• 정보관리학회지
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• 제21권2호
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• pp.235-248
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• 2004

웹 문서 정색을 위해 키워드와 불리언 연산식을 사용하는 것에 비해 자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 검색 시스템 사용자에게 훨씬 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 사용자가 입력하는 자연어 질의 문장을 구문 분석하고 그 구문 구조에 기반하여 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합 명사를 조합하거나 분할하는 과정을 거치고, 이형 표기 및 축약 표기 용어들에 대해 확장 다중 검색함으로써 웹 정보 검색 시스템의 재현율과 정확도를 높일 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.139-142
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• 2004

자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 아주 이상적인 인터페이스이다. 검색을 위해 색인어를 입력하거나 불리언 질의식을 사용하는 것에 비해 훨씬 친밀하지만, 동일한 의도의 검색 요구에 대해서도 개인의 성향에 따라서 다양한 형태나 구조의 자연어 질의문장으로 입력될 수 있는 본질적인 특성이 있다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력으로 하는 검색 시스템을 위해 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 질의 문장에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고 이형 표기 용어와 축약 표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 높일 수 있다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.295-302
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• 2001

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 동계학술대회
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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.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.79-108
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• 2021

헬스 분야에서 정보 검색의 어려움 중의 하나는 일반 사용자들이 전문적인 용어들을 이해하기가 어렵다는 점이다. 헬스와 관련된 전문 용어들은 일반 사용자들이 검색어로 사용하기 어렵기 때문에 이러한 전문 용어들이 자동적으로 검색어에 더해질 수 있다면 좀 더 검색의 효과를 높일 수 있을 것이다. 제안된 검색어 확장 모델은 전문 용어를 포함하는 MeSH(Medical Subject Headings)를 검색어 확장을 위한 단어 후보 군으로 이용하였다. 문서들은 MeSH용어들로 표현이 되고 이렇게 표현된 문서들의 집합에 대해서 LDA(Latent Dirichlet Analysis) 토픽들이 생성된 후, (검색어+초기 검색어에 의해 검색된 상위 k개 문서들)에 연관된 토픽 단어들이 원래의 검색어를 확장하는 데 쓰여졌다. MeSH로 구성된 토픽 단어들은 임의로 정해진 토픽 확률 임계값과 토픽을 구성하는 단어의 확률 임계값보다 높았을 때 초기의 검색어에 포함되었다. 특정수의 토픽을 갖는 LDA 모델에서 이러한 적절한 임계값의 설정을 통해 선택된 토픽 단어들은 검색어 확장에 이용되어 검색시에 infAP(inferred Average Precision)와 infNDCG(inferred Normalized Discounted Cumulative Gain)를 높이는데 효과적으로 작용하였다. 또한 토픽 확률값과 토픽 단어의 확률값을 곱하여 계산된 토픽 단어의 스코어가 높은 상위 k개의 단어를 검색어를 확장하는 데 이용하였을 때에도 검색의 성능이 향상될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.8-15
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• 2003

최근 여러 가지 정보들이 WWW를 경유하여 제공되고 있기 때문에 검색엔진의 필요성은 점점 커지고 있다. 그러나 대부분의 검색엔진은 정보의 추출을 위해 웹 문서와 사용자 질의를 단순 패턴비교 방법을 사용함으로써 검색엔진의 효율은 비교적 낮은 편이다. 일반적으로 사용자의 검색 목적에 따라 다른 검색 엔진이 사용되기 때문에 여러 전문검색엔진을 개발하고 있지만 대부분의 검색엔진들이 사용자의 요구를 제대로 반영하고 있지 못하다. 본 연구에서는 웹 데이터마이닝의 연관규칙을 이용하여 사용자 질의를 처리하는 해양전문검색엔진을 제안한다. 데이터 마이닝 분야에서 주로 연구되어온 연관규칙탐사 기법은 지지도와 신뢰도에 따라 연관자료의 확신도를 측정할 수 있기 때문에 웹 문서 사이의 관련성을 입증하는데 이 규칙을 적용하여 기존의 검색 방법에서 자료의 재현률과 정확률을 개선하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1254-1258
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• 2010

정보 검색에 있어서 통일 객체를 다양한 표기로 기술하는 문제는 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 특허 정보의 국/영문 제목을 병렬말뭉치로 이용하여 대역어 뭉치를 추출하고, 이를 각 단어의 특징(Feature)으로 이용하여 대체어 목록을 자동 추출하는 방법을 제안한다. 또한 대체어 목록 내에 대체어가 아닌 다수의 연관단어들이 포함되는 문제점을 해결하기 위하여 국문 제목에서 추출한 연관단어 뭉치를 이용하여 대체어 목록 내 연관단어들을 필터링하는 방법을 제안한다. 평가결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 대체어 추출 방법들보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.250-253
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• 2007

본 논문에서는 현재 검색 엔진의 랭킹 방식의 문제점과 인터페이스의 문제점을 해결하기 위하여 노력하였다. 기존의 페이지간 링크와 같은 부가적 정보를 이용한 인기도 기반 랭킹의 문제점을 단어간의 수식 관계를 이용한 의미 기반 랭킹 알고리즘의 제시를 통해 해결하였다. 또한 검색어와 연관된 단어를 수식 관계를 이용하 계산, 시각화하여 제공함으로써 사용자가 잘못된 검색어로 검색을 시작하였더라도 항상 올바른 검색 결과를 얻을 수 있도록 도왔으며 각 검색 결과와 함께 원문을 요약해 제공함으로써 검색 결과를 일일이 클릭해 보지 않고도 내용을 쉽게 유추할 수 있도록 도왔다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권1호
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• pp.31-36
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• 2014

트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)는 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하기 좋은 지식원이다. 본 논문에서는 검색 질의어에 관련된 이슈나 화제를 질의어에 대한 연관 어휘로 보고, 이를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 질의어와 연관성이 높은 단어는 질의어와 가까운 위치에서 자주 발생한다고 가정하고, 단어 간 거리에 반비례하고 공기 빈도에 비례하는 단어 간 인접도의 합으로 단어간 연관도를 구한다. 구해진 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다. 제안한 방법에서는 네트워크의 특성을 분석하여 복합어를 손쉽게 탐지할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.63-71
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• 2011

현재 대부분의 웹포털 사이트는 인기도 또는 중요도가 높은 키워드를 제공하는 서비스가 제공되고 있는데, 구체적으로 태그 클라우드 형태와 연관 검색 서비스와 같은 사용자 친화형 서비스를 지원하고 있다. 하지만 일반적으로 뉴스기사는 날짜와 분야별로 기사들이 분류되어 있기에, 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사를 쉽게 찾아보지는 못한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하기에 충분한 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 방식을 제안한다. 제안 기법은 기본적으로 연관규칙 마이닝을 이용하여 키워드 연관성을 추출하게 되며, 뉴스기사 특성을 반영하여 문장 내부에 존재하는 키워드에 한정하여 연관성을 추출한다. 연관된 키워드 집합을 이용하여 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색할 뿐만 아니라, 연관 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.