• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.15 no.3
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• pp.27-44
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• 1998

The purpose of this study il to analyze the papers of experiments in information retrieval for systematic categorization. The result shows that broad categories are systems, units of analysis, variables. It found three subcategories in the units of analysis: search results, queries, user. Variables are divided into human variable and non-human variables and each variables are divided into independent and dependent variables as subcategories.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.192-194
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• 1999

정보검색에서 궁극적으로 지향하는 바는 질의에 대한 정확률과 재현률을 동시에 높이는 것이다. 본 논문에서는 [중심어, 종속어]로 이루어지는 키팩트를 그 유형에 따라 9가지 형태로 분류하였으며, 이 유형들의 주요도를 반영하여 키팩트의 가중치를 계산하는 방법을 개발하였다. 키팩트 유형들에 주요도 값들을 할당한 방법을 검정하기 위한 실험은 질의문들을 이용하여 평균 정확률와 평균 재현률을 계산함으로써 수행되었다. 9개의 키팩트 타입에 6가지의 주요도 값을 할당하는 방법을 실험하였고 그 결과를 분석하였다. 본 논문의 결과는 기존의 키워드 기반 정보검색에서 문제시되고 있는 정확률을 키팩트 기반 정보 검색에서 향상할 수 있는 가능성을 시사하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.225-227
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• 1998

내용기반 영상검색 방법은 영상 데이터 베이스 검색 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는데, 기존의 키워드기반 검색방법에 비해 보다 효율적인 데이터의 관리와 검색 방법을 제공한다. 그러나 데이터의 양이 증가하고 널리 이용됨에 따라 검색 과정에 사용자의 직관과 선호도를 반영한다면 보다 사용자의만족도가 높은 검색결과를 제공할 수 있을 것이다. 이러한 검색 시스템을 개발하기 위하여 이제까지 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감성기반 영상 검색 방법을 개발하여 왔다. 이것은 목적함수가 명시적으로 정의될 수 없는 경우 사용자의 판단을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘이라 할 수 있다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 추상적인 감성을 이용하여 영상을 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 2000개의 영상 데이터를 대상으로 주관적 실험을 하여 그 유용성을 입증하고자 한다. 이 실험에 대한 통계적 분석 결과 감성적 영상 검색을 위한 유전자 알고리즘의 적용이 유용하다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.755-758
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• 2018

현재의 정보 검색 및 문서를 분류하는 기법에 대하여 신경망을 이용한 정보검색 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 간단한 문장에 대한 주제어 분석에서부터 장문에 해당하는 수필 등의 문서를 분류하는 기술이 요구되고 있으며, 이를 실현하기 위한 다양한 알고리즘을 적용하거나, 단어 및 문서에 가중치를 적용하거나, 문서에서의 특이 값을 구하고, 이를 분석하는 방법에 대하여 정보화가 가속화 되면서 정확한 문서에 대한 이해가 요구되고 있다. 이러한 연구와 직접적으로 관련된 단어의 빈도에 대한 논의는 사회과학의 영어학습에 대한 연구 또는 순수 언어에 대한 연구에 머물러 있다. 이에 본 연구에서는 영문에서의 응집장치를 이용하여 문장에서의 중요 단어에 대한 빈도를 합리적으로 증가시켜 문장의 의미를 더 정확하게 분석할 수 있는 기법에 대하여 제시하고자 하며, 본 논문에서는 영문 수필 사이트의 분류를 추측하고 이를 자동 분류 할 수 있는 방법에 대하여 제시하고자 하며, 이를 구현하여 문서의 의미에 대한 연구에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.520-522
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• 2001

얼굴영역 및 얼굴구성요소 추출은 얼굴을 구별하고 인식하거나 얼굴 데이터베이스로부터 원하는 얼굴을 검색하기 위하여 필요한 기술로 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 배경이 복잡한 칼라 얼굴영상에서 워터쉐드와 동적 피부색 범위로 얼굴후보영역을 선택한 후 각 영역내의 소영역들에 대한 칼라특성과 대칭정보를 분석하여 얼굴영역과 비얼굴 영역을 구분함으로써 얼굴영역 및 얼굴구성요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법이 기존연구에 비해 피부색 배경영역에 의한 오류를 제거하고 정확성이 우수한 점을 실험결과롤 제시하고 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.30-32
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• 1999

