• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.10-12
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• 2004

검색엔진에 사용자가 입력한 검색어를 분석하면 상호 연관이 있는 검색어들을 찾아낼 수 있다. 검색어들간의 상호 연관성을 찾기 위해서 데이타 마이닝 분야의 연관법칙을 위한 알고리즘을 적용하였다. 그러나 이 알고리즘들은 모두 일정 횟수 이상 검색된 검색어간의 연관법칙에 집중되어 있어서 일정 횟수 이상 검색되지 않은 검색어들은 버려진다. 이 연구에서는 이런 검색어들을 스몰 셋(small set)이라고 정의하고 스몰 셋의 연관법칙을 찾기 위한 방법을 제시한다. 실험결과는 이 연구에 제시한 방법이 효과적으로 동작하는 것을 입증해준다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.30 no.2
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• pp.297-315
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• 2013

This study aims to analyze and evaluate term suggestion services of major search portals, Naver and Google Korea. In particular, this study evaluated relevance and currency of related search terms provided, and analyzed characteristics such as number and distribution of terms, and queries that did not produce terms. This study also analyzed types of terms in terms of the relationship between queries and terms, and investigated types and characteristics of harmful terms and terms with grammatical errors. Finally, Korean queries and English queries, and popular queries and academic queries were compared in terms of the amount and relevance of search terms provided. The results of this study show that the relevance and currency of Naver's related search terms are somewhat higher than those of Google. Both Naver and Google tend to add terms to or delete terms from original queries, and provide identical search terms or synonym terms rather than providing entirely new search terms. The results of this study can be implemented to the portal's effective development of term suggestion services.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.284-286
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• 1999

본 논문은 지능적 이미지 검색 시스템을 위한 질의 패턴 탐사를 제안한다. 지능적 이미지 검색 시스템은 이미지 검색시 질의 로그로부터 사용자의 검색 패턴을 탐사하여 패턴에 따라 연관된 검색을 동시에 수행함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템의 질의 로그 마이닝 과정에서 필요한 질의 패턴 탐사 방법을 제안한다. 연관 규칙의 경우 단편적인 연관 관계만이 탐사되기 때문에 사용자의 질의 패턴으로 사용하기에 효과적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 연관 규칙을 개선하여 하나의 항목과 연관된 패턴을 표현할 수 있는 형태를 제안한다. 질의 패턴을 사용하면 사용자의 패턴을 탐사하는 응용에서 좀 더 효율적으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.53-57
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• 2010

현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.79-82
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• 2011

본 논문은 다양한 주제 분야의 연구 성과물을 제공하는 학술DB에서 주제어(Keyword) 정보를 바탕으로 SNA(Social Network Analysis)기법을 적용해 검색어와 연관도가 높은 연관검색어를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 주제어들 간의 가중치(Weight)를 계산한 뒤 Ego Network 분석을 통해 검색어와 연관된 연관주제어를 추출하고 이를 기존 학술DB에서 제공한 연관검색어와 비교 정리하였다. 그리고 정리된 결과를 연관규칙 마이닝기법, 유사계수를 적용해 연관도측면에서 비교 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.375-377
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• 2010

본 연구는 병원에서 제공하는 정보 및 세미나를 필요로 하는 환자들의 우선순위 검색과 검색 결과 내의 인원별, 지역별 등의 연관검색이 가능하도록 하는 병원 고객관리시스템 설계를 목적으로 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.6
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• pp.727-731
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• 2010

Recently, mobile life-log data are collected by mobile devices and used to recode one's life. In order to help a user search data, a mobile life-log semantic network is introduced for storing logs and retrieving associative information. However, associative search systems on common semantic networks in previous studies provide for a user with only found data as text to users. This paper proposes an associative search system for mobile life-log semantic network that supports selection and keyword associative search of which a process and result are a visualized graph representing associative data and their relationships when a user inputs a keyword for search. In addition, by using semantic abstraction, the system improves user's understanding of search result and simplifies the resulting graph. The system's usability was tested by an experiment comparing the system and a text-based search system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.89-92
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• 1998

최근 웹 상에서 여러 가지 정보에 대한 접근이 용이하여 많은 사람들이 다양한 검색 시스템을 이용하여 원하는 정보를 얻고 있다. 그러나 웹의 크기가 점점 커지고 그에 따른 사용량 또한 증가함에 딸 원하는 시간 안에 원하는 수준의 정보를 얻기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자의 요구수준에 보다 가까운 저오를 검색하는 학습방법에 대해 고찰한다. 검색 엔진의 초기 검색 결과로부터 만들어진 색인어들이 하나의 염색체로 구성한다. 염색체를 구성하고 있는 각 유전자는 사용자의 기호에 맞는 URL을 추천하기 위해 검색된 문서들과 연관성 값을 비교하여 유전 연산자에 의해 변형된다. 제시된 저오 검색 방식은 기존의 검색 엔진으로부터 반환되는 검색 결과로부터 사용자가 원하는 장보에 연관된 하나 이상의 색인어를 생성한 다음 재검색하여 연관성이 높은 소수의 정보만을 사용자에게 제공한다. 제안된 학습 방식과 기존 검색 엔진으로 검색된 결과를 초기의 사용자 정보 요구와의 연관성에 있어서 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.151-154
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• 2008

방송된 프로그램의 VOD 서비스는 웹 및 다양한 매체를 통해 중요한 정보 서비스가 되고 있다. 기존의 멀티미디어 검색은 파일명이나 메타데이터를 바탕으로 직접 검색하는 정적인 검색 방법이었다. 본 논문에서는 이런 정적인 검색 방법에서 벗어나 의미적으로 연관된 비디오를 동적으로 검색하여 풍부한 검색 결과를 보여주는 방법을 제안하고, 이를 수행하는 프로토타입 시스템을 설계, 구현함으로써 제안한 방법의 타당성을 보인다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 특정 도메인상에서 사용자가 관심을 가지는 정보의 연관성을 표시하고, 이를 검색과정에 적용한다. 검색 결과는 의미적으로 연관된 정보를 보여줄 뿐 아니라, 연관 카테고리를 바탕으로 관련된 정보를 정리하여 보여줌으로써 사용자는 풍부한 검색 결과 가운데에서 원하는 정보를 쉽고 빠르게 접근할 수 있다. 예를 들면, '고혈압'이라는 검색어를 사용자가 입력하면, 고혈압에 관련된 방송 프로그램 뿐 아니라, '고혈압'에 좋은 음식이나 그 음식의 효능, 효과, 요리법 등 방송을 통해 볼 수 있는 관련 정보들을 한번에 검색할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.43-46
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• 2001

본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 지능형 전문 검색엔진을 설계하고 사용자 인터페이스를 구현하였다. 먼저, 컴퓨터 분야의 전문 용어에 대하여 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 의미적으로 연관된 용어들끼리 클러스터로 구성하였다. 전문 용어별로 구성된 클러스터는 본 논문에서 제안한 지식베이스 테이블에 저장하여 의미적으로 연관된 용어를 포함하는 웹 문서를 검색하는 과정에서 이용하였다. 검색과정에서는 사용자가 제시한 키워드와 관련된 전문 용어들간의 연관정도를 가중치로 부여하여 연관 정도가 높은 웹 문서순으로 출력하였다. 제안된 방법을 통하여 사용자가 제시한 키워드와 의미적으로 연관된 웹 문서를 효과적으로 검색할 수 있었다.