• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.165-169
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• 2009

오늘날 인터넷 검색은 하루가 다르게 발전되고 있다. 주로 키워드 매칭에 의존을 둔 지금의 검색 서비스들은 사용자 중심의 아이템들을 개발해 정보검색의 경과시간 및 결과의 분류면에서 우수함을 보여주고 있다. 질의어의 의미에 유사한 검색은 아직은 발전하는 단계로, 내용에 기반을 둔 검색 환경에 초점이 맞춰지고 있다. 이와 관련하여 행렬의 특이치 분해(SVD)를 이용한 잠재적 의미 색인 기법(LSI)을 본 연구에서 다루고자 한다. 구축한 시스템의 성능 평가는 재현도 계산으로 비교되었는데 작은 크기의 특이값(singular value)들 생략에 의한 SVD의 성능과 그것을 재이용, 질의어에 대한 의미 구조상 근접한 용어들을 찾아 질의어를 확장한 후 적합한 문서들의 검색을 사용한 특이값 개수, 유사단어 확장 개수를 달리하여 실험하였다. 실험 결과, 특이값 2개를 사용한 잠재적 의미 색인이 특이값 3개를 사용한 잠재적 의미 색인보다 보다 나은 성능을 보였다. 그리고 조건을 달리한 모든 잠재적 의미 색인의 경우 단어 매칭에 의한 적합문서 검색보다 별 뚜렷한 나은 결과는 보이지 않았다. 하지만 의미적으로 관계가 깊은 유사어들을 찾아냈고, 의미적으로 가장 관계 깊은 문서를 대부분의 경우에서 순위 1위로 찾아내는 부분적 우수함을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.5
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• pp.414-422
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• 2001

This paper proposes a classifier of music genre using time delay neural network(TDNN) fur an audio data retrieval systems. The classifier considers eight kinds of genres such as Blues, Country, Hard Core, Hard Rock, Jazz, R&B(Soul), Techno and Trash Metal. The comparative unit to classify the genres is a melody between bars. The melody pattern is extracted based un snare drum sound which represents the periodicity of rhythm effectively. The classifier is constructed with the TDNN and uses fourier transformed feature vector of the melody as input pattern. We experimented the classifier on eighty training data from ten musics for each genres and forty test data from five musics for each genres, and obtained correct classification rates of 92.5% and 60%, respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.581-584
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• 2017

컴퓨터나 모바일 기기 사용자들이 필요한 자료나 정보 등을 검색하거나 콘텐츠가 있는 웹사이트를 찾는 경우, 흔히 사용하는 검색만으로는 어려움을 겪을 때가 존재한다. 이에 본 논문은 이러한 불편함을 최소화하기 위해 스마트폰 이용자가 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 경우, 분야별로 중요한 사이트들을 모아 해당 콘텐츠가 있는 사이트를 리스트로 제공해주는 어플리케이션을 개발하였다. 이는 사용자들에게 원하는 콘텐츠가 있는 사이트를 좀 더 쉽게 찾을 수 있도록 편리성을 줄 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.547-550
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• 2004

기존 전자상거래 플랫폼과 컨텐츠는 데이터의 확장 및 통합이 고려되지 않은 HTML을 중심으로 한 표현 기반 기술로 되어 있고, 특히 전자상거래 사이트별로 상품 정보에 대한 분류체계가 상이함으로 인해 구매자에게 상품별 비교와 검색에 있어서 많은 시간이 낭비되고 또한 정보의 공유가 어려운 기술로 인하여 판매자와 구매자 모두의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 최근 차세대 웹 기술로 각광받고 있는 시맨틱 웹 기반 기술인 RDF/RDFS를 이용하여 기존 이종의 상점에 제시된 상품정보를 RDF 문서로 생성하고, OWL을 사용하여 상품 지식 기반온톨로지를 구축한 뒤, RDF 문서와의 분석과 매칭을 통하여 이종의 상점에 표현된 상품을 실시간으로 비교 검색하는 시스템을 설계 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.306-315
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• 2005

기존 전자상거래 플랫폼과 컨텐츠는 데이터의 확장 및 통합이 고려되지 않은 HTML을 중심으로 한 표현 기반 기술로 되어 있고, 각 사이트별로 상품 정보에 대한 분류체계가 상이하여 구매자들이 상품별 비교와 검색에 있어서 많은 시간을 낭비하는 등 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 전자상거래 사이트들 간의 효율적인 정보 공유의 필요성이 제기 되고 있다. 또한 정보의 공유가 어려운 기술로 인하여 판매자와 구매자들의 다양한 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최근 차세대 웹기술로 각광받고 있는 시맨틱 웹 기반 기술인 RDF/RDFS를 이용하여 기존의 상점에 제시된 상품정보를 Wrapper 기술을 이용하여 필요한 정보만을 추출한 뒤, 이것을 기반으로 RDF 트리플과 문서로 생성한다. 상품 정보에 대한 온톨로지를 설계한 뒤 이를 Web Ontology Language (OWL)를 사용하여 상품 지식 기반 온톨로지를 구축하고, 이를 RDF 트리플과 문서와의 분석과 매칭을 통하여 이종의 상점에 표현된 상품들을 실시간으로 비교 검색하고 동적으로 상품에 대한 지식 기반 온톨로지를 생성하는 웹 온톨로지 시스템을 설계 제안하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.304-313
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• 2005

