Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2003.08a
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pp.185-192
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2003
국내 인터넷 검색엔진의 성능을 질문의 유형별로 비교해보았다. 실험에는 30명의 대학생이 참여하여 탐색질문을 작성하고 직접 탐색하여 검색결과의 적합성을 판정하였다. 실험참가자마다 탐색어 1개, 2개, 3개짜리 질문을 하나씩 작성하도록 한 결과 총 90개의 질문이 실험에 사용되었다. 질문의 유형은 질문의 길이 이외에 주제의 최신성 여부와 고유명사의 포함 여부를 기준으로 나누었다. 실험 결과 전체적인 성능은 구글이 가장 뛰어났으나, 고유명사를 포함한 최신주제 질문에 대해서는 네이트와 엠파스가 구글보다 좋은 성능을 보였다.
디지털사의 알타비스타는 현재 인터넷상에서 가장 빠른 검색 서비스를 제공하는 검색엔진이라 할 수 있다. 25만여 서버와 3천만개 이상의 웹페이지 인덱스를 보유하고 있는 동시에 1만4천개 이상의 뉴스그룹에서 300만개 이상의 기사를 검색할 수 있다. 매일 알타비스타를 사용하는 건수도 1,200만건에 이르고 있는 알타비스타(URL : www.altavista.digital.com)에 대해 살펴봤다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.217-219
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2000
정보의 바다라고 일컬어지는 인터넷에서 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 웹 검색엔진이 나날이 발전하고 있기는 하지만, 이들 검색엔진은 개인에게 특화된 것이 아니기 때문에 검색 결과의 양이 엄청나게 많은 뿐만아니라 원하지 않는 정보인 경우가 많다. 따라서 사용자의 기호를 반영하여 원하는 정보만을 찾아줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 기호를 반영하여 개인에게 특화된 웹 검색 시스템을 개발하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 다중에이전트 시스템을 제안한다. 실험결과 사용자 프로파일 벡터가 사용자기호에 따라 변화하여 제안한 시스템이 유용함을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.5
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pp.1028-1034
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2004
As use of internet generalized laying stress on WWW(World Wide Web) service of multimedia based recently, we could acquire many informations that exist to all over the world's computer network. It is risen to important problem that use of internet acquires correct information rapidly on modem society which is generalized. This paper designed internet search engine and understand structure of that drawing URL which is optimized, and secure embodiment technology using OOPL(Object-Oriented Programming Language). Also, compare with existent domestic manufacture search engines and system that propose showed that the bad link rate is improved in this paper.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.15
no.2
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pp.47-68
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1998
Although the research information resources on Internet are spread out on thousands of computers, it is not always easy to get them on the right time by the right manner. The purpose of this study is to use DDC(Dewey Decimal Classification) scheme in subject-based directory search engine for research information resourcees to aid retrieval on the Internet. For the design of classification code, this study followed 'systematic order' of DDC to arrange subjects from the general o the specific in a logical order, and for the design of classification dictionary, 'Relative Index' of DDC was used to bring together the various aspects of subjects.
This paper tries to analyze technologies of search engine generally, and reveal the additional modes of Korean search engine at the same time. Recently it said that search engine becomes a self-moving and is getting more strong power than the former one existed. There are many difference interpretative views from technological determination to instrumentalism surrounding this system. Search engine invents the technological mode that draws user's attention to make its own expertise reinforce. It is stemmed from the rationality of its own. Especially Korean search engine exposed unique mutation as self-proliferation of it during past a decade, as for example "related keyword" or "real-time popular keyword" service. Its automatic decision aroused democracy matter, now it is not only web guide. How we do make it to serve in democracy, accepting the independent expertise of it simultaneously? We might find new prospect when focusing on interactional modality between engine and human actor, instead counting both as a separate one.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.298-300
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2000
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특별한 정보를 모야 특정 정보를 검색하기 위한 엔진이다. 인터넷의 홈페이지는 서로를 연결하는데 하이퍼링크(hyperlink)를 사용하는데 이런 하이퍼링크(hyperlink)에 있는 정보를 이용하여 홈페이지와 홈페이지 사이의 연결관계를 모은 결과를 전문가 검색 엔진에서 모은 키워드와 웹 사이트를 이용하여 각 키워드 간의 관련성을 데이터 마이닝 기법을 사용해서 각 키워드나 웹 페이지간의 상관관계에 대한 개념을 추출한다. 본 논문에서는 이런 홈페이지 간의 추출을 이용한 시스템 설계와 구현 결과를 보여준다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1997.08a
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pp.99-102
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1997
인터넷 도구 중의 하나인 탐색엔진은 월드 와이드 웹의 보편화와 함께 중요한 매개체로 자리잡고 있다. 탐색엔진은 서비스 제공형태에 의해 크게 분류체계 제공형과 주제어 검색 제공형으로 나뉘어 지는데, 분류체계 제공형 엔진에 대한 연구는 그 이용빈도에 비해 부족한 편이다. 따라서, 인터넷 이용자의 탐색노력을 줄이는데 보다 유용한 분류체계 제공형 엔진에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 분류체계 제공에 중점을 두고 있는 국내외의 대표적인 탐색엔진 6종과 문헌 분류이론인 KDC와 DDC를 선정하여 그 분류체계를 비교ㆍ분석하여 적합한 형태의 탐색엔진 분류체계의 모형을 구축하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.103-105
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2001
인터넷 사용 인구의 폭증으로 인터넷 사이트가 경쟁적으로 유용한 각종 정보를 사용자들에게 제공하여 보다 많은 수의 회원을 확보하기 위해 노력하고 있지만 여러 사이트를 동시에 사용하고 있는 대부분의 인터넷 사용자들에게는 각 사이트에서 날아드는 정보를 매번 일일이 검색해야 하는 일이 여간 번거롭지 않을 뿐만 아니라 이런 무분별하고 획일적인 정보 서비스는 오히려 사용자들의 인터넷 사용을 불편하게 하며 더욱이 그 내용이 관심 밖의 것이 경우 네트워크의 효율적인 사용을 저해하는 정보공해에 지나지 않게 된다. 추천엔진은 기본으로 끊임없이 유입되는 다량의 정보 중에서 필요한 것을 추천해 주는 것이다. 이에 본 논문에서는 사용자들에게 필요한 정보만을 효율적으로 전달 해주기 위해서 먼저 개인화된 정보의 전달을 위해 사용자의취향을 파악하여 선택 가능성이 높은 항목을 예측할 수 있어야 한다. 그리고 사용자와 가까운 K 명의 사용자들을 효율적으로 검색하기 위해서 K-최근접 이웃 방식을 사용하고 인덱싱을 사용할 수 있는 세가지 벡터 유사도를 기존의 피어슨 상관계수(Pearson Correlation)와 비교하여 제안한다. 이를 통해 정보의 효율적인 제공방법, 즉 일반적인 검색으로 인한 정보의 제공이 아닌 일반 사용자들의 추천에 의해 정보를 제공하는 K-최근접 이웃 추천 엔진을 세가지 벡터 유사도를 이용해서 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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