• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.5
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• pp.530-540
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• 2003

As the amount of information on Internet sites increases, it becomes more necessary to provide information in efficient ways. However, information search methods based on Boolean combination of keywords that most sites provide are difficult to express user's intention adequately so that there are numerous unexpected search results. This paper proposes a conversational agent that provides users with accurate information in a friendly manner through natural language conversation. The agent recognizes user's intention by applying finite state automata to natural language queries, utilizes the intention for structured pattern matching with response knowledge, and thus provides answers that are robust against changes in word order and consistent with the user's intention. To show its practical utility, the agent is applied to the problem of introducing a Web site. The results show that the conversational agent has the ability to provide accurate and friendly responses.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.9
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• pp.749-757
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• 2009

A Internet user can easily access to the target information by web searching using some key-words or categories in the present Internet environment. When some meta-data which represent attributes of several data structures well are used, then more accurate result which is matched with the intention of users can be provided. This study proposes a multiple dimensional vector tagging method for the small web user group who interest in maintaining and sharing the bookmark for common interesting topics. The proposed method uses vector tag method for increasing the effect of categorization, management, and retrieval of target information. The vector tag composes with two or more components of the user defined priority. The basic vector space is created time of information and reference value. The calculated vector value shows the usability of information and became the metric of ranking. The ranking accuracy of the proposed method compares with that of a simply link structure, The proposed method shows better results for corresponding the intention of users.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.1 s.97
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• pp.91-100
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• 2005

It has been proposed diverse methods to use web information efficiently as the size of information is increasing. Most of search systems use a keyword-based method that mostly relies on syntactic information. They cannot utilize semantic information of documents and thus they could generate to users. To solve shortcoming in searching documents, a technique using the Semantic Web is suggested. A semantic web can find relevant information to users by employing metadata which are represented using standard ontologies. Each document is annotated with a metadata which can be reasoned by agents. In this paper, we propose a search system using semantic web technologies. Our semantic search system analyzes semantically questions that user input, and get resolution information that user want. To improve efficiency and accuracy of semantic search systems, this paper proposes DQL(DAML Query Language) engine that employs inference engine to execute reasoning and DQL converter that changes keyword form question of the user to DQL.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.267-273
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• 2020

검색 엔진에 입력되는 질의 중 입력 빈도는 낮지만 상대적으로 길이가 긴 질의를 롱테일 질의라고 일컫는다. 롱테일 질의가 전체 검색 로그에서 차지하는 비중은 높은 반면, 그 형태가 매우 다양하고 검색 의도가 상세하며 개별 질의의 양은 충분하지 않은 경우가 많기 때문에 해당 질의에 대한 적절한 검색어를 추천하는 것은 어려운 문제다. 본 논문에서는 롱테일 질의 입력 시 적절한 검색어 추천을 제공하기 위하여 질의-문서 클릭 정보를 활용한 추출기반 모델 및 Seq2seq와 GPT-2 기반 생성모델을 활용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 실험 및 결과 분석을 통하여 제안 방법이 기존에 대응하지 못했던 롱테일 질의를 자연스럽게 확장할 수 있음을 보였다. 본 연구 결과를 실제 서비스에 접목함으로써 사용자의 검색 편리성을 증대하는 동시에, 언어 모델링 기반 질의 확장에 대한 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.92-97
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• 2006

본 논문에서는 검색엔진을 한번도 접해보지 않은 초보자나 초등학생과 같이 어휘력이 부족하여 키워드 선정에 어려움이 있는 사용자들이 의문대명사가 포함된 질의 문장을 통해 보다 쉽게 웹 문서의 검색이 가능하도록 하기 위하여 의문대명사가 포함된 의문형 구문정보에 기반한 질의 분석 방법을 제안한다. 따라서 정보 검색을 위한 의문대명사형 자연어 질의에 대하여 구문 정보 및 술어 정보에 기반한 질의 분석 및 확장을 통하여 의문대명사를 구체적인 의미의 키워드로 대체하여 사용자의 질의 의도가 보다 명확해 지도록 함으로써 사용자가 원하는 정답 문서가 상위에 랭크되도록 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.100-102
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• 2003

