• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.191-192
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• 2016

Ranked searchable encryption은 모바일 환경 등의 자원 제약적인 환경에 적용 가능한 랭킹기반의 검색가능한 암호화 알고리즘이다. 본 연구에서는 기존 암호화기법에 대한 안전성과 효율성에 대한 분석을 하고, 이를 바탕으로각 기법의 장단점을 분석한 후 향후 연구에 대한 고찰을 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.3
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• pp.268-274
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• 2005

Since introduction of the PageRank technique, it is known that it ranks web pages effectively In spite of its usefulness, we found a computational drawback, which we call norm-leak, that PageRank values become smaller than they should be in some cases. We present an improved PageRank algorithm that computes the PageRank values of the web pages correctly as well as its efficient implementation. Experimental results, in which over 67 million real web pages are used, are also presented.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.13-19
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• 1999

본 논문은 분산, 독립적인 다수의 문서 컬렉션으로부터의 검색결과를 병합하는 컬렉션 융합(collection fusion)문제에 대한 효과적인 랭킹방법을 제시한다. 일반적인 컬렉션 융합 문제란 분산되어 있는 다수의 문서 컬렉션에서 독립적이고 능동적인 검색기들의 검색결과를 효과적으로 랭킹(ranking) 병합하는 것인데, 각기 다른 특성을 가진 다수의 컬렉션을 동일한 검색기를 통하여 검색된 결과를 병합하는 환경과 서로 다른 알고리즘을 갖는 검색기를 통한 검색 결과 병합 환경으로 나누어 질 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 특성을 갖는 다수의 컬렉션을 서로 다른 알고리즘을 갖는 검색기들을 통하여 검색한 결과를 병합하는 방법을 제시한다. 각 컬렉션에 학습 질를 넣어 얻은 정보를 토대로, 실제 질의를 넣었을 때 각각의 컬렉션에서 나온 결과가 통합 결과 집합에서 차지하는 비율과 각 문서의 순위를 결정한다. 기존 연구에서 사용한 방법들은 랜덤성에 의존한 비결정적인 랭킹 방법을 제시하거나, 단순하게 검색결과 집합의 문서 수를 바탕으로 인터리빙(interleaving)하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 학습 질의에서 나온 정보를 기반으로 결정적이면서도 보다 효과적인 랭킹 방법을 제시한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.250-253
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• 2007

본 논문에서는 현재 검색 엔진의 랭킹 방식의 문제점과 인터페이스의 문제점을 해결하기 위하여 노력하였다. 기존의 페이지간 링크와 같은 부가적 정보를 이용한 인기도 기반 랭킹의 문제점을 단어간의 수식 관계를 이용한 의미 기반 랭킹 알고리즘의 제시를 통해 해결하였다. 또한 검색어와 연관된 단어를 수식 관계를 이용하 계산, 시각화하여 제공함으로써 사용자가 잘못된 검색어로 검색을 시작하였더라도 항상 올바른 검색 결과를 얻을 수 있도록 도왔으며 각 검색 결과와 함께 원문을 요약해 제공함으로써 검색 결과를 일일이 클릭해 보지 않고도 내용을 쉽게 유추할 수 있도록 도왔다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.2
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• pp.123-131
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• 2020

The text ranking algorithm is a representative method for keyword extraction, and its importance is emphasized highly. In this paper, we compare the performance of recent research and experiments with TF-IDF, SMART, INQUERY and CCA algorithms, which are used in text ranking algorithm.. After explaining each algorithm, we compare the performance of each algorithm based on the data collected from news and Twitter. Experimental results show that all of four algorithms can extract specific words from news data equally. However, in the case of Twitter, CCA has the best performance to extract specific words, and INQUERY shows the worst performance. We also analyze the accuracy of the algorithm through six comparison metrics. The experimental results present that CCA shows the best accuracy in the news data. In case of Twitter, TF-IDF and CCA show similar performance and demonstrate good performance.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.322-327
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• 2007

2005년 12월 개정된 정보통신기술교육 지침에 따르면 컴퓨터의 과학적인 요소를 '정보처리이해' 단계에서 도입하였다. 자료구조와 알고리즘, 프로그래밍의 기초를 교육하도록 개정하였는데 현장 교사들이 그 내용을 잘 이해하지 못하고 있어 교육하기에 많은 어려움이 있다. 본 연구는 '정보처리이해' 과정을 가르치는데 도움이 되는 구체적인 웹문서를 검색 수집 정리 분류하여 ICT교사들에게 제공한다. 또한 ICT교사들이 참조한 웹문서에 대해 활용도를 평가하고 높은 점수의 웹문서를 상위에 링크시키는 다이나믹한 랭킹 시스템에 관한 설계이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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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.