• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.856-858
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• 2004

PDA나 휴대폰 같은 모바일 장치는 데스크 탑 컴퓨터에 비해 상대적으로 작은 스크린을 가진다 웹 문서는 일반적으로 데스크 탑 컴퓨터 스크린을 기준으로 작성되기 때문에 이러한 웹 문서가 모바일 장치에서 표현되기 위해서는 다수의 좌, 우 스크롤을 필요하게 된다. 이는 문서 내용의 독이성을 떨어뜨리며 사용자에게 많은 불편함을 준다. 본 논문에서는 XML로 작성된 웹 문서를 소형 스크린 장치에 적합하도록 변환하는 주석 기반 XML 변환 시스템을 제안한다. XML 변환 시스템은 분할 정보가 기술된 외부 주석을 이용하여 XML 문서를 소형 스크린에 알맞은 다수의 XML 문서로 분할하고, 분할된 XML 문서를 HTML 문서로 변환하는 과정으로 XML 문서 변환을 처리한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.91-93
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• 2001

본 논문은 웹 문서가 특정 주제와 관련된 정보를 담고 있는지를 특정 주제의 단어와 다른 주제의 단어들 사이의 관계를 이용해 평가할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 특정 주제와 관련된 웹 문서에 단어$_{A}$와 단어$_{B}$가 그렇지 않은 웹 문서보다 나온 수가 더 많다면, 단어$_{A}$와 단어$_{B}$의 연결 관계는 특정 주제에 대해 Positive하다고 볼 수 있다. 반대의 경우에는 Negative하다고 볼 수 있다. 이러한 단어와 단어의 연결 관계를 수치화하여 특정 주제와 관련된 웹 문서의 평가에 사용할 수 있도록 WordNet과 BFN을 이용해 보고자 한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.5 no.1
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• pp.69-78
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• 2001

Recently, the current trend for computer based learning is moving from CAI environment to WBI environment. Most web documents for WBI learning are collected by aid of search engine. Instructors use those documents as learning materials after they evaluate availability of retrieved web documents. But, this method has the following problems. First, we search repeatedly the web documents selected by instructor. Second, there is a need for another course of instruction design in order to suggest the web documents for learner. Third, it is very difficult to analyze for relevance between the web documents and test results. In this work, we suggest WAILS(Web Agent Instruction Learning System) that retrieves web documents for WBI learning and guides learning course for learners. WAILS collects web documents for WBI learning by aid of web agent. Then, instructors can evaluate them and suggest to learners by using instruction-learning generating machine. Instructors retrieve web documents and the instruction-learning design at the same time. This can facilitate WBI learning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.393-396
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• 2006

웹의 급속한 성장으로 정보의 양이 많아졌지만 디자인의 비중이 커지면서 웹 문서에 대한 구조를 추출하는데 어려움이 있다. 웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서의 내용을 구조화하여 지속적으로 개선하면서 사용자의 특성과 행동 패턴에 따라 개인화 하여야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 웹 문서들 간의 정확한 구조를 추출하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 보다 웹 사이트의 정확한 구조를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹문서 태그의 하이퍼링크와 플래시 파일을 2진 형태의 문서로 불러 하이퍼링크를 추출하고 이를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프로 만든다. 하지만 이러한 웹 문서 태그 탐색 시 애플릿이나 스크립트 등에 숨어 있는 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점이 보완되어야 한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가 삭제함으로써 보다 신뢰성 높은 방향 그래프를 만든다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.590-595
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• 2009

With respect to the exponential increment of web documents on the internet, it is important how to improve performance of clustering method for web documents. Web document clustering techniques can offer accurate information and fast information retrieval by clustering web documents through semantic relationship. The clustering method based on mesh-graph provides high recall by calculating similarity for documents, but it requires high computation cost. This paper proposes a clustering method using hyperlinks which is structural feature of web documents in order to keep effectiveness and reduce computation cost.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.204-206
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• 1998

