• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.100-104
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• 2010

수많은 웹 문서로부터 웹 서퍼가 원하는 정보를 찾기 위해 다양한 검색 엔진들이 개발되어왔다. 검색 엔진에서 가장 중요한 기능 중 하나는 사용자 질의에 대해서 웹 문서를 평가하고 랭킹을 부여하는 것이다. PageRank등의 기존 하이퍼링크 정보를 이용한 웹 랭킹 알고리즘은 토픽 드리프트 현상을 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 연관성 파급 모델이 제안되었지만, 기존의 연관성 파급 모델을 기반으로 하는 랭킹 알고리즘은 성능상의 이유로 실제 웹 검색 엔진에서 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 토픽 드리프트 현상을 완화하면서 좋은 성능을 제공하는 새로운 랭킹 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 기존 알고리즘들과 비교한 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.268-274
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• 2005

페이지랭크 알고리즘은 웹 문서들을 효과적으로 랭킹(ranking)하는 것으로 알려져 있다. 페이지랭크 알고리즘은 그 유용함에도 불구하고 경우에 따라 문서의 페이지랭크 값을 본래 값보다 작게 계산하는 현상을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 현상을 놈-누수(norm-leak)라 명명하고, 웹 문서의 페이지 랭크 값을 정확히 산출하는 개선된 페이지랭크 알고리즘과 효율적인 구현방법을 제시한다. 또한, 약 67,000,000개의 실제 웹 문서들에 기존의 페이지랭크 알고리즘과 개선된 페이지랭크 알고리즘을 적용하여 그 결과를 비교 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권1호
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• pp.22-29
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• 2009

웹은 사용자에게 제품이나 정보를 제공할 수 있는 가장 커다란 매체로 성장하였으며, 또한 사용자에게는 필요 이상의 정보를 얻게 해주고 있다. 웹은 다량의 관련 정보들을 여러 웹 페이지들을 통해 표현하고 있으며, 현재 검색엔진들은 키워드들에 관련된 단일 페이지들만을 리스트화하여 보여주고 있다. 근본적으로 이러한 방법들로는 관련된 정보를 가지고 있는 페이지들의 쌍 및 연관된 뭔 페이지들의 집합을 구조화하여 제공할 수 없다. 웹은 하나의 웹 페이지에 모든 관련 정보를 담는 범위를 넘어 관련된 정보 페이지들을 하이퍼링크로 서로 연결한 일련의 정보로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 링크 가중치 기반 검색 기법으로서 e-아크 메저에 관하여 제안하고자 하며, 이는 사용자가 입력한 키워드들과 관련된 페이지의 집합을 웹 사이트 안에서 찾아내는 연관 검색에 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 기존의 메저들 보다 그 효과성을 우월하다는 점을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.473-476
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• 2009

본 논문에서는 다중 쓰레드 환경에서 동작하는 웹 크롤러를 구현하고 성능을 분석한다. 이 웹 크롤러의 특징은 검색시간을 단축하기 위하여 크롤링, 파싱 및 페이지랭킹, DB 저장 모듈을 서로 독립적으로 다른 작업을 수행하도록 구현한 것이다. 크롤링 모듈은 웹상의 데이터를 수집하는 기능을 제공한다. 그리고 파싱 및 페이지랭크 모듈은 수집한 데이터를 파싱하고, 웹 페이지의 상대적인 중요도를 수치로 계산하여 페이지랭크를 지정한다. DB 연동 모듈은 페이지랭크 모듈에서 구한 페이지랭크를 데이터베이스에 저장한다. 성능평가에서는 다중 쓰레드 환경에서 쓰레드 수와 웹 페이지의 수에 따른 검색 시간을 측정하여 그 결과를 비교 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.76-78
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• 2010

최근 몇 년간 정보 검색 분야에서 문맥 광고에 관한 연구가 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 관련된 연구들은 대부분 웹페이지 내용만을 활용하여 유사한 광고를 찾고자 하였다. 그럼으로써 동일한 웹페이지를 접속하는 다양한 의도를 가진 사용자들이 동일한 광고를 보게 된다는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는 웹페이지의 내용뿐만 아니라 각각의 사용자들의 웹페이지 방문 의도를 웹 페이지 방문 히스토리로부터 추출하여 이를 활용한 기법을 제안하고자 한다. 또한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 기법이 사용자 방문 의도를 반영함으로써 기존 기법에 비해 성능이 향상되었음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.35-40
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• 2007

