• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.2
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• pp.8-15
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• 2003

Recently various of information suppliers provide information via WWW so the necessary of search engine grows larger. However the efficiency of most search engines is low comparatively because of using simple pattern match technique between user's query and web document. A specialized search engine returns the specialized information depend on each user's search goal. It is trend to develop specialized search engines in many countries. However, most such engines don't satisfy the user's needs. This paper proposes the specialized search engine for ocean information that uses user's query related with ocean and the association rules in web data mining can prove relation between web documents. So this search engine improved the recall of data and the precision in existent search method.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.3 s.35
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• pp.229-236
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• 2005

The Semantic Web enables machines to achieve an effective retrieval, integration, and reuse of web resources. The keyword search method currently used has a limit to accurate search results because of a simple string matching method in web environment. This paper proposes an Ontology-Based Information Retrieval which can solve the problems and retrieve better search results through semantic relations. In this system, we implemented the Cultural Assets Ontology based on OWL with RDQL and Jena API. we also suggest a method to handle properties stored in a database.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.879-886
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• 2018

The basic search engine on Twitter shows not only tweets that contain search keywords, but also all articles written by users with nicknames containing search keywords. Since the tweets unrelated to the search keyword are exposed as search results, it is inconvenient to many users who want to search only tweets that include the keyword. To solve this inconvenience, this study improved the search function of Twitter by developing an algorithm that searches only tweets that contain search keywords. The improved functionality is implemented as a Web service using ASP.NET MVC5 and is available to many users. We used a powerful collection method in C# to retrieve the results of an object, and it was also possible to output them according to the number of 'retweets' or 'favorites'. If the number of retrieved numbers is less than a given number, we also added an exclusion filter function. Thus, sorting search results by the number of retweets or favorites, user can quickly search for opinions that are of interest to many users. It is expected that many users and data analysts will find the developed function convenient to search on Twitter.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.51-54
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• 2001

오늘날 국내외에 인터넷 보급의 대중화가 점차 확대되고 네트워크을 이용하는 게임의 증가에 따라 게임에 관련된 웹 문서에 대한 사용자의 요구가 증가되고 있다. 기존의 수작업에 의한 색인 방식은 많은 전문인력, 시간, 경비등을 필요로 하기 때문에, 기하급수적으로 증가하는 웹 상의 정보를 처리하기에는 이미 그 한계에 이른 실정이다. 이러한 문제점의 해결을 위해 컴퓨터를 이용한 자동색인 시스템의 개발은 매우 중요하고 시급하다. 더구나 게임 분야에서 있어 신조어는 너무나 급속히 생성되고 있다. 따라서 이러한 신조어 처리는 효과적인 자동색인을 위한 중요한 요소이다. 이 논문에서는 사용자들에게 보다 적합하고 안정적인 게임 정보를 제공하기 위해 게임 용어 사전을 이용한 자동색인과 신조어 처리 시스템을 설계, 구현한다. 자동색인 및 신조어 처리를 위해 게임용어사전, TF-IDF, n-gram 추출법을 이용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.133-135
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• 2003

데이터베이스 기반의 웹 응용을 위한 캐슁 기법이 최근 많이 연구되고 있다. 자주 제기되는 질의의 결과를 캐쉬해두면 반복 질의를 위한 재사용은 물론 관련 질의의 처리에 이용될 수 있다. 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 XML이 등장한 이래 현재 웹 응용들은 네트워크 상의 원격 XML 소스로부터 데이터 검색을 수행하는 경우가 많아졌는데 이의 효율적인 지원을 위해 검색 결과를 캐쉬하는 것은 유용하다. 본 논문은 웹에서 XML 질의를 관련 XML 캐쉬를 이용하여 처리하는 기법의 구현 및 성능 평가에 관한 것이다. XML 질의로 XQuery, XPath, XQL 등과 같은 모든 XML 질의어의 핵심 요소인 경로 표현식을 대상으로 하였고, XML 캐쉬는 XML 실체뷰를 고려하였고, 캐쉬를 이용한 XML 질의 변환 알고리즘은 [12]에 제시된 것을 대상으로 하였다. [12]의 질의 변환 알고리즘을 지원하는 프로토타입 XML 저장 시스템이 관계 DBMS를 이용하여 구현되어 실제 웹에서의 성능 실험에 이용되었다. 성능 실험 결과 웹에서 캐쉬를 이용한 XML 질의 처리의 효율성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.11a
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• pp.547-550
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• 2006

