• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.55-57
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• 2001

캐쉬 대체 알고리즘은 캐쉬 적재공간의 한계성을 극복하는 방법 중에 하나이다. 기존의 많은 대체 알고리즘의 문제점인 대체 기준치의 부정확성 및 불충분성을 해결하기 위해 인기도를 제안하였다. 인기도는 인기 검색어의 순위를 정규화 한 값으로, 대량의 자료를 바탕으로 얻어진 통계치이다. 인기도 산출의 기반이 되는 인기 검색어는 시간적 흐름에 민감하고, 사회 전반적인 경향을 반영하며, 많은 중복을 가지고 있다. 인기도는 각 검색 엔진별로 단일 인기도와 누적 인기도를 산출한 후에, 이를 모두 병합하여 산출된다. 이것을 병합 인기도라고 하며, 이는 임의의 검색어에 0에서 1사이의 소수값으로 부여된다. 인기도는 메타 검색 엔진에서 캐쉬 대체를 수행할 때 적용될 수 있으며, 다수의 자료 입력 경향에 관한 정보가 존재하는 문제 영역에 사용될 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.782-790
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• 2017

인기 검색어 리스트는 현재 가장 인기 있는 검색어의 순위를 보여주는 서비스로서 네이버와 같은 포털사이트가 제공한다. 이 리스트에서의 순위 변화는 특정 검색어에 대한 사람들의 관심의 변화를 반영한다. 본 논문은 인기 검색어의 순위 변화를 예측하기 위해 시계열 모델링 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 과거 순위와 기계학습 모델이 적용되었고, 여기서 해결해야 할 두 가지 문제점이 있다. 첫째, 과거 순위 데이터를 분석한 결과, 70% 이상의 검색어가 리스트에서 소멸 후 재출현하는 현상을 보였다. 소멸 후의 순위는 손실 값으로 볼 수 있으며, 이를 해결하기 위해서 다양한 처리 방법을 적용하였다. 둘째, 과거 순위 데이터는 시계열 데이터이므로 최적 윈도우 크기를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최적 윈도우 크기는 동일한 검색어들이 서로 다른 두 시점에서 내용상 의미가 달라지는 최단 소멸기간으로 볼 수 있음을 밝혔다. 성능 평가를 위해서 4가지의 기계학습 기법과 2년 동안 수집한 네이버, 다음, 네이트의 인기 검색어 리스트 데이터를 사용하였다.

• 정보관리연구
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• 제42권4호
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• pp.155-174
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• 2011

본 연구에서는 인터넷 정보 검색엔진으로부터 2007년부터 2009년까지 3년 동안 인기 검색어를 주제별로 분석함으로써 이용자의 검색어들이 시간이 흐름에 따라 주제별 변화양상을 살펴보았다. 또한 2009년도 네이버에서 제공하고 있는 상위 500개의 인기 검색어를 이용자의 검색의도에 따라 정보획득형(informational), 탐색형(navigational), 트랜잭션(transactional)형태로 구분하여 특성을 분석하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 이용자의 관심 주제가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 또한 이용자의 검색의도에 따라 인기 검색어를 분류한 결과 정보획득형 82%, 탐색형 10.8%, 트랜잭션형 7.2%로 나타났다. 이러한 연구는 미래의 검색엔진 또는 포털시스템에서 주제별 콘텐트를 구축하여 제공하는 정책수립에도 도움이 될 것으로 기대한다. 더 나아가서 이용자들의 사회적, 문화적 관심사를 분석함으로써 인기키워드의 주제 분석을 통해 나타난 사회 문화적 특성을 파악하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권2호
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• pp.148-157
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• 2002

메타 검색 엔진에서 캐쉬의 사용은 사용자의 응답시간을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 메타 검색 엔진의 구조와 동작을 보이고, 메타 검색 엔진을 위한 인기도 기반의 새로운 캐쉬 대체 방법을 제안한다. 인기도는 사용자들이 검색 엔진에 요청한 단어들의 출현 빈도수를 정규화한 값으로, 캐쉬 대체를 위한 기준치로 이용된다. 본 논문에서는 인기 검색어 수집 방법, 인기도 산출방법을 기술하고, 인기도를 기반으로 하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 또한 실제 사용자가 검색 엔진에 입력한 자료를 바탕으로, 전통적인 캐쉬 대체 기법인 LRU, LFU 알고리즘과 제안된 알고리즘을 성능 평가하였다. 본 성능 평가에서는 제안된 알고리즘이 대다수의 경우 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.250-253
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• 2007

