• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10b
• /
• pp.333-335
• /
• 1998

현재의 키워드 입력방식의 정보검색 서비스는 사용자에게 다량의 정보검색 결과를 제공하여 사용자가 다시 정보를 선별하는 어려움을 준다. 본 논문은 사용자가 원하는 정보를 검색하고, 검색된 수많은 정보를 퍼지개념을 적용한 자동분류 알고리즘을 이용하여 정보를 제공하는 SDI(Selective Dissemination of Information)서비스를 설계한다. 즉, SDI서비스는 사용자가 User Profile에서 원하는 정보검색 분야에 대한 정보를 입력하면, 인터넷에 산재된 정보를 로봇을 이용하여 검색하고, 퍼지개념을 이용한 자동분류 알고리즘으로 검색된 정보를 자동 분류 및 선별하여 사용자에게 자동으로 정보를 제공하는 서비스이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.1031-1034
• /
• 2008

현재 ODS(Object Directory Service) 검색 서비스는 글로벌한 모바일 RFID 환경에 적합하지만, 지역적인 로컬 네트워크 및 정보보안이 필요한 사설 네트워크에서는 불필요한 검색시간이 요구되고 효율성이 떨어지는 서비스 시스템이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ODS 검색 서비스 알고리즘을 개선하여 새롭게 로컬 환경에 적합한 ODS 검색 서비스 알고리즘을 제안하고, 개선된 ODS 검색 서비스 시스템의 성능평가 결과를 제시한다..

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10c
• /
• pp.273-278
• /
• 2006

웹 기술이 발전하면서 웹 서비스에 대한 정보를 UDDI에 저장, 검색하는 기법이 등장하였다. 이런 웹 서비스 정보 저장, 검색 기법들은 주로 단일 웹 서비스안을 대상으로 하였으나, 최근에는 단일 웹 서비스 뿐만이 아니라 웹 서비스들의 컴포지션 역시 저장하고 검색하는 연구가 진행되기 시작하였다. 웹 서비스 컴포지션은 한 웹 서비스의 출력과 다른 웹 서비스의 입력이 같을 경우 연결시켜 하나의 웹 서비스처럼 보이게 하는 것이다. 웹 서비스들의 컴포지션만으로도 단일 웹 서비스만을 저장, 검색하는 것보다는 유용하다. 그러나 그 알고리즘이 복잡하고, 여전히 사용자의 만족도는 낮다. 본 논문에서는 관계형 데이타베이스와 온톨로지를 이용하여 쉽고 간단한 알고리즘으로 웹 서비스 컴포지션과 검색을 하여 사용자 만족도를 높이는 기법을 제안한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 2007.11a
• /
• pp.623-628
• /
• 2007

본 논문은 Web 2.0시대의 새로운 컨텐츠 매체로 각광받고 있는 블로그와 관련하여 태그 기반의 검색 알고리즘을 제안하고자 한다. 최근 블로그 검색과 관련하여 태그 기반의 블로그 검색 서비스가 등장하기 시작했지만, 현재 제공되는 태그 기반의 검색 서비스는 태그의 유무와 컨텐트의 최신성을 주요 기준으로 삼고, 태그와 컨텐트 간의 관련성을 제대로 고려하지 않아 검색 결과가 만존스럽지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 태그와 컨텐트와의 관련성을 실수화하고 이를 주요 기준으로 검색 결과의 순위를 결정하는 PTRank 알고리즘을 제안하였다. PTRank 알고리즘에서는 1) 태그가 피드의 제목에 포함되었는지 여부, 2) 태그가 피드의 설명에 나타나는 회수, 3) 태그가 아이템의 제목에 포함되었는지 여부, 4) 태그가 아이템의 설명에 나타나는 횟수, 5) 피드 내에서 태그의 IDF값, 6) 사용자의 검색 행위를 이용해 태그와 컨텐트간의 관련성을 실수화하였다. 실험 결과, PTRank 모델 및 학습 알고리즘이 태그 기반의 피드 검색에서 잘 작동하며 검색에 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.447-450
• /
• 2005

오늘날 웹서비스에 대한 정보 검색 시스템들은 UDDI 레지스트리에 대한 전문적인 지식을 필요로 한다. 즉 웹서비스를 명세하기 위해 사용된 카테고리와 이에 대한 값, 이름 등을 사전에 알고 있어야만 검색이 가능하다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 사전지식을 충분히 알고 있지 못하기 때문에 웹서비스에 대한 정보 검색이 쉽지가 않다. 그러므로 일반 사용자들을 위해 웹서비스에 대한 정보를 카테고리에 맞게 분류하면 웹서비스 검색을 보다 용이하게 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망을 이용하여 보다 효율적으로 웹서비스 정보를 분류하는 클러스터링 기법을 제안한다.

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

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.8 no.12
• /
• pp.45-52
• /
• 2008

The Object Directory Service(ODS) of the mobile RFID is the core technology of the object information service for the object information retrieval among objects with RFID tags. The ODS service returns an URL information of a specific object application service after recognizing the mRFID tag in real time. The general ODS service is suitable for the global mRFID environment, but it is not good in the local networks and private networks that information security is needed. This paper proposes a new ODS service algorithm for the improvement of the general ODS service algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.383-386
• /
• 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.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.1-15
• /
• 2007

Recently, semantic web technology, represented by ontology building, is being combined with web services technology, creating 'Semantic Web Services' as a new promising field in information retrieval research. Accordingly, many brokering and matchmaking agents are being developed and used in the field. However, literature review revealed that most models do not take QoS(Quality of Services) into consideration. In this study, a QoS-augmented matchmaking algorithm is developed based on service availability, response time, maximum transaction amount, reliability, accessibility and price as critical QoS items. A prototype for Intelligent Semantic Web Services System is developed using publicly available data. Performance test was conducted and reported at the end.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.206-207
• /
• 2018

방대한 정보를 사용자에게 제공하기 위해 검색 엔진은 다양한 알고리즘을 통해 사용자마다의 최적화된 정보를 구성한다. 과제, 논문, 특허, 연구보고서 등 과학기술정보를 서비스 하는 주체 역시 나름의 검색 알고리즘으로 정보를 제공하지만, 질의어와 문서간의 적합도만을 측정하여 검색 결과를 제시할 뿐 사용자의 관심 분야나 요구를 반영하지 않고 있다. 특히 관심 분야에 적합한 과학기술정보를 사용자가 접근하기 쉽게 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 사용자 관심분야를 서비스 이용행태로부터 결정하여 이를 과학기술정보 개인화에 반영하는 서비스에 대해 제안하였다. 이를 위해 실시간 관심분야 추적, 관심 태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 설계하고 구현하였다.