• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.79-81
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• 2003

Kyonggi21Search시스템은 GIS와 웹을 통합한 지역정보 검색 시스템이다. 웹과 GIS를 연동하여 지리정보를 검색하기 위해 웹 문서에서 지역관련 색인어를 추출하고, 색인어간의 관련성을 계산한다. "Kyonggi21Search"시스템에서는 웹 문서에 많이 나타나는 일반적인 단어보다는, 많은 문서에 나타나지 않는 지리적 문화적인 단어들 간의 관련성을 찾는 것이 더 중요한데, 본 연구에서는 단어들 간의 관련성을 찾는데 연관규칙과 연관클러스터를 이용하여 연관도를 계산한다. 그리고 이런 단어들의 관련성을 찾는데는 연관 클러스터를 이용하는 것이 더 적합하다는 것을 보여준다. 한편 웹 문서와 색인어를 이용하여 만든 행렬은 희소행렬이라는 점을 이용하여 연관 클러스터 방법의 단점인 높은 계산량을 줄이는 최적화 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1219-1222
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• 2015

금융과 IT가 융합되는 핀테크(Fintech)가 IT산업과 금융산업에 새로운 패러다임으로 급부상하고 있다. 핀테크 기술에 대한 기술동향을 파악하고 유사한 연관 기술을 도출하는 것은 관련 사업자가 시장 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 필요한 전략적 방향을 제시해 준다. 하지만 핀테크와 같이 단 기간 내에 기술에 대한 파급 속도가 빠르게 일어나며 산업전반에서 기술선점의 필요성이 크게 대두되는 경우 특허 데이터베이스만으로 유사기술을 검색을 위한 키워드를 선정하는 것이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 새롭게 이슈화되는 기술 중 그 성장세가 급격하게 변화하여 등록된 특허만으로는 연관 기술 영역을 파악하는 일이 번거로운 상황에서 기사 분석을 통해 연관 기술 키워드를 추출 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 특히 핀테크에서 중요하게 인식되는 결제, 보안, 사용자환경에 대한 연관 기술 키워드를 기사 내용에 포함되는 단어의 빈도 분석을 통해 추출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 기술 키워드를 이용하여 실제 특허 검색 데이터베이스에서 관련 특허를 수집하고 분석하여 핀테크와 관련성이 매우 높은 연관 핵심 기술 특허를 도출하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.7
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• pp.1419-1425
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• 2017

The ultimate goal of legal knowledge search is to obtain optimal legal information based on laws and precedent. Text mining research is actively being undertaken to meet the needs of efficient retrieval from large scale data. A typical method is to use a word embedding algorithm based on Neural Net. This paper demonstrates how to search relevant information, applying Korean law information to word embedding. First, we extracts reference laws from precedents in order and takes reference laws as input of Law2Vec. The model learns a law by predicting its surrounding context law. The algorithm then moves over each law in the corpus and repeats the training step. After the training finished, we could infer the relationship between the laws via the embedding method. The search performance was evaluated based on precision and the recall rate which are computed from how closely the results are associated to the search terms. The test result proved that what this paper proposes is much more useful compared to existing systems utilizing only keyword search when it comes to extracting related laws.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.5
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• pp.33-43
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• 2012

Semantic web is utilized to construct advanced information service by using semantic relationships between entities. Text mining can be applied to generate semantic relationships from unstructured data resources. In this study, ontology schema guideline, ontology instance generation, disambiguation of same name by text mining and advanced historical people finding service by reasoning have been proposed. Various relationships between historical event, organization, people, which are created by domain experts, are linked to literatures of National Institute of Korean History (NIKH). It improves the effectiveness of user access and proposes advanced people finding service based on relationships. In order to distinguish between people with the same name, we compares the structure and edge, nodes of personal social network. To provide additional information, external resources including thesaurus and web are linked to all of internal related resources as well.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.25 no.1
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• pp.29-34
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• 2016

Many researchers have used cohort DB (database) to predict the occurrence of disease or to keep track of disease spread. Cohort DB is Big Data which has simply stored disease and health information as separated DB table sets. To measure the relations between health information, It is necessary to reconstruct cohort DB which follows research purpose. In this paper, XML descriptor, editor has been used to construct ontology-based Big Data cohort DB. Also, we have developed ontology based cohort DB search system to check results of relations between health information. XML editor has used 7 layered Ontology development 101 and OWL API to change cohort DB into ontology-based. Ontology-based cohort DB system can measure the relation of disease and health information and can be used effectively when semantic relations are found. We have developed ontology-based cohort DB search system which can measure the relations between disease and health information. And it is very effective when searched results are semantic relations.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.7
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• pp.1832-1840
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• 1999