인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와 상관없는 정보를 탐색하여 서비스한다. 그러나 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템들은 서비스 정보의 질을 향상시키기 위하여 DQL(Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 서치(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 서치는 사용자가 입력한 질의들을 의미상으로 해석하고, 이를 통하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 그러나 기존의 시멘틱 서치는 사용자가 복잡한 질의들을 수작업으로 처리하여 원하는 정보를 탐색해야하고 DQL(Daml Query Language)은 자체 추론 기능을 갖지 않기 때문에 DQL엔진에서 각각의 메타데이터들을 비교하여 사용자의 질의에 맞는 해답을 찾아내야 함으로 시스템 과부하 현상이 일어나게 된다. 본 논문은 이러한 기존의 시멘틱 서치 방식의 효율성과 속도를 놀이기 위하여, 사용자 중심의 키워드 형태 질의를 시스템 중심의 DQL로 변환하는 DQL 컨버터 시스템과 추론엔진을 불러내어 전방향 추론과 단일화를 실행하는 DQL 엔진을 제안한다.

• The Journal of Information Technology
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• v.1 no.1
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• pp.13-26
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• 1998

In general Information retrieval systems, improper keywords are often extracted and different search results are offered comparing to user's aim bacause the systems use only term frequency informations for selecting keywords and don't consider their meanings. It represents that improving precision is limited without considering semantics of keywords because recall ratio and precision have inverse proportion relation. In this paper, a system which is able to improve precision without decreasing recall ratio is designed and implemented, as client user module is introduced which can send feedbacks to server with user's intention. For this purpose, keywords are selected using relative term frequency and inverse document frequency and co-occurrence words are extracted from original documents. Then, the keywords are clustered by their semantics using calculated mutual informations. In this paper, the system can reject inappropriate documents using segmented semantic informations according to feedbacks from client user module. Consequently precision of the system is improved without decreasing recall ratio.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.61-67
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• 2000

Generally, relevance, feedback reflecting user's intention has been used to refine the refine the query conditions in image retrieval. However, in this paper, the usage of the relevance feedback is extended to the image database categorization so as to be accommodated to the user independent image retrieval. In our approach, to guarantee a desirable user-satisfactory performance descriptors and the elements of the descriptors corresponding unique features associatiated with of each image are weighted using the relevance feedback where experts can more lead rather than beginners do. In this paper, we propose a proper image description scheme consisting of global information, local information, descriptor weights and element weights based on color and texture descriptors. In addition, we also introduce an appropriate learning method based on the reliability scheme preventing wrong learning from abusive feedback.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.384-389
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• 2008

Recently, the necessity of systems which effectively store and retrieve video data has increased. Conventional video retrieval systems retrieve data using menus or text based keywords. Due to the lack of information, many video clips are simultaneously searched, and the user must have a certain level of knowledge to utilize the system. In this paper, we suggest a natural language based conversational video retrieval system that reflects users' intentions and includes more information than keyword based queries. This system can also retrieve from events or people to their movements. First, an event database is constructed based on meta-data which are generated by domain analysis for collected video in an office environment. Then, a script database is also constructed based on the query pre-processing and analysis. From that, a method to retrieve a video through a matching technique between natural language queries and answers is suggested and validated through performance and process evaluation for 10 users The natural language based retrieval system has shown its better efficiency in performance and user satisfaction than the menu based retrieval system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.99-102
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• 2003

본 논문에서는 JPEG 이미지파일을 효율적으로 검색하기 위해서 확장된 JPEG파일의 포맷을 제안하고자 한다. 확장된 JPEG 파일의 포맷 안에는 JPEG 파일을 검색할 때에 사용될 키워드에 대한 설명, 이미지가 만들어진 날짜, 만든 이, 해상도와 같은 이미지에 대한 정보가 들어가게 된다. 이렇게 확장된 포맷을 어떻게 검색에 이용하는지 보이기 위해서 검색 어플리케이션을 설계하였다. 이 어플리케이션은 사용자가 검색 시에 찾고자 하는 이미지의 정보 값들을 지정해 줌으로써 자시의 의도에 적합한 이미지를 보다 정확하게 찾을 수 있게 된다. 피리고 이렇게 찾아진 이미지들은 여러 이미지 정보값들에 따라 다양한 방식으로 정렬되어 보여 지도록 하였다. 또한 이렇게 확장된 JPEG 파일포맷에 사용자가 접근하여 정보를 변경하거나 추가할 수 있는 인터페이스도 제공하도록 하였다.