• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.628-630
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• 2001

오늘날 인터넷이 보편화되면서 정보 검색 및 뉴스 검색들이 일반화되고 있지만 엄청난 정보의 양과 다양성 등으로 인해 사용자들은 오히려 정보 검색의 어려움을 호소하고 있다 이에 본 논문에서는 사용자 편의의 뉴스 검색과 사용자의 요구와 취향이 반영될 수 있도록 BPN(Back Propagation Neural Network)의 학습 기능을 가진 지능형 에이전트를 이용하여 뉴스 기사를 필터링하는 뉴스 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 신문사의 기사를 수집 및 통합하여 그 날의 주요 기사들을 데이터베이스에 저장하는 수집 에이전트, 사용자가 입력만 키워드를 이용하여 BPN 기법으로 학습시키는 훈련 에이전트 등으로 구성되어 있다. 또한 정보 통신 기술의 눈부신 발달로 투선 인터넷이 급속히 보급되는 현실을 감안하여 무선으로도 이러한 서비스를 제공할 수 있도록 시스템을 구성하였다.

• The Journal of Information Technology
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• v.4 no.2
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• pp.69-81
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• 2001

In this paper, we examine work in the evolution of content-based retrieval systems that rely on an intelligent infrastructure. Here, we refer to intelligence as the capabilities of the systems to build and maintain situational or world models, utilize dynamic knowledge representations, exploit context and overage advanced reasoning and learning capabilities. We argue that these elements are essential to producing effective systems for retrieving visual information at semantic levels matching those of human perception and cognition. In this paper, we review relevant research on the understanding of human intelligence and construction of intelligent systems in the fields of cognitive psychology, artificial intelligence, semiotics. We also discuss how some of the principal ideas from these fields lead to new opportunities and capabilities for content-based retrieval systems. Finally, we discribe some of our efforts in these directions. In particular, we present MediaNet, a multimedia knowledge presentation framework that facilitate and enable intelligent content-based retrieval.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.2
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• pp.189-205
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• 2000

We investigate the appropriate design and implementation of an Inductive Learning Alogrithm with a Neural Network in order to solve both inconsistent indexing and incomplete query problems on the web. Specifically, the proposed system based queries and documents in the field of Mathematics shows how inductive learning method and neural networks can apply to information retreival. Also, this study examines all of parameters of the neural networks -- the number of node in input and output, hidden layer size and learning parameters etc. -- which are significant in determining how well the neural network will converge.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.405-407
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• 2012

학술 문서 내에서 테이블은 실험 결과, 정의, 요약하는 정보들을 함축하여 사용자에게 제공하는 역할을 한다. 즉 이러한 테이블을 학술 문서 내에서 탐색, 추출하여 검색에 이용하는 것은 학술 문서의 이해를 돕는 것과 더불어 학술 문서를 사용자가 직접 작성할 때에도 비슷한 형태의 테이블을 참조하여 형식에 맞는 테이블을 작성하는 데에 도움을 준다. 따라서 본 연구는 이러한 다양한 목적의 테이블 검색을 지원하기 위하여 문서로부터 자동으로 적합한 키워드를 추출하고 이를 통하여 문서와 유사한 테이블, 문서 내 테이블과 유사한 형식의 테이블을 검색하는 데 적합한 새로운 지능형 테이블 검색 시스템을 제안하며 이를 통해 기존에 존재하는 테이블 검색 시스템 알고리즘들과 성능 비교를 통해 향후 테이블 기반 검색 시스템 발전 가능성을 제시한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.14 no.2
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• pp.285-301
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• 1997

Massive amount ofinformation is provided for the internet users. Therfore, the users are exposed even to the useless information. In this paper, a Intelligent Web-Agent system is present as a solution for this kind if users inconvinience. This Intelligent Web-Agent system i devised users to search by the keyword about which they get information and commend the sites which have more intensive relation with the examine keyword, judge by the users and the case-base constructed by the Intelligent Web-Agent system itself previously, so the users can access the essential web sites in short time. Intelligent Web-Agent system is compose of a interface-system and a learning system. According to the experiment, using the Intelligent Web-Agent System quicker than the case when not using the Intelligent Web-Agent System.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1737-1740
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• 2002