내용 기반 이미지 데이터베이스의 검색을 위해서 low-level 특징에 기반한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환에 기반한 색상과 질감 특징을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 다양한 색상 정보로부터 추출한 인덱스 키와 웨이브릿 변환에 의해 추출한 질감 특징을 통계적 확률 분석 방법에 적용시킨 검색 시스템이다. 이러한 색상과 질감에 대한 효과적인 조합으로 보다 효율적이고 정확성 높은 결과를 도출함을 실험을 통하여 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.271-274
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• 2010

한글 근사 단어 검색 시스템은 사용자의 오류를 포함한 검색 질의에 효과적으로 대응할 수 있는 방법이나 검색 속도가 매우 느려서 실제 사용에 큰 어려움이 있다. 일반적으로 DNA 검색에 사용하는 서열 정렬 기법을 사용할 경우 데이터 베이스의 모든 문자열과 비교가 이루어져야 하기 때문에 많은 검색 시간이 걸리게 된다. 이것을 해결하기 위해 우리는 편집거리가 metric space를 만족하는 성질을 이용한 한글 근사단어 검색 시스템을 사용하여 실제 서열정렬을 사용하여 비교가 필요한 후보 단어를 거르게 된다. 이 한글 근사 단어 검색 시스템에서 가장 중요한 것은 기준축의 역할을 하는 Base-Pivot의 선택 방법이다. 본 논문에서는 이 Base-Pivot의 효율적인 선택방법을 실험을 통해서 분석하도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.130-136
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• 1998

한국어 정보검색에서 복합명사의 불규칙한 표기 형태로 인하여 발생하는 색인과 질의의 불일치 문제는 단순명사 단위로 색인하고 질의함으로써 해결할 수 있지만 원래의 복합명사가 가지고 있던 정보를 상실함으로써 정확도의 하락이 예상된다. 따라서 보다 정교한 문서검색을 위해서는 복합명사를 색인으로 사용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 단순한 패턴을 이용한 복합명사 색인 방법으로부터 정교한 명사구 구문분석을 통한 복합명사 색인 방법까지 그 동안 연구되었던 대표적인 복합명사 색인 방법을 실험을 통하여 비교 평가하여 복합명사 색인의 검색성능에 대한 효과성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.345-346
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• 2008

멀티미디어 데이터베이스의 효과적인 내용 기반 검색을 위한 많은 색인 방법들이 연구되어왔지만 정작 동일한 데이터 집합과 동일한 평가 기준으로 서로 다른 검색 방법들의 성능을 분석한 실험은 이뤄지지 않았다. 본 논문에서는 기존의 대표적인 색인 방법들을 구현하고 공통의 데이터 집합에 대한 색인 검색을 여러 성능 측정 기준에 따라 분석함으로써 각 색인 방법들의 특징 및 성능을 객관적으로 평가하였다. 향후 본 논문에서 실험한 결과들을 이용하면 특정 데이터 집합에 효과적인 색인 방법을 선택할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.585-588
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• 2002

정보검색의 정확률을 높이는 것이 최근 정보검색 연구의 추세이며, 정확률을 높일 수 있는 방법 중 하나로 명사구단위 색인이 있다. 명사구 색인을 하는 방법에는 구문분석기를 이용하는 방법과 패턴 규칙을 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 구문분석기를 이용하여 전체 문장을 분석한 후 명사구단위 색인을 할 경우, 범용적으로 이용할 수 있지만 속도와 정확도가 떨어진다는 문제점이 있으며 패턴 규칙을 이용하는 경우는 속도는 빠르지만 정확도 및 확장성에 문제를 가지고 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 문장으로부터 명사구를 분할한 후, 분할된 명사구를 완전 구문 분석하여 색인하는 방법을 제안한다. 명사구는 속격어구와 관형형 명사구를 대상으로 하였고, 구 분할은 속격조사와 관형형어미를 중심으로 주변 형태소와 품사를 고려하는 규칙을 만들어 실행하였다. 실험대상은 짧은 문장, 중간문장, 긴 문장을 각각 25 개를 선정하여 실험하였고, 구 분할을 이용할 경우 평균 재현율은 86%, 평균 정확률은 74% 정도의 성능을 보였다. 긴 문장의 경우, 구 분할을 이용하지 않는 경우에 비해서 정확도 및 속도에서 월등한 성능향상이 있었다.