• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.299-304
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• 2008

웹 기반 자료들이 폭발적으로 증가함에 따라 적합한 자료들에 보다 효과적으로 접근할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 이러한 새로운 방법들 중의 하나로 제한 검색이 점보 검색 분야에서 제시되었다. 제한 검색은 현재 입력한 검색어의 검색결과를 줄이고자 할 때 이용하는 검색방식으로 전체 문장을 포함하는 자료나 출판 년도, 특정 저널로 제한하여 검색할 수 있으며 일반적인 검색어로 검색할 경우 제한을 주어 결과물을 최대한 줄일 수 있도록 지원하고 있다. 하지만 이러한 검색 방법은 검색의 범위를 URL에 의해 명시되는 사이트 또는 도메인들로만 제한할 수 있을 뿐이며 의미적으로 관련된 사이트들로 제한할 수 없다. 본 논문에서는 정보의 공유를 목적으로 하는 커뮤니티를 시맨틱 웹 서비스(Semantic Web Services) 기술을 이용하여 플랫폼에 상관없이 사용자 검색 질의와 가장 유사한 커뮤니티를 의미적으로 식별해 내고 커뮤니티 내의 정보 중 질의와 관련된 정보를 검색결과로 도출할 수 있는 구조를 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.487-490
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• 2010

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.304-308
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• 2005

많은 정보가 저장되어 있는 웹은 더 이상 우리의 삶과 별개로 생각할 수 없는 존재가 되었다. 무수한 정보가 웹상에 존재하게 되어 웹은 커졌지만, 단순한 정보의 저장소로 전락할 위기에 놓여있다. 이러한 거대한 정보 저장소에서 사용자는 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비해야만 한다. 이러한 문제의 해결을 위해 현재까지 많은 연구가 진행중에 있으며, 본 연구에서는 온톨로지 지술에 기반한 정보검색 시스템을 그 해결방안으로 제안한다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 의미적 정보검색을 위해 요구되는 세부적인 요소 기술들을 소개하고 실제로 이들을 설계하고, 유기적인 결합을 통한 의미적 정보검색 시스템을 설계하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.4
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• pp.509-516
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• 2004

Semantic interpretation of image is incomplete without some mechanism for understanding semantic content that is not directly visible. For this reason, human assisted content-annotation through natural language is an attachment of textual description to image. However, keyword-based retrieval is in the level of syntactic pattern matching. In other words, dissimilarity computation among terms is usually done by using string matching not concept matching. In this paper, we propose a method for computerized semantic similarity calculation In WordNet space. We consider the edge, depth, link type and density as well as existence of common ancestors. Also, we have introduced method that applied similarity measurement on semantic image retrieval. To combine wi#h the low level features, we use the spatial color distribution model. When tested on a image set of Microsoft's 'Design Gallery Line', proposed method outperforms other approach.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.625-627
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• 2004

시멘틱 웹의 등장으로 온톨로지를 통하여 에이전트가 이해할 수 있는 의미(semantic)를 갖는 문서를 생성하는 것이 가능해졌다. 이러한 시멘틱 웹의 영역은 비즈니스 업무 효율을 증가시키고 이를 통해 이윤을 극대화시키는 방법으로 시멘틱 검색을 통한 정보검색시스템으로 확대적용 될 수 있다. 데이터베이스를 활용하여 문서를 저장하고 데이터베이스의 질의문물 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 시스템은 다양한 분야에서 많이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시멘틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 데이터베이스 질의문으로 검색이 불가능하거나 정보관리 시스템에서 단순히 키워드 매칭으로 검색되지 않는 문서에 대해서 본 시스템이 온톨로지라 추론을 통하여 문서의 검색에 가능함을 보인다. 이러한 방식은 자연어처리 검색과 유사한 검색영역을 갖는다. 이는 문서의 검색에 있어 단순히 키워드의 유사도에 의존하지 않고 Description Logic을 바탕으로 구성된 온톨로지에 미리 정의 되어있는 의미를 바탕으로 생성된 메타데이타를 가지고 추론을 하기 때문에 가능하다 또한 기존의 정보관리 시스템에서 채용한 데이터베이스를 통한 질의응답 시스템을 적용하여 온톨로지 표현언어에 대해 질의 응답이 가능한 DQL 인터페이스와 연동을 통하여 본 시스템의 속도와 효율성을 극대화시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.189-195
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• 1996

