되고 있다. 이러한 플레이어들의 제재를 위해 몇 가지 시스템들이 제안 되고 있지만 그들에 대한 판단은 쉽지 않다. 그래서 본 논문에서는 PageRank 를 기반으로 하는 불량 플레이어의 판단에 대한 보조 시스템을 제안 한다. 이 시스템의 MOBA 게임 플레이어의 플레이 횟수, 신고 횟수, 신고 받은 횟수 등의 자료들을 이용하여 플레이어의 Judgment Points 와 Bad Player 지수를 파악하며 이를 기반으로 생성된 Bad Player 랭킹을 통하여 불량 플레이어 검색에 도움을 줄 것으로 예상된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.656-662
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• 2012

본 논문에서는 그래프기반 문장랭킹 방식인 문장 상호 추천과 문장의 주관, 객관 성향을 이용하는 문장 성향 분석을 혼합한 새로운 요약문 추출 방법에 대해서 기술한다. 문장 상호 추천에서는 문장을 단어벡터로 변환한 후에 LSA를 이용하여 문장과 문장 사이의 유사도 점수를 계산하였다. 이렇게 얻어진 유사도와 각 단어의 희귀도(Rarity Score)를 기반으로 문장과 문장 사이의 연결 강도를 정의하여, 그래프 기반 문장 랭킹 방식을 적용 하였다. 한편, 문장성향 분석에서는 주관, 객관 성향을 결정하기 위해서 기존의 Golden Standard 단어 성향 분류를 기반으로 워드넷을 확장하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 통해 각 단어들의 성향을 판단하고 단어들의 평균 성향을 문장의 전체 성향에 반영하여, 주관적 성향을 띄는 문장들을 선택하였다. 최종적으로 문장 상호 추천 결과와 문장 성향 분석 결과를 혼합하여 주어진 문서로부터 요약문을 추출하였다. 요약문 추출 기능의 객관적인 성능 평가를 위하여 추출된 요약문 토대로 한 분류게임을 실시하였고, 그 결과를 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 비교함으로써, 제안한 모델의 효과성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.523-524
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• 2016

본 논문에서는 링크드 데이터를 위한 대용량 RDF 저장 및 검색 시스템을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장과 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 제안 시스템은 저장 관리자, 인덱스 구조, 그리고 질의 처리기로 구성되어 있다. 저장 관리자는 대용량 RDF 데이터를 처리하기 위해 그래프 데이터베이스에 데이터를 분산 저장하며, 인덱스 구조는 다차원 히스토그램, 보조 인덱싱, 그리고 그래프 인덱싱 기법이 구현된다. 질의 처리기는 SPARQL 또는 NoSQL 질의를 사용하여 질의 최적화 및 랭킹기법이 적용된 RDF 트리플 검색을 수행한다.