여러 언어들로 작성된 웹문서들을 다국어 기계번역기에서 번역하기 위해서는 우선 해당 웹문서가 어떠한 언어로 작성되었는지를 알아내야 한다. 코드 분석을 통하여 웹문서를 작성한 언어를 알게되면 해당 언어를 번역하는 기계번역기를 작동시킬 수 있다. 또한, 웹문서에서 기계번역의 대상은 HTML 태그를 제외한 일반 문장이다. 따라서, 웹용 기계번역의 전처리기에서 웹문서에서 HTML 태그를 분리하여야 하며 번역이 완료된 후 번역된 문서에 HTML 태그를 복원하여 웹브라우저에서 번역된 문서를 볼 수 있어야 한다. 본 논문에서는 웹용 다국어 기계번역을 위한 전처리기의 태그관리기와 코드인식기를 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.160-162
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• 2004

기존의 웹 문서 분류 시스템서는 많은 시간과 노력을 요구하며, 연관 단어가 아닌 단일 단어만으로 웹 문서들을 분류하여 단어의 중의성을 반영하지 못해 많은 오분류가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 협력적 필터링을 위한 연관 단어 빈도를 사용한 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 웹 문서 내에서 단어들을 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘에 의해 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 반영한다. 수정된 신뢰도를 ARHP 알고리즘에 적용하여 연관 단어들 사이의 유사정도를 계산하고 유사 클래스를 구성한다 생성된 유사 클래스들을 기반으로 웹 문서를 $\alpha$-cut을 이용하여 분류한다 성능평가를 위해 기존의 문서 분류 방법들과 비교 평가를 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.535-537
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• 2003

본 논문에서는 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들의 의미구조를 계층적 형태로 표현한 온틀로지 기반 자동 문서분류 방법을 제안한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 점하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하며, 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.181-183
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• 2001

현재 인터넷상에서 전자상거래의 급속한 성장은 HTML 문서나 Javascript와 같은 웹 문서의 빈번한 전송을 요구하며 이는 현재뿐만 아니라 향후 인터넷 전송 트래픽을 야기하는 주요 요인이 될 것이다. 웹 페이지는 비슷한 문장열이 인수에 해당하는 부분만이 변화되면서 반복하는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 웹 페이지의 이러한 특징을 이용하여 매크로 기법을 사용한 웹 문서 압축 알고리즘이 웹 페이지의 저장공간 압축에 좋은 성능을 가짐을 보여줌으로써 전송시간의 축소의 부가적인 효과를 거둘 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.132-134
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• 1998

웹 상의 메타 검색 엔진, Push 프로그램 그리고 에이전트와 같은 웹 기반 응용 프로그램들은 웹 문서의 취득과 자동 필터링에 대한 능력을 필요로 한다. 이를 위한 인터페이스의 지식들은 대부분 코드 내에서 ad-hoc으로 구현되어 왔다. 본 논문에서는 취득된 웹 문서를 전처리하고 원하는 정보를 추출하기 위한 방법을 제시하고, 웹 상위 신문 기사에 대한 검색으로 실험해 보았다. 검색 시스템은 웹 문서의 전처리 과정을 통해 필요한 정보에만 집중할 수 있고, 아주 적은 양의 일반화된 지식을 토대로 원하는 정보를 용이하게 찾을 수 있었으며, 또한 웹 문서의 형식이 바뀌더라도 크게 영향을 받지 않으며, 새로운 웹사이트의 추가도 용이하였다. 본 논문의 방법으로 구현된 신문 기사 검색 시스템은, URL과 아주 적은 양의 지식만으로도, 10 개의 신문 웹사이트에서 문서를 가져와 효과적으로 해석할 수 있었다. 본 논문의 방법은 메타 검색 엔진이나, 잡지나 신문 기사 정보의 푸쉬(Push) 솔루션, 또는 상품 정보 검색 시스템 등의 설계에 활용될 수 있다.