• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.10
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• pp.43-53
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• 2009

Knowledge retrieval service that uses collective intelligence which has special quality of open structure and can share the accumulative data is gaining popularity. However, acquiring the right needs for users from massive public knowledge is getting harder. Recently, search results from Google which is known for it's exquisite algorism, shows results for collective intelligence such as Wikipedia, Yahoo Q/A at the highest rank. Objective of this paper is to show that most answers come from human and to find the most influential people in on-line knowledge retrieval service. Hereupon, this paper suggest the influence value calculation algorism by analyzing user relation as centrality which social network is based on user activeness and reliance in Naver 지식iN. The influence value calculated by the suggested algorism will be an important index in distinguishing reliable and the right user for the question by ranking users with troubleshooting solutions in the knowledge retrieval service. This will contribute in search satisfaction by acquiring the right information and knowledge for the users which is the most important objective for knowledge retrieval service.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.9
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• pp.1590-1595
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• 2006

This paper proposes a technique of user oriented document ranking using user refile to provide more satisfied results which reflect preference of specific users. User profile is constructed to represent his or her preference. User pfofile consists of 'term array' and 'preference vector' according to the interest field of one. And the User profile for a particular person is updated by 'user access', 'latent relaeon', 'User Profile' proposed in this paper. The latent structures of documents in same domain are analysed by singular value decomposition(SVD). Then, the rank of documents is determined by comparison of user profile with analyzed document on the basis of relevance.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.1363-1366
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• 2008

최근 Skype의 인기와 더불어 P2P기반의 VoIP에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 표준 콜 셋업 프로토콜인 SIP와 동등 계층 간 통신망 구성의 P2P 기술을 결합하여 분산된 VoIP 서비스를 제공하려는 연구가 활발하게 진행 중에 있다. P2P에서는 중앙 엔티티가 존재하지 않으므로 사용자의 위치정보를 효율적으로 분산시키고 신속한 검색 방법을 제공하는 것을 중요한 문제로 다루고 있다. P2PSIP에서는 파일공유 목적의 P2P 서비스와는 다르게 특정 사용자의 각종정보(위치, 프로파일 등)를 빠르고 정확하게 찾아내야한다. 분산된 사용자의 위치정보를 검색하기 위하여 주로 DHT를 사용하고 있다. 하지만 매번 새로운 접속마다 사용자의 위치를 다시 찾아야 하기 때문에 오버레이 네트워크의 트래픽을 증가시킨다. 또한, 오버레이 네트워크에 참여하는 노드의 수가 증가함에 따라 사용자의 검색시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 DHT로 찾아낸 사용자의 접속패턴 히스토리 정보를 캐쉬로 저장하여 호 설정 지연을 감소시키는 방안을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.383-386
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• 2009

집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와, 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘적으로 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, Yahoo Q/A 과 같은 Social 검색엔진의 검색결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자중 Influence를 찾는것에 목적이 있다. 이에 국내 Social 검색 엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 분석하고, 이를 기반으로한 Influence 지수 산정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 Influence 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 찾는 중요한 지표가 될 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.180-183
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• 2001

최근 정보통신을 비롯한 다양한 분야에서 새로운 기술과 아이디어를 이용한 기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 창의적 연구결과에 따른 특허 출원도 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 특허검색 과정에서 특허와 관련된 기술문서를 동시에 검색이 용이하도록 지원하는 방식을 개발하는 것을 목적으로 한다. 특허 및 기술점보 연계 시스템은 신규 특허 문서에 대한 분류를 위해 주제별 주요용어를 추출하고 특허 문서와 유사한 기술 문서를 코사인 유사도 기법을 사용하여 유사도에 따라 기술 문서를 사용자에게 제공할 수 있도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.127-129
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• 2004