RSS와 같은 신디케이션 기술은 사용자가 스스로 웹사이트에 접근하지 않아도, 새롭게 업데이트 되는 정보가 있을 때마다 RSS Aggregator를 통해 사용자에게 알려줌으로써 편리성을 가져다준다. 이러한 기술을 이용한다면 학습자들은 새로운 웹 문서가 게시될 때마다 해당 사이트를 방문할 필요 없이, 자동으로 신규 정보만 얻어오는 학습 자료의 습득 도구로서 활용이 가능하다. 하지만, 정의가 새롭게 추가되는 여부만을 판단하는 기존의 RSS Aggregator의 경우에 등록된 채널수가 늘어갈수록 사용자는 자신이 원하는 정보를 찾기 위해, 정보를 분류하고 검색하는 작업에 많은 노력을 기울여야한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 사용자에게 의다 효율적인 정보 전달을 위해, 사용자 스스로 관심분야를 생성하여, 사용자에게 전달되는 신규자료는 각 분야에 자동적으로 분류되며, 사용자가 지정해 놓은 조건에 적합하도록 콘텐츠를 제공 받을 수 있는 시스템을 설계하였다. 신규자료를 분야에 자동적으로 분류하기 위해 초기 분류된 문서로부터 분야별 색인어 추출 방안을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.47 no.3
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• pp.139-160
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• 2013

Ten Web sites from educational policy authorities, educational research institutions, professional educational, and national libraries that provide educational policy information services are investigated using content analysis method. They are analyzed using various types of information sources, classification schemes, and functions of information retrieval. Standardization of classification scheme of educational policy information, standardization of meta data items, improvement of retrieval systems, provision of personalized information services to educational policy authorities, operation of specialized policy information centers, and cooperation among professional institutions are suggested. A model of a specialized educational policy information center is proposed.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.7
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• pp.464-469
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• 2015

Long-term electrocardiogram data can be acquired by linking a Holter monitor to a mobile phone. However, most systems are designed to detect arrhythmia through heartbeat classification, and not just for supporting clinical decisions. In this paper, we propose an Abstracting algorithm, and introduce an analogous pateint search system using this algorithm. An analogous patient searcher summarizes each patient's typical pattern using the results of heartbeat, which can greatly simplify clinical activity. It helps to find patients with similar arrhythmia patterns, which can help in contributing to diagnostic clues. We have simulated these processes on data from the MIT-BIH arrhythmia database. As a result, the Abstracting algorithm provided a typical pattern to assist in reaching rapid clinical decisions for 64% of the patients. On an average, typical patterns and results generated by the abstracting algorithm summarized the results of heartbeat classification by 98.01%.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.11
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• pp.412-425
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• 2008

One of the important elements for improving academic achievement of learners in education through e-learning is to support learners to study by finding questions they want with providing various evaluation questions. However, most of question retrieval systems usually depend on keyword search based on only a syntactical analysis and/or a hierarchical browsing system classified by the topics of subjects. In such a system it is not easy to find integrative questions associated with each other. In order to improve this problem, in this paper we proposed a question management and retrieval system which allows users to easily manage questions and also to effectively find questions for study on the Web. Then, we implemented a system that gives to access questions for the domain of C language programming. The system makes it possible to easily search questions related to not only a single theme but also questions integrated by interrelationship between topics and questions. This is done by supporting to be able to retrieve questions according to conceptual interrelationships between questions from user query. Consequently, it is expected that the proposed system will provide learners to understand the basic theories and the concepts of the subjects as well as to improve the ability of comprehensive knowledge utilization and problem-solving.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.5
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• pp.189-196
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• 2014

Recently, the need for retrieving documents is growing in SNS environment such as twitter. For supporting the twitter search, a clustering technique classifying the massively retrieved documents in terms of topics is required. However, due to the nature of twitter, there is a limit in applying previous simple techniques to clustering the twitter documents. To overcome such problem, we propose in this paper a new clustering technique suitable to twitter environment. In proposed method, we augment new terms to feature vectors representing the twitter documents, and recalculate the weights of features using Korean Wikipedia. In addition, we performed the experiments with Korean twitter documents, and proved the usability of proposed method through performance comparison with the previous techniques.