• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.285-290
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• 2006

이 논문은 사용자의 쿼리와 사용자의 행동양식을 바탕으로 상대네트워크를 구축함으로써 개인화된 논문검색 시스템을 모델링한 것이다. 제안하는 시스템은 사용자가 검색한 논문에서 키워드의 빈도수를 분석하여 개인적 상대네트워크를 구축하게 되는데, 이 네트워크는 다운로드, 열기, 삭제 등과 같은 사용자의 행동으로부터 키워드간 가중치를 조정을 함으로써 구축된다. 시스템의 성능평가를 위해 수원대학교에 있는 100명의 사용자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 성능이 우수하여 사용자 만족도가 높게 나타남을 알 수 있었다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.58-61
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• 2010

최근 인터넷이 보편화되면서 검색에 대한 관심도가 높아지고 있다. 특히 사용자는 정확한 키워드의 입력 없이도 자신이 원하는 검색을 하고 싶어 한다. 그러한 욕구를 충족시키기 위해서 네이트의 '시맨틱', MSN의 'Bing' 등이 새로 제작되어 지고 있으며 네이버, google 등 대형 포털 사이트들도 검색분야에 투자를 아끼지 않고 있다. 본 논문은 사용자중심의 검색을 구현하기 위해서 패턴을 분석하여 연관규칙을 사용하여 검색시간을 단축함을 물론 검색결과의 정확성을 높였다. 구현을 위해서 네이버 사이트의 블로그로 검색의 범위를 한정 하여 데이터를 분석, 관리 및 시각화 하는 사이트를 개발하였다. 또한 검색을 위한 크롤러, 루씬 등을 실질적으로 직접 개발 활용 하였다. 시제품의 시험결과 정답사이트 도출 정확도는 google에 비해 20%, 재현율은 7.2%의 향상성을 보였다.