오늘날, 웹서비스를 이용한 정보 검색을 하기 위해서는 UDDI 레지스트리의 전문적인 지식이 필요하다. 즉 웹 서비스를 명세하기 위해 사용된 카테고리와 이에 대한 값, 이름 등을 사전에 알고 있어야 한다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 사전지식을 충분히 알고 있지 못하면 웹서비스에 대한 정보 검색을 쉽게 할 수 없다. 그러므로 일반 사용자들을 위해 웹서비스에 대한 점보를 카테고리에 맞게 분류하여 검색을 용이하게 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 효율적으로 웹서비스 정보를 분류하기 위해서 유전자 알고리즘과 신경망을 이용한 클러스터링 기법을 제안하는데 목적이 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.752-753
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• 2024

의류 추천 과정에서 유사 이미지 검색 기능의 역할과 그 효과를 분석하는 데 목적을 두고 있다. 의류 추천 기능은 기존의 유사한 상품 검색 기능의 한계를 보완하며, 의류 플랫폼에서 맞춤형 검색 결과를 제공하는 데 기여한다. 이미지 인식 기술과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 사용자의 의도를 파악하고, 상의와 하의를 개별적으로 인식하여 추천하는 방식으로 기존 의류 추천 시스템과 차별화되며, 사용자에게 최적화된 스타일 조합이 될 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.51-54
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• 2004

시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 정보의 의미가 정의되고, 이들 간의 의미적 연결을 지원한다는 특징이 있어서, 최근 차세대 웹으로 부각되고 있다. 이러한 의미적 연결을 위해서 시맨틱 웹의 기반인 온톨로지가 필요하다. 온톨로지는 리소스에 대한 메타데이터를 정의하여 의미적 연결이 가능하게 하므로 효율적인 정보 검색이 가능하다. 이 논문에서는 정보 검색의 효율을 증가시키기 위해서 시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다. 쇼핑 사이트에서 효율적인 마케팅을 위해 사용자의 구매 패턴을 조사하여 고객에게 알맞은 정보 추천을 하기 위한 것을 목적으로 한다. 온톨로지의 구축은 XTM을 기반으로 토픽맵을 이용하였다. 그리고 온톨로지를 기반으로, 사용자의 구매패턴을 찾아서 정확한 정보 전달을 위해서 데이터 마이닝 기법을 이용하였다. 빈발패턴 트리 기법을 기반으로 하는 멀티 레벨 멀티 디멘션 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 이용하여 사용자 패턴을 분석하여 정보 검색에 효율을 기하였다.

• Journal of Information Management
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• v.34 no.2
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• pp.55-66
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• 2003

The Web is rich with various sources of information. It contains the contents of documents, multimedia data, shopping materials and so on. Due to the massive and heterogeneous web document collections, users want to find various types of target pages. We can classify user queries as three categories according to users'intent, content search, the site search, and the service search. In this paper, we present that different strategies are needed to meet the need of a user. Also we show the properties of content information, link information and URL information according to the class of a user query. In the content search, content information showed the good result. However, we lost the performance by combining link information and URL information. In the site search, we could increase the performance by combining link information and URL information.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.317-321
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• 2007

가공해서 사용하는 정보량이 많아질수록 원하는 정보를 찾는데 더 많은 노력이 필요하게 되었다. 따라서 사람들은 인터넷상에서 원하는 정보를 검색하는 여러 방법들을 고안해 왔으며 이렇게 구현된 검색 알고리즘은 검색 질의와 유사한 문서가 대중에게 얼마나 관심을 받고 있는지 그 정도에 따라 검색순위 상위에 링크된다. 하지만 웹 문서의 폭발적인 증가로 해당 질의에 대한 검색 결과 문서의 수가 급격히 늘어나면서 사용자를 만족시키기가 점점 어렵게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 네티즌들이 직접 정보를 생산, 공유하고 이들이 모여 활동할 수 있는 커뮤니티를 형성하기 시작했다. 이 논문에서는 정보의 공유를 목적으로 하는 커뮤니티를 인터넷상의 표준화된 웹 서비스(Web Services) 기술인 UDDI에 저장하고, SOAP 프로토콜을 이용하여 플랫폼에 상관없이 사용자 검색 질의와 가장 유사한 커뮤니티를 검색하여 제공하는 방법을 제안한다.