• Title/Summary/Keyword: 의미적 탐색 시스템

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A Study on the Metadata based on the Semantic Structure of the Korean Studies Research Articles (한국학 연구 논문의 의미 구조 기반 메타데이터 연구)

  • Song, Min-Sun;Ko, Young Man
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.46 no.3
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    • pp.277-299
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    • 2015
  • The purpose of this study is to build a metadata set based on the semantic structure of the Korean studies research articles. For this purpose, we analyzed the related researches which suggested the semantic structure of the research articles, categorized the concepts of author keywords of the Korean studies research articles, and drew the metadata set of 16 elements from the results of the analysis and the categorization. The significance of this study is that it propose a semantic metadata configuration methodology which can reflect the scholarly sense-making of researchers in Korean studies. Especially, this study is significant because it reflects the keywords which was given by the actual researchers to examine the content characteristics of the Korean studies research articles.

A Concept-based Semantic Network for Information Sharing in Multidatabase Systems (멀티데이터베이스 시스템에서 정보공유를 위한 개념-기반 의미망의 구축)

  • Lee, Jeong-Uk;Baek, Du-Gwon
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.28 no.2
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    • pp.188-203
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    • 2001
  • 멀티데이터베이스 시스템(multidatabase system)에서 여러 요소 데이터베이스(component database)에 대한 통합된 접근을 제공하기 위해서는 의미 이질성(semantic heterogeneity)이 탐색되고 해결되어져야 한다. 즉, 멀티데이터베이스 시스템은 각 요소 데이터베이스가 가지고 있는 정보의 의미를 이해하고 의미적으로 동등한 또는 유사한 정보들을 식별할 수 있어야 한다. 또한, 멀티데이터베이스 시스템은 사용자로 하여금 실세계의 동일한 정보를 가지고 있는 여러 다른 데이터베이스로부터 원하는 정보를 용이하게 획득할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는, 요소 데이터베이스간의 의미 이질성을 탐색하고 해결하기 위하여 정보가 갖고 있는 개념간 의미관계에 기반한 의미망(semantic network)을 구축한다. 또한 의미질의어(semantic query language)를 제공하여 사용자가 스키마에 대한 사전 지식이 없이도 여로 자율적인 데이터베이스로부터 원하는 정보를 용이하게 획득 할 수 있도록 한다.

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다중 온톨로지를 이용한 시맨틱 웹 포털에서의 의미형 검색

  • Park, Ji-Hyeong;Park, Sang-Eon;Lee, Myeong-Jin;Hong, Jun-Seok;Kim, U-Ju
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.463-467
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    • 2007
  • 최근 시맨틱 웹 포털의 등장으로 현재 웹 포털의 많은 문제점들이 해결되고 있다. 하지만, 웹 상의 자원들이 점차 증가하면서 시맨틱 웹 포털에서의 효율적인 탐색에 대한 문제점이 발생하고 있다. 시맨틱 웹 포털은 온톨로지의 사용으로, 기존의 웹 포털과 구조적으로 다르기 때문에 사용자에게 적절한 정보를 제공할 수 있는 새로운 탐색 방법이 필요하다. 이 논문에서는 세 가지 단계로 구성된 의미적 검색 절차를 제안한다. 또한, 전자분야에서의 다중 온톨로지를 이용한 시맨틱 웹 포털을 구축하여, 본 논문에서 제안하는 의미형 검색 절차 방법을 통해 향상된 검색 성능 결과를 제시한다.

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Assocate Object Extraction Using personalized user Learning (개인화된 사용자 학습을 위한 연관 객체 추출 설계 및 구현)

  • 유수경;김교정
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.636-639
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    • 2004
  • 본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

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DQL Search Interface Using Incremental Forward Chaining (점진적 전방향 추론을 이용한 DQL 검색 인터페이스)

  • 김제민;박영택
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.100-102
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    • 2003
  • 인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와 상관없는 정보를 탐색하여 서비스한다. 그러나 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템들은 서비스 정보의 질을 향상시키기 위하여 DQL(Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 서치(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 서치는 사용자가 입력한 질의들을 의미상으로 해석하고, 이를 통하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 그러나 기존의 시멘틱 서치는 사용자가 복잡한 질의들을 수작업으로 처리하여 원하는 정보를 탐색해야하고 DQL(Daml Query Language)은 자체 추론 기능을 갖지 않기 때문에 DQL엔진에서 각각의 메타데이터들을 비교하여 사용자의 질의에 맞는 해답을 찾아내야 함으로 시스템 과부하 현상이 일어나게 된다. 본 논문은 이러한 기존의 시멘틱 서치 방식의 효율성과 속도를 놀이기 위하여, 사용자 중심의 키워드 형태 질의를 시스템 중심의 DQL로 변환하는 DQL 컨버터 시스템과 추론엔진을 불러내어 전방향 추론과 단일화를 실행하는 DQL 엔진을 제안한다.