본 논문에서는 자연어를 통한 웹 정보검색 모델을 제시하고, 이를 위한 한국어 처리 방법을 소개한다. 자연어 질의에 대해 범주 문법에 기반한 구문 중심의 의미 파싱을 통해 QLF(quasi logical form)을 생성하며, 의미의 선택 제약 방법을 통해 모호성을 제거한다. QLF의 담화 처리를 통해 session 기반의 웹 검색을 실현할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.8
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• pp.1101-1112
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• 2004

In this paper, we propose a Web page weighting scheme using the user preference in each sense of query word to improve the performance of Web search. Generally search engines assign weights to a web page by using relevancy only, which is obtained by comparing the query word and the words in a web page. In the information retrieval from huge data such as the Web, simple word comparison cannot distinguish important documents because there exist too many documents with similar relevancy In this paper we implement a WordNet-based user interface that helps to distinguish different senses of query word, and constructed a search engine in which the implicit evaluations by multiple users are reflected in ranking by accumulating the number of clicks. In accumulating click counts, they are stored separately according to senses, so that more accurate search is possible. The experimental results with several keywords show that the precision of proposed system is improved compared to conventional search engines.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.159-166
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• 2004

본 논문에서는 질의응답 시스템에서 질문의 주제와 개념적으로 일치하는 단락으로부터 정보를 추출할 경우에 보다 정확한 정답을 추출할 수 있다는 가정 하에 문장 주제를 활용한 의미적 단락 생성 및 검색 기법을 제안한다. 문장주제란 백과사전 문서 집합에서 공통으로 기술하는 내용이나 자주 언급하고 있는 사건 혹은 개념들의 집합을 의미하는 것으로, 주제별로 응집된 문장들로 재구성된 단락을 의미적 단락이라고 정의한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 의미적 단락의 신뢰도를 파악하고, 백과사전 본문을 3문장 단위로 잘라서 고정길이 단락을 만든 후 의미적 단락의 검색결과와 비교하였다. 평가척도로는 TREC의 역순위평균(MRR : Mean Reciprocal Rank)과 상위 5개 단락 안에 정답유무를 측정하는 사용자 정답만족도를 사용하였다. ETRI 평가셋을 대상으로 한 실험 결과, 주제를 이용한 의미적 단락 검색 성능이 고정길이 단락 검색보다 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.22-24
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• 2001

정보검색 시스템에서 사용자의 질의어가 불완전함에 따라 생기는 검색 효율의 저하를 줄이기 위하여 용어의 상호관련성을 반영함과 동시에 벡터의 공간을 축소하는 LSI 모델을 사용하여 문서 집합으로부터 잠재적 의미 공간을 구축하였다. 또한 의미 공간상에 있는 문서의 분포에 따라 \"개념\"을 추출하기 하기 위해 k-means algorithm을 사용하여 군집화 시켰다. 이로부터 불완전한 초기 사용자 질의어를 의미 공간에 구축된 클러스터링 정보로 수정하여 새로운 질의어를 생성함으로 검색의 효율을 높이고자 하였다. 검색 효율을 측정하기 위해 TREC 데이터를 이용하여 분석하였으며 결과는 질의어의 성격에 따라 달라졌으나 대체적으로 우수한 성능을 보였다.한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.345-348
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• 2006

웹 정보의 의미적 검색을 위한 시맨틱 웹의 연구가 활발히 진행되고 있다. 시맨틱 웹에서 핵심이 되는 것은 온톨로지이다. 2004년 2월 W3C는 온톨로지 구축을 위해 RDF(S)와 OWL을 온톨로지 구축 언어의 표준으로 제정하고 총 13개의 기술문서를 공표하여, 온톨로지 언어의 정의와 구축 사례 및 활용의 내용을 제공하고 있다. 이로 인해, 많은 온톨로지들이 여러 목적에 의해 구축되고 있으며, 그 활용도는 점차 증가하고 있다. 하지만 지리정보의 검색을 위한 온톨로지는 구축이 어려우며 이에 대한 연구도 미흡하다. 이에 본 논문에서는 지역과 지역의 위치 정보, 지역 내의 건물 및 도로에 대한 위치정보를 온톨로지로 구축할 수 있는 방법과 이를 지리정보 검색에 활용할 수 있는 방안을 연구하였다. 그 결과, 우리는 위치에 대한 온톨로지 구축을 위한 3가지 어휘를 설계하였고, 이를 이용하여 효율적이고 의미적인 지리정보 검색이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.