역파일을 사용한 색인 기법은 정보 검색 분야에서 널리 사용되었으며, 최근 대용량 검색 시스템으로 사용되고 있는 웹 검색 엔진에서도 적응되고 있다. 본 논문에서는 웹 검색 엔진의 특성에 완친 구현된 역파일 기법 기반의 웹 문서 색인 파일의 구조와 디스크에 저장된 대용량의 역파일 색인을 기반으로 웹 페이지의 검색 적합도를 계산하는 랭킹 시스템을 설명한다. 이를 통하여 상용 웹 검색 엔진의 랭킹 시스템과 디스크 자원 사용의 최소화 기법을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권6호
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• pp.567-581
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• 2008

웹의 크기가 폭발적으로 증가함에 따라 인터넷에서 정보를 얻는 수단으로서 검색 엔진의 중요성이 부각되고 있다. 검색 엔진은 사용자에게 최신의 정보를 검색 결과로서 제공하기 위해 웹 페이지를 주기적으로 수집하고 이를 데이타베이스에 저장한다. 웹 크롤러는 이러한 목적으로 웹 페이지를 수집하는 프로그램이다. 대부분의 검색 엔진은 제한된 시간 내에 많은 수의 웹 페이지를 수집하기 위해 다수의 머신을 사용하는 병렬 웹 크롤러를 이용한다. 그러나, 병렬 웹 크롤러의 아키텍처와 세부 구현 방법이 잘 알려져 있지 않기 때문에 실제로 병렬 웹 크롤러를 구현하는 데에 어려움이 많다. 본 논문에서는 병렬 웹 크롤러(parallel web crawler)의 아키텍처와 세부 구현 방법을 제시한다. 병렬 웹 크롤러는 다수의 머신에서 웹 페이지를 병렬적으로 수집하기 위해 조정자(coordinator) 대리자(agent) 구조의 2-티어(tier) 모델을 사용한다. 조정자/대리자 모델은 각 머신에서 웹 페이지를 수집하기 위한 다수의 대리자들과 이 대리자들을 관리하기 위한 하나의 조정자로 구성된다. 병렬 웹 크롤러는 웹 페이지를 수집하기 위한 크롤링(crawling) 모듈, 수집한 웹 페이지를 데이타베이스 로딩 포맷으로 변환하기 위한 컨버팅(converting) 모듈, 수집된 웹 페이지의 중요도를 계산하기 위한 랭킹(ranking) 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 병렬 웹 크롤러의 각 모듈들을 설명하고, 세부 구현 방법을 설명한다. 마지막으로, 실험을 통해 병렬 웹 크롤러의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안된 병렬, 웹 크롤러가 수집해야할 웹 페이지 개수와 머신 개수에 따라 확장 가능함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.547-550
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• 2009

블로그는 누구나 쉽게 이용할 수 있는 도구이며, 블로그를 통한 콘텐츠의 생산과 소비는 빠른 속도로 증가하고 있다. 이런 블로그의 글은 단순히 정보를 전달하는 웹 페이지 이상의 사회적 관계를 포함하고 있다. 하지만 지금까지 웹 페이지 및 블로그에 대한 검색은 이러한 사회적 관계를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 행동과 사회적 관계에 기반한 블로그 랭크 모델을 제안한다. 이를 기반으로 국내의 서로 다른 서비스에서 제공한 블로그 랭킹을 새롭게 제안한 블로그 모델과 비교하였고, 이를 통해 제안하는 블로그 모델의 타당성을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권7호
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• pp.580-589
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• 2009

오늘날, 대부분의 웹 페이지는 블로그영역에서 생성되고 기존의 웹 페이지 또한 블로그영역으로 전환되어가고 있다. 블로그 페이지는 트랙백연결, 블로거, 태그, 댓글과 같은 기폰 웹 페이지에는 존재 하지 않는 특징이 있다. 따라서 이러한 차이를 반영하지 않는 전통적인 웹 페이지 랭킹 알고리즘을 블로그 페이지에 단순히 적용하는 것은 효율적인 검색을 위해 적절하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블로그 검색을 위한 "블로그-랭크" 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블로그의 구조적특징들을 활용하여 트랙백 연결성, 블로거의 명성, 사용자 반응성을 평가하고 이를 기반으로 블로그 페이지를 랭크 한다. 우리는 알고리즘의 검색효율성을 증명하기 위해 제안한 알고리즘을 적용한 블로그 검색 시스템을 구현하고 기존의 블로그 검색시스템과 검색효율성을 비교하였으며, 그 결과 블로그 랭크 알고리즘을 적용한 검색시스템이 기존의 검색시스템보다 더욱 뛰어난 검색효율성을 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1245-1255
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• 2010

현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소셜 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소셜 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다.