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An Experimental Study on the Internet Web Retrieval Using Ontologies (온톨로지를 이용한 인터넷웹 검색에 관한 실험적 연구)

  • Kim, Hyun-hee;Ahn, Tae-kyoung
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.20 no.1
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    • pp.417-455
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    • 2003
  • Ontologies are formal theories that are suitable for implementing the semantic web. which is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, integration, and reuse of web resources. Ontologies provide a way of sharing and reusing knowledge among people and heterogeneous applications systems. The role of ontologies is that of making explicit specified conceptualizations. In this context, domain and generic ontologies can be shared, reused, and integrated in the analysis and design stage of information and knowledge systems. This study aims to design an ontology for international organizations. and build an Internet web retrieval system based on the proposed ontology. and finally conduct an experiment to compare the system performance of the proposed system with that of internet search engines focusing relevance and searching time. This study found that average relevance of ontology-based searching and Internet search engines are 4.53 and 2.51, and average searching time of ontology-based searching and Internet search engines are 1.96 minutes and 4.74 minutes.

A Comparative Study on the Effectiveness of Hangul Natural Language Retrieval Using KT Test Set (KT Test Set을 이용한 우리말 자연언어검색의 효율성에 관한 비교연구)

  • 이현아;김성혁
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 1995.08a
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    • pp.37-40
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    • 1995
  • 본 연구는 자연언어시스템에서 색인어와 탐색어의 특정성에 기인하는 재현율 감소를 극복하기 위한 방법론으로써 탐색어의 확장을 통한 검색효율을 평가하였다. 이를 위하여 우리말 데이터베이스를 대상으로 주제전문가가 자연언어로 작성한 원 질의문 (Q1), 원 질의문에 사용된 탐색어와 데이터베이스내의 색인어간의 유사도를 이용하여 탐색어를 확장한 질의문 (Q2(0.2), Q2(0.3)), 주제전문가인 이용자가 Q1의 의미적인 관계를 고려해서 자연언어로 탐색어를 확장한 질의문 (Q3)을 검색효율면에서 비교하였다. 실험결과, 평균재현율은 Q2(0.2), Q2(0.3), Q3, Q1의 검색의 순이었다. 평균정확율은 Q3, Q2(0.3), Q1, Q2(0.2)검색의 순으로 나타났다.

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Efficient Learning of Neural Network Using an Improved Genetic Algorithm (개선된 유전 알고리즘을 사용한 효율적 신경망 학습)

  • 김형래;김성주;최우경;하상형;조현찬;전홍태
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.315-318
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    • 2004
  • 최적해 탐색 도구로 널리 알려진 유전 알고리즘을 이용하여 신경망의 학습을 위한 가중치를 탐색하는 방법은 신경망의 학습 방법의 하나로 사용되고 있다. 신경망의 가중치는 일정 시간의 유전자 연산을 수행하게 되면 최적화된 가중치의 값과 유사하게 되는 특징을 지닌다. 이는 유전자 연산 방법에 의해 가중치가 수렴되고 있음을 의미하며, 그 때의 가중치는 일정한 패턴을 지니는 특징을 발견할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 탐색된 가중치의 패턴을 보존하기 위한 방법으로 유전자의 일정 부분을 고정한 후 유전자 연산을 수행하는 개선된 학습 방법을 제안하고자 한다. 이를 이용할 경우에 유전자 탐색의 문제점으로 제시되고 있는 탐색 시간을 효율적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있다.

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Semantic-based Keyword Search System over Relational Database (관계형 데이터베이스에서의 시맨틱 기반 키워드 탐색 시스템)

  • Yang, Younghyoo
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.18 no.12
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    • pp.91-101
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    • 2013
  • One issue with keyword search in general is its ambiguity which can ultimately impact the effectiveness of the search in terms of the quality of the search results. This ambiguity is primarily due to the ambiguity of the contextual meaning of each term in the query. In addition to the query ambiguity itself, the relationships between the keywords in the search results are crucial for the proper interpretation of the search results by the user and should be clearly presented in the search results. We address the keyword search ambiguity issue by adapting some of the existing approaches for keyword mapping from the query terms to the schema terms/instances. The approaches we have adapted for term mapping capture both the syntactic similarity between the query keywords and the schema terms as well as the semantic similarity of the two and give better mappings and ultimately 50% raised accurate results. Finally, to address the last issue of lacking clear relationships among the terms appearing in the search results, our system has leveraged semantic web technologies in order to enrich the knowledgebase and to discover the relationships between the keywords.

Exploring the Contextual Elements of Book Use to Improve Book Recommender Systems (도서추천 시스템 개선을 위한 도서이용 맥락 요소 탐색)

  • Shim, Jiyoung
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.39 no.2
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    • pp.299-324
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    • 2022
  • In this study, in order to explore the contextual elements of book use that were overlooked in the existing book recommender system research, for 15 avid readers with various book search backgrounds, the contents generated in 6 book search situations were collected through the think-aloud protocol. By using content analysis from the collected book use contents, not only the internal and external appeal factors affecting book use, based on the 'appeal factor', the theoretical concept of the readers' advisory service, but also information sources and search methods regarding book use were identified and categorized. The results of this study can be used to extract and reflect meaningful attribute data in the future book recommender system design process.