The criterion which judges an information retrieval system performance is to how many accurately retrieve an information that the user wants. The search result which uses only homograph has been appears the various documents that relates to each meaning of the word or intensively appears the documents that relates to specific meaning of it. So in this paper, we suggest semantic information retrieval technique using relation within User-Word Intelligent Network(U-WIN) to solve a disambiguation of query In our experiment, queries divide into two classes, the homograph used in terminology and the general homograph, and it sets the expansion query forms at "query + hypemym". Thus we found that only web document search's precision is average 73.5% and integrated search's precision is average 70% in two portal site. It means that U-WIN-Based semantic information retrieval technique can be used efficiently for a IR system.

• Journal of Information Management
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• v.39 no.4
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• pp.173-186
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• 2008

We propose a mash-up system for searching herb, which can search the herbal information in oriental medicine fields using the various Open APIs. We in particular developed and opened two Open APIs which enable to search papers and projects in oriental medicine fields with the general Open APIs. These Open APIs can share and provide the expert knowledge in oriental medicine fields. The information for a herb in oriental medicine fields has various names and descriptions according to their sources unlike other fields. Thus, it is hard to get the results using one or two keywords such as the general search engines. To solve this problem, we in this paper propose a way to provide the more exact and extensive search results using the herb ontology with one hundred herbal information in oriental medicine fields.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.153-155
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 2017년 5월, 1개월 시점을 설정하고 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 소비자들의 인식들을 살펴보았다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 키워드에 대한 연관 검색어 1위는 "후보"가 빈도수(7,613)인 것으로 나타났다. 둘째, 연관 검색어 2위는 "안철수"가 빈도수(7,297), 3위는 "문재인"이 빈도수(5,183)로 각각 나타났다. 다음으로 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 검색어 긍정적 여론 빈도수 1위는 새로운(895)으로 나타났고, 부정적 여론 빈도수 1위는 위기(516)가 차지하였다. 이러한 결과 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.12
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• pp.101-108
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• 2010

In this paper, how fast and accurate the companies provides exponentially increasing information to the users is the most important in the corporate competitiveness. The enhancement of the retrieval relevance became the important element in enhancing company competitiveness and it is required to provide the services that are beyond simple retrieval service for good quality search service. This paper proposes the effective scheme that enhances retrieval relevance by utilizing registered tag information. By proposed scheme, we can overcome the limitations of retrieval relevance that usual search engines provide. And we compare the proposed scheme with existing web retrieval service on retrieval relevance evaluation and related search keyword.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.9
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• pp.135-145
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• 2019

Prolonged recession has caused the youth unemployment rate in Korea to remain at a high level of approximately 10% for years. Recently, the number of unemployed Koreans in their 30s and 40s has shown an upward trend. To expand the government's employment promotion and unemployment benefits from youth-centered policies to diverse age groups, including people in their 30s and 40s, prediction models for different age groups are required. Thus, we aimed to develop unemployment prediction models for specific age groups (30s and 40s) using available unemployment rates provided by Statistics Korea and Google search queries related to them. We first estimated multiple linear regressions (Model 1) using seasonal autoregressive integrated moving average approach with relevant unemployment rates. Then, we introduced Google search queries to obtain improved models (Model 2). For both groups, consequently, Model 2 additionally using web queries outperformed Model 1 during training and predictive periods. This result indicates that a web search query is still significant to improve the unemployment predictive models for Koreans. For practical application, this study needs to be furthered but will contribute to obtaining age-wise unemployment predictions.