Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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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.
This paper describes a question analysis and expansion based on semantics for on efficient information retrieval. Results of all information retrieval systems include many non-relevant documents because the index cannot naturally reflect the contents of documents and because queries used in information retrieval systems cannot represent enough information in user's question. To solve this problem, we analyze user's question semantically, determine the answer type, and extract semantic features. And then we expand user's question using them and syntactic structures which are used to represent the answer. Our similarity is to rank documents which include expanded queries in high position. Especially, we found that an efficient document retrieval is possible by a question analysis and expansion based on semantics on natural language questions which are comparatively short but fully expressing the information demand of users.
In order to process video data effectively, we need to save its content on database and a content-based retrieval method which processes various queries of all users is required. In this paper, we present VRS(Video Retrieval System) which provides similarity query, SQBE(Scene Query By Example) query, and content-based retrieval by combining the feature-based retrieval and the annotation-based retrieval. The SQBE query makes it possible for a user to retrieve scones more exactly by inserting and deleting objects based on a retrieved scene. We proposed query language and query processing algorithm for SQBE query, and carried out performance evaluation on similarity retrieval. The proposed system is implemented with Visual C++ and Oracle.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.442-444
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2004
TV-Anytime은 차세대 디지털 방송을 위한 표준으로 기존의 방송시스템에서 방송 서비스 제공자가 사용자에게 방송 프로그램을 일방적으로 전송하는 것과는 달리 사용자가 다 채널 환경하에서 관련 메타데이터를 이용하여 채널을 직접 검색하고 검색한 정보를 저장하였다가 시간과 장소에 무관하게 사용하는 것을 목표로 한다 이러한 환경을 가능하게 하기 위하여 본 논문에서는 TV-Anytime 메타데이터를 저장 및 관리하고 검색하기 위한 시스템을 설계 및 구현한다. TV-Anytime기반 메타데이터 관리 시스템은 메타데이터의 특성을 파악하여 일반적인 메타데이터 관리 방법보다는 TV-Anytime 메타데이터에 특화된 방법으로 설계하고 구현하였다. 또한, 사용자에게 보다 풍부한 질의를 제공하기 위해서 MPEG7을 추가하여 내용기반 검색을 가능하도록 할 뿐만 아니라, XQuery를 검색을 위한 질의어로 사용하여 시스템간의 상호운용성을 보장하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.503-505
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2019
본 논문에서는 기존 웹툰 장르 검색 시스템의 단점을 보완하기 위해 키워드 기반 유사 장르 검색 시스템을 제안한다. 기존 웹툰의 장르와 키워드를 분석하여 44개의 장르를 설정하고 해당 장르에 적합한 웹툰을 수집한다. 나무위키와 위키피디아 문서로 학습된 Word2Vec모델에 기반하여 계산한 사용자 입력 키워드와 44개의 장르간 유사도로 사용자 입력에 가장 유사한 장르를 찾는다. 유사 장르에 포함되는 웹툰을 결과로 출력하여 사용자가 선호하는 장르의 웹툰을 제시한다. 실험 결과에서는 나무위키에서 '장르'로 검색하여 얻는 작은 크기의 문서 집합에서 Word2Vec을 학습한 모델에서 가장 높은 검색 성능을 보였다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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1997.10a
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pp.437-443
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1997
객체를 기반으로 하는 소프트웨어 부품의 재사용은 개별 부품의 효율적 관리와 이 것의 적절한 조합을 통해 소프트웨어 생산성을 극대화한다. 이를 위해서는 클래스 라이브러 리 화에 의한 명확한 식별과 분류, 정제, 저장으로 사용자 요구에 맞는 부품을 쉽게 검색할 수 있으며 새로운 부품의 수정과 합성이 가능한 재사용 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문 에서는 객체지향을 기반의 소프트웨어 개발에 있어 브라우징 기법을 적용하여 사용자 요구 에 맞도록 재사용 부품들을 분류, 저장, 검색하여 재상용 할뿐더러 검색된 클래스가 사용자 의 요구에 맞도록 수정-합성 과정을 통해 재사용 가능하게 하는 다중 뷰 재사용 통합 시스 템인 MRIS (Multi-View Reuse Integrated System)를 구현하였다.