검색시스템은 분류시스템과 지식탐사 시스템을 결합하여 구성한 복합적인 시스템으로 일반 사용자들에게 자신이 일하는 정보의 데이터를 우선적으로 제공한다. 시스템의 특징으로 겉으로 보기에는 일반 검색엔진과 유사하나, 시스템적으로는 요구하는 각종 기능과 검색 기법, 지식탐사기법이 들어있다. 시스템에서는 문서 분류기법과 문서와 검색어 사이의 연관성을 찾기 위한 방법, 문서간의 연속적인 사건을 통한 검색 패턴 탐사기법을 사용하였다. 이들은 시스템의 검색과 분류 결과를 지금까지보다 더욱 인공지능에 가깝도록 하여 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.187-189
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• 2005

인터넷 및 분산 환경에서 XML은 애플리케이션 간의 자료 저장 및 자료 교환을 위한 표준으로써, XML 문에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 이기종 관계형 데이터베이스 시스템들 간의 메타데이터 및 데이터 교환을 위해 W3C에서 제안한 XML Schema를 사용한다. XML Schema는 평면적 구조인 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 및 데이터를 계층적 구조인 XML 문서형식으로 나타낼 수 있는 메커니즘을 가지고 있으며, 다양한 원시 데이터 형식을 지원하여 관계형 데이터베이스 시스템이 제공하는 데이터형식을 충분히 반영할 수 있는 구조를 가지고 있다. 또한 기존의 이질적인 전자상거래 플랫폼을 사용하므로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 그러나 분산 환경에서 이질적인 특성을 해결하기 위해서 XML을 기반으로 하는 쇼핑몰들의 통합된 정보를 검색할 수 있는 사이트가 등장하고 있어 고객들이 구매하고자 하는 상품에 대한 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있도록 각종 쇼핑몰 사이트를 연결하여 통합하는 과정이 진행 중이다. 따라서 상품을 검색할 때 메타데이터를 이용하여 선택에 필요한 정보를 고객에게 제공함으로서 상품을 효율적으로 검색할 수 있다. 따라서 XML기반으로 분산된 이 기증의 시스템들을 온톨로지(Ontology)기반의 메타데이터를 이용하여 상품을 검색할 수 있는 시스템을 제안하고, 온톨로지 기반의 메타데이터 XMDR(eXtended MetaData Registry)을 이용한 상품 검색 시스템을 효율적으로 검색하기 위한 온톨로지 서버 구축에 관한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.505-508
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• 2003

웹 문서의 홍수 속에서 사용자의 요구에 맞는 문서만을 검색해 주는 정보 검색 시스템이 요구되고 있다. 자연어 질의를 이용한 정보검색 방법은 초보자도 사용이 쉽고 사용자의 의도를 파악하기가 쉬어 지능형 정보검색에 적합하다. 따라서 현재는 자연어 질의로부터 사용자의 의도를 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 구조화된 자연어 질의에서 한국어의 문맥 구조를 기반으로 하여 사용자의 의도를 파악하고 이를 이용하여 정보검색 질의를 생성하는 방법을 제안한다. 이렇게 생성된 질의어를 이용해서 메타정보검색을 하면 보다 정확하고 사용자의 의도에 맞는 문서만이 검색되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.342-344
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• 1998

본 연구는 초고속망에서 한방원격 검진시스템을 개발하는데 있어서 필요한 한의학 의료정보 검색을 위한 시소러스를 생성하였다. 이를 통해 한의학 처방에 따른 탕재별, 약재별, 구분별, 병증별 지능형 검색이 웹 상에서 가능하도록 구현하였다. 본 검색기를 통해 한의사는 처방에 따라 필요한 탕재 정보와 약재의 정량정보를 자세히 검색할 수 있으며, 일반 사용자(환자)는 개인별 병증에 대한 손쉬운 한의학 정보 서비스의 원격지 검색이 가능하다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.12
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• pp.9-14
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• 2020

Currently, NTIS (National Technology Information Service) is building an interactive search service based on artificial intelligence technology. In order to understand users' search intentions and provide R&D information, an interactive search service is built based on deep learning models and morpheme analyzers. The deep learning model learns based on the log data loaded when using NTIS and interactive search services and understands the user's search intention. And it provides task information through step-by-step search. Understanding the search intent makes exception handling easier, and step-by-step search makes it easier and faster to obtain the desired information than integrated search. For future research, it is necessary to expand the range of information provided to users.