본 논문에서는 현재 검색 엔진의 랭킹 방식의 문제점과 인터페이스의 문제점을 해결하기 위하여 노력하였다. 기존의 페이지간 링크와 같은 부가적 정보를 이용한 인기도 기반 랭킹의 문제점을 단어간의 수식 관계를 이용한 의미 기반 랭킹 알고리즘의 제시를 통해 해결하였다. 또한 검색어와 연관된 단어를 수식 관계를 이용하 계산, 시각화하여 제공함으로써 사용자가 잘못된 검색어로 검색을 시작하였더라도 항상 올바른 검색 결과를 얻을 수 있도록 도왔으며 각 검색 결과와 함께 원문을 요약해 제공함으로써 검색 결과를 일일이 클릭해 보지 않고도 내용을 쉽게 유추할 수 있도록 도왔다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.53-57
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• 2010

현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.59-64
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• 2019

본 연구는 구강관리용품 중 가장 대표적인 칫솔과 치약에서 이용자가 얻고자 하는 관련검색어를 통하여 이용자가 기대하는 선택정보를 구글 트렌드를 활용, 분석하여 이를 구강관리용품에 대한 교육의 기초자료로 제공하고자 한다. 구글 트렌드에서 제공하는 최초 시점인 2006년부터 2018년 현재(9월)까지의 시기에서 영문 Toothbrush와 Toothpaste를 검색한 뒤 인기순으로 정렬하여 노출되는 관련 검색어 각 25개 총325개의 검색어를 연도별로 수집하였다. 그 후 이용자가 기대하는 검색기능을 파악하는 검색어 세부분석방법과 빅데이터 프로그램 넷마이너를 활용한 단어 네트워크 분석의 두가지 방법으로 분석하였다. 연구 결과 전 세계적으로 Toothbrush에 대하여 브랜드에 대한 기대와 관심이 높았으며 Toothpaste에 대하여 치약의 기능에 대한 기대와 관심이 높았다. 이를 통해 구강교육의 동기부여를 높이기 위해 칫솔은 브랜드, 치약은 치약의 기능에 대한 지식과 정보를 활용하고 제공함으로써 환자의 흥미를 높이는 것이 효과적으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.19-29
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• 2011

1인 미디어인 블로그에 대한 관심이 증가함에 따라, 블로그 검색과 관련된 다양한 랭킹 알고리즘들이 제안되었다. 이러한 알고리즘들은 블로그가 웹 페이지와 다르게 갖는 구조적 특징에 맞게 변형되었으며, 각 블로그간의 연결이나, 댓글, 트랙백들을 통해 이루어진 상호소통 속에서 나타난 결과들을 바탕으로 블로그의 평판이나 인기도를 수치화하여 검색 시스템에 반영한다. 하지만 실제 블로그 검색에서는 블로그 자체의 랭크뿐만 아니라 검색어와 블로그 글과의 적합성과시간등의요소를복합적으로사용하게된다. 그런데기존에알려진요소만으로는검색결과의품질이낮을수 있다. 본 논문에서는 블로그의 주제와 관련도가 가장 높은 블로그를 찾아 낼 수 있는 주제-랭크 기법을 제안한다. 이 기법은 블로그와 블로그 글의 색인어뿐만 아니라, 블로그 글을 대표하는 주제와의 관계까지 랭킹을 매기는 방법이다. 제안된 기법을 통해 블로그 검색에서 검색어와 블로그의 연관성에 따라 랭킹을 효과적으로 부여할 수 있다. 본 논문 제안하는 주제-랭크 기법을 적용한 블로그 검색 시스템의 정확률과 적용률을 국내의 다른 블로그 검색 시스템들과 비교해 본 결과, 주제-랭크 기법을 사용한 블로그 검색 시스템의 성능이 타 시스템에 비해 더 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1311-1317
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• 2007

최근 인터넷의 폭발적인 성장과 인기로 인하여, 인터넷상에서 정보의 교환이 매우 빠르게 증가하고 있다. 또한 XML은 인터넷상에서 정보교환의 수단인 동시에 표준으로서 자리를 잡아 가고 있다. 따라서 본 논문에서는 경로-지향 질의어를 평가하기 위한 새로운 인덱싱 기법과 사용자들에게 편리한 XML문서 검색 결과를 제공하기 위한 경로-지향 질의 처리 시스템의 설계 및 구현을 제공한다. 제안된 인덱싱 기법은 XML문서의 검색 성능을 향상시키기 위하여 이진 트라이 구조와 경로서명 파일을 결합하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.63-71
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• 2011

현재 대부분의 웹포털 사이트는 인기도 또는 중요도가 높은 키워드를 제공하는 서비스가 제공되고 있는데, 구체적으로 태그 클라우드 형태와 연관 검색 서비스와 같은 사용자 친화형 서비스를 지원하고 있다. 하지만 일반적으로 뉴스기사는 날짜와 분야별로 기사들이 분류되어 있기에, 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사를 쉽게 찾아보지는 못한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하기에 충분한 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 방식을 제안한다. 제안 기법은 기본적으로 연관규칙 마이닝을 이용하여 키워드 연관성을 추출하게 되며, 뉴스기사 특성을 반영하여 문장 내부에 존재하는 키워드에 한정하여 연관성을 추출한다. 연관된 키워드 집합을 이용하여 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색할 뿐만 아니라, 연관 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.