In the current Internet environment where there is high space complexity of information, search engines aim to provide accurate information that users want. But content-based method adopted by most of search engines cannot be used as an effective tool in the current Internet environment. As content-based method gives different weights to each web page using morphological characteristics of vocabulary, the method has its drawbacks of not being effective in distinguishing each web page. To resolve this problem and provide useful information to the users, this paper proposes an evaluation method based on categories. Category-based evaluation method is to extend query to semantic relations and measure the similarity to web pages. In applying weighting to web pages, category-based evaluation method utilizes user response to web page retrieval and categories of query and thus better distinguish web pages. The method proposed in this paper has the advantage of being able to effectively provide the information users want through search engines and the utility of category-based evaluation technique has been confirmed through various experiments.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.505-507
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2005
시맨틱 웹 서비스 검색시스템은 제공자가 기술한 웹 서비스 시맨틱 기술을 웹 서비스 사용자의 요청에 의해 검색하여 사용자에게 반환한다. 이러한 검색은 의미적 비교를 통해 이루어지며, 의미적 비교는 OWL-S[4]와 같은 표준을 통해 기술된 웹 서비스의 입력과 출력, 조건, 효과(Input, Output, Precondition, Effect) 즉, IOPE 와 사용자의 요청의 그것에 대해 수행된다. 하지만, 이러한 검색은 때때로 웹 서비스를 이용하여 이용자에게 서비스를 제공하는 지능형 에이전트에게 적합하지 않다. 지능형 에이전트는 웹 서비스의 실행을 위한 입력의 변환과 반환된 출력의 선택을 통해 서비스를 이용 가능하므로 IOPE의 형식에 대한 정확한 일치를 요구하지 않는다. 본 논문에서는 지능형 에이전트에 보다 융통성 있는 검색 서비스의 제공을 위한 제약조건을 기반으로 시맨틱 웹 서비스 검색시스템에 대하여 설명한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.87-89
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1998
정보 기술의 발달로 문헌정보의 양이 증가하고 있지만 정확하고 빠른 정보를 지역적으로 분산된 서지정보 데이터베이스에서 찾기에 이미 개발된 방식으로는 시간이 많이 걸린다. 현재 사용중인 텔넷(telnet)을 통한 방식이나. 웹/CGI 기술을 이용한 방식은 문헌정보가 존재하는 각각의 서버를 사용자가 한번에 하나씩 접속하여 검색을 해야 하므로 검색시간이 많이 걸릴 뿐 아니라, 사용자는 각 서버마다 상이한 검색방법을 익혀야 한다. 최근에 이러한 단점들을 개선하기 위해 한곳에서 종합적인 서지 및 본문정보검색을 하는 통합 검색시스템이 중앙 집중형 시스템을 모델로 하여 구축되고 있으나 이 방식 역시, 자료의 불일치성, 시스템 공장과 과부하등 여러 문제점들을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제들의 해결책으로 분산 서지정보 통합검색시스템 DBIRS를 제안하고 구현한다. DBIRS는 웹 환경하에서 CORBA 기술과 Java언어를 이용함으로서, 단일 사용자 인터페이스로 병렬 복수질의를 수행하여 동시에 각 도서관에서 자료를 찾을 수 있다. 또한 객체를 기반으로 하는 표준 모델을 사용하여 소프트웨어의 개발과 확장을 가능하게 하고, 향후 멀티미디어 데이터나 웹과 같은 비 정형 데이터 시스템과의 통합을 쉽게 해준다.
시맨틱 웹 기반의 차세대 정보 서비스인 OntoFrame2007은 시맨틱 웹과 웹 2.0 기술을 상호 보완하여 개발한 플랫폼으로 URI기반의 개체 중심적 통합 검색을 통해 Topic, Person, Event 기반의 개체 페이지를 구성한다. 각 페이지에는 Add-on 서비스를 통해 연구자 그룹, 연구자 네트워크, 통계 정보를 제공하며, 매쉬업 기술을 이용하여 매핑 서비스, 도서 서비스를 제공한다. OntoFrame2007은 서비스 설계 과정에서 Google, Google Scholar, CiteSeer, yesKisti 사이트와 비교하여 사용자의 요구사항 및 각 서비스의 장점을 최대한 반영시켰으며, 개발 단계마다 반복적 사용성 평가를 통해 사용자 중심의 서비스를 제공하도록 개선시켰다. 본 시스템에서는 URI를 통해 개체의 모호성을 제거하여 키워드 기반의 통합 검색의 한계를 극복하였으며, 사용자 질의어를 식별하여 단위 서비스로 구성된 최적 개체 페이지를 통해 정교한 검색 서비스를 제공해준다. 개체 페이지들은 키워드 검색 결과, 연구 동향 정보 및 연구자 그룹, 전문가 네트워크 및 지역별 연구 동향 등을 제공해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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