Since the existed Korean Web IR systems generally use boolean system, it is difficult to retrieve the information to be wanted at one time. Also, because of the feature that web documents have the frequent abbreviation and many links, the keyword extraction using the inverted document frequency extracts the improper keywords for adding ambiguous meaning problem. Therefore, users must repeat the modification of the queries until they get the proper information. In this paper, we design and implement the relevance feedback agent system for resolving the above problems. The relevance feedback agent system extracts the proper information in response to user's preferred keywords and stores these keywords in preference DB table. When users retrieve this information later, the relevance feedback agent system will search it adding relevant keywords to user's queries. As a result of this method, the system can reduce the number of modification of user's queries and improve the efficiency of the IR system.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.5
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• pp.1-10
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• 2007

Recently, the web 2.0 services which appear by exponential extension of the Internet can be expressed with the changes in the quality of structural evolution and in the quantity of increasing users. The structural base is in user participational architecture, the web 2.0 services such as Blog, UCC, SNS(Social Networking Service), Mash-up, Long tail, etc. play a important role in organization of web, and grouping and searching of user participational data in web 2.0 is broadly used by folksonomy. Folksonomy is a new form that categorizes by tags, not classic taxonomy skill. it is made by user participation. Searching based on tag is now done by a simple text or a tag cloud method. But searching to consider and express the relations among each tags is imperfect yet. Thus, this paper provides the relational searching based on tags using the relational graph of tags. It should improve the trust of the searching and provide the convenience of the searching.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.721-724
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• 2003

대부분의 이미지 검색은 질의 키워드를 이용하여 이루어지기 때문에 웹으로부터 수집한 이미지에는 미리 주제와 연관된 적절한 색인어를 부여하는 것이 필요하다. 웹 문서의 키워드를 이용하는 방법은 이미지와 연관성이 높은 것으로 간주되는 주변 키워드에 대해 각각의 연관도를 계산하여 색인어를 선정하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 주변의 키워드를 이용하여 이미지를 인덱싱한 후 유저 피드백을 통해 정확도를 높이는 웹 이미지 검색 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.103-105
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• 2002

이 논문에서는, PC 클러스터 환경에서 질의 확장을 사용하는 정보 검색 시스템 (IR)을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 이 정도 검색 시스템은 문서 집합을 저장하고, 문서 집합은 역색인 파인 (IIF)로 색인되고, 랭킹 방법으로 벡터 모델을 사실하며, 질의 확장 방법으로 코사인 유사도를 사용한다. 질의 확장이란 사용자가 준 원래의 질의에 연관된 단어를 추가하여 검색 효율을 향상시키는 것이다. 여기서 제안하는 병렬 정보 검색 시스템에서는 역색인 과일은 여러 개로 분활되는데 lexical 분할 방법과 greedy 분할 방법을 사용한다. 사용자의 질의가 들어오면 질의확장을 하여 여러 개의 단어로 이루어진 확장된 질의가 만들어 지는데 이 확장된 질의를 구성하는 단어들은 각 단어와 연관된 IIF를 가지고 있는 노드에 보내어져서 병렬로 처리된다. 실험을 통하여 병렬 IR 시스템의 성능이 질의 확장과 IIF의 두 가지 분한 방법에 의해 어떻게 영향을 받는지 보인다. 실험에는 표준 한국어 테스트 말뭉치인 EKSET과 KTSET을 사용하였다. 실험에 따르면 greedy 분활 방법이 lexical 분할 방법에 비해 20%정도의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.327-330
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• 2007

본 논문에서는 한글 인덱스를 구현할 때 글자 단위를 기본으로 하는 경우 적용될 수 있는 검색유형 (search pattern) 들은 어떠한 것들이 존재할 수 있는지에 대해 살펴보고, 검색 알고리즘에 적용시켜 본다. 이 때 부호계와의 연관성과 효율성을 따져보기 위해서 $KS\;{\times}\;1001$의 두 바이트 조합형과 두 바이트 완성형, 그리고 유니코드 3.0의 조합형 부호계와 완성형 부호계 등 여러가지 부호계를 사용할 때에 대해 기본 검색 알고리즘을 적용해 본다.