• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.4 no.2
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• pp.85-95
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• 2001

Since documents on the Web are naturally partitioned into many document databases, the efficient information retrieval process requires identifying the document databases that are most likely to provide relevant documents to the query and then querying the identified document databases. We propose a neural net based user feedback learning mechanism for such an efficient information retrieval. Presented learning mechanism learns about underlying document databases using the relevance feedbacks obtained from user's retrieval experiences. For a given query, the learning mechanism, which is sufficiently trained, discovers the document databases associated with the relevant documents and retrieves those documents effectively.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.281-294
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• 2001

HMS(Hallym Mediator System)는 XML을 기본 데이터 모델로 하여 인터넷에 산재하여 있는 분산이질 정보에 대한 통합, 검색기능을 제공하는 미디에이터 시스템이다. 분산이질 정보의 공통 스키마 구조로서 XML DTD를 사용하며, 각종 정보에 대한 가상의 통합 뷰(view) 생성기능을 제공하여 웹 상의 통합된 가상정보 구조를 표현한다. 웹 상의 일반 사용자는 이와 같이 생성된 뷰 DTD를 근거로 분산이질 정보에 대한 구조적, 내용적 질의를 수행할 수 있다. HMS는 가상접근 기법(virtual approach) 기반의 정보검색 시스템으로서, 사용자 질의는 XML 형태의 소스 매핑정보를 이용하여 각 소스에 대한 부질의로 변환되며, 각 소스로부터의 검색결과는 시스템에 의하여 통합되어 XML 문서 형태로 돌아오게 된다. HMS에서 는 DTD 구동형의 비쥬얼 사용자 인터페이스를 제공하여, 관리자와 일반 사용자에게 직관적이고 간편한 가상정보 구축 및 질의검색 환경을 제공한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.19 no.1
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• pp.5-22
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• 2002

Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However. as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user's action and agent's visit. The proposed agent system learns the user's visiting actions following the input of the data to be searched, and then helps rapid searches of the data wanted.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.177-180
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• 2009

본 논문에서는 문장에서 동사를 파악하여 명사간의 의미를 부여하는 자동학습 온톨로지 기반 정보 검색 시스템을 제안한다. 정보의 양이 무한히 증가하고 있으며 웹의 발전에 따라 적합한 정보를 찾아내야 하는 효율적인 정보 검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 단순히 키워드의 가중치에 따른 검색의 순위화는 사용자의 의미를 이해하지 못한 검색 결과로서 사용자로 하여금 결과를 다시 한번 직접 검색해야 하는 불편함을 제공하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 문장에서 동사를 파악하여 명사 간의 의미를 부여하고 문서 내에서 단어 간의 의미를 파악하여 검색의 질을 개선하는 방법을 논의한다. 또한, 문서에서 단어의 관계를 스스로 학습 가능하여 구축되는 자동학습 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.175-177
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• 2003

차세대 디지털 방송용 메타데이터 표준인 TV-Anytime은 사용자가 직접 원하는 방송을 검색하고 선택하여, 선택한 멀티미디어 데이터를 저장하였다가 시간과 장소에 구애받지 않고 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. Mpeg-7은 멀티미디어 컨텐츠를 위한 메타데이타 표준으로 본 논문에서는 TV-Anytime 메타데이터에서 부족한 내용기반 검색을 위하여 사용한다. 방송용 메타데이터 관리시스템은 TV-Anytime 메타데이터를 저장, 관리하고 검색하는 기능을 수행할 뿐만 아니라 Mpeg-7을 방송용 메타데이터에 추가하여 사용자에게 보다 풍부한 검색을 가능 하도록 내용기반 검색을 지원한다. 또한 메타데이터 관리시스템은 검색을 위한 질의어로 XML 검색을 위한 표준질의어인 XQuery를 사용하므로 상호 운용성을 높일 뿐만 아니라 향후, XML 데이터의 검색이 필요한 어떠한 응용에서도 사용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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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.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.772-776
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• 2009

최근 디지털 음악 시장의 비약적인 발전과 더불어 컴퓨터 시스템을 이용한 음악정보검색 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구가 시스템 구현에 목적이 있고, 시스템에서 행해지는 사용자의 행위에 초점을 맞추기 있기 때문에 사용자들이 정보요구에 대한 만족도가 크지 못한 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 상황인지를 통해 구축된 Life-Log를 기반으로 비슷한 성향의 사용자들을 필터링하는 협업필터링 기법을 사용한 음악정보검색 시스템을 제안한다. 실험결과 음악파일에 대한 메타데이터 검색 시스템에 비해 더 나은 사용자 만족도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.463-464
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• 2019

본 논문은 기계학습을 기반으로 아두이노와 시리얼통신을 통한 사용자의 동작인식을 이용해 보다 간단하게 인터넷상의 원하는 동영상을 찾을 수 있는 검색시스템을 제작하고자 하였다. 이 검색시스템은 Python을 기반으로 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 패턴 분류를 사용하였으며 이를 통해 사용자의 동작을 입력받아 문자를 예측 할 수 있다. 사용자는 이 검색시스템을 사용하기 위하여 우선 문자에 대한 사용자의 동작입력을 통해 학습 데이터 셋을 만들어야 하며 그것을 SVM을 이용하여 학습 모델과 식별자를 만들고, 만들어진 분류기를 통하여 동작인식을 바탕으로 문자의 결과를 예측 할 수 있다. 최종적으로 사용자의 동작인식을 거쳐 만들어진 문자열을 이용해 인터넷 동영상 사이트인 Youtube를 통해 웹 크롤링하여 문자열과 관련 있는 동영상을 찾아준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1403-1406
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• 2003

XML이 가지는 다양한 장점을 이용하기 위해, 음악을 XML로 표현하려는 다양한 연구가 계속되고 있다. 그러나, SMDL, MNML, MusicXML과 같은 기존의 연구는 악보상의 정보를 그대로 표현하거나, 전자 음악의 표준인 MIDI 포맷과의 상호교환성을 중심으로 연구되어 왔기 때문에 음악에 대해 구조-내용 기반 복합 검색을 하기에는 부적합하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 음악의 대표 선율을 이용한 구조-내용 기반 복합 검색을 위한 XML 스키마를 제안한다. 먼저, 본 논문에서는 사용자가 질의할 가능성이 높은 첫 동기, 절정, 일정 유사도 내에서 반복되는 주제 선율을 해당 음악을 대표하는 선율로서 XML 스키마에 표현하였다. 제안한 XML 스키마에 대해 XML 질의 언어를 이용하여 구조-내용 기반 복합 검색시 전체 선율을 검색하지 않고 대표 선율만을 검색하여 사용자의 응답 시간을 빠르게 할 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3559-3568
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• 1999

The information overload with many information resources is an inevitable problem in modern electronic life. It is more difficult to search some information with user's information needs from an uncontrolled flood of many digital information resources, such as the internet which has been rapidly increased. So, many information retrieval systems have been researched and appeared. In text retrieval systems, they have met with user's information needs. While, in image retrieval systems, they have not properly dealt with user's information needs. In this paper, for resolving this problem, we proposed the intelligent user interface for image retrieval. It is based on HCOS(Human-Computer Symmetry) model which is a layed interaction model between a human and computer. Its' methodology is employed to reduce user's information overhead and semantic gap between user and systems. It is implemented with machine learning algorithms, decision tree and backpropagation neural network, for user adaptation capabilities of intelligent image retrieval system(IIRS).