• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.763-766
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• 2005

정보검색 시스템에서 긴 문장으로 질의가 들어올 경우 질의문의 길이와 시스템이 정답이라고 판단한 문서에서 질의문을 분석하여 추출한 질의어들이 출현한 빈도수를 가중치로 준다면 좀더 정확한 결과를 보일 수 있을 것이라 가정하였다. 즉 벡터 모델을 이용하여 문서와 질의와의 유사도를 계산하고 여기에 질의문의 길이에 대한 가중치와 유사도를 이용하여 얻은 결과 문서에서 질의문을 분석하여 얻은 질의 용어들의 출현 빈도에 대한 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.526-528
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• 2003

공기빈도를 이용한 전역적 질의확장 검색에서 공기유사도를 판정하는데 이용되는 유사계수의 특성에 따른 질의확장 성능을 비교해보았다. 먼저 각 유사계수의 통계적인 특성을 말뭉치와 검색실험 문서집단을 대상으로 살펴본 결과 코사인 계수, 자카드 계수는 고빈도어 선호경향을 보이고 상호정보량과 율의 Y는 저빈도어 선호경향을 보이는 것으로 나타났다. 질의확장 검색실험에서는 고빈도어 선호경향을 가진 유사계수에 비해서 저빈도어 선호경향을 가진 유사계수률 이용할 때 더 종은 성능이 나타났다. 특히 율의 Y는 질의어의 DF가 1에 가깝게 매우 낮을 때 다른 유사계수와 달리 고빈도어를 선호함으로써 항상 저빈도어를 선호하는 상호정보량에 비해서 질의확장 검색에 유리함을 알 수가 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.321-326
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• 2009

기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 사용자가 원하는 정확한 정보를 찾기가 어렵다. 따라서 최근에는 개인의 검색 패턴을 분석하여 검색에 반영함으로써 검색 결과에 대한 만족도를 높이기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화 검색을 통해 사용자는 방대한 웹상의 정보들 중 자신의 검색 의도에 보다 적합하고 정확한 정보를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사용자들의 질의어 사용 빈도수(Frequency)에 대한 랭킹 정보를 통해 최근 주요 관심사(Interest)를 파악하고, 주요 관심사 별로 형성된 커뮤니티(Community)를 기반으로 수행되는 개인화 검색 방안을 제안한다. 실험결과 질의어 빈도수, 관심사 및 커뮤니티를 검색에 반영할 경우 개인의 검색 의도에 보다 적합한 검색 결과가 제공되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.219-222
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• 2007

무선방송환경은 모바일 클라이언트의 수에 상관없이 다수의 클라이언트에게 데이터를 보낼 수 있다는 특징으로 인하여 많은 관심을 받아왔다. 그러나 기존 대부분의 연구는 한 개의 독립적인 데이터를 최단시간에 획득하는 것을 목표로 하였고, 질의어와 같이 상호 관련된 여러 데이터를 동시에 획득해야 하는 경우에 대한 연구는 미비했다. 또한 그러한 논문들에서도 질의어 내의 데이터들이 다른 채널상의 동일시간에 나타나지 않도록 할당하는 문제에 대해서만 연구되어 왔고 각 데이터의 요청빈도에 따른 데이터의 접근확률은 반영되지 않았다. 우리는 본 논문에서 이러한 데이터들을 채널에 할당하는 문제뿐만 아니라 여러 질의어에 포함되어 상대적으로 요청빈도가 높은 데이터들을 한 방송 사이클 동안 다중 채널상에 여러 번 할당되게 하여 해당 질의어에 속한 데이터들을 모두 획득하는데 요구되는 평균응답시간을 줄이는 새로운 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.195-197
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• 1999

본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.382-385
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• 2007

본 논문은 "X라는 인물은 누구인가?"와 같은 질의어가 주어질 때, X라는 인물에 대한 나이, 직업, 학력 또는 특정 사건에서 X라는 인물의 역할에 대한 정보를 기술하는 문장을 인식하고 추출함으로써 해당 인물에 대한 신문 기사 내용을 요약하는 방법을 제시한다. 질의어 용어에 대해 가능한 많은 관련 문장을 추출하기 위하여 중심 벡터에 기반한 통계적 방법을 적용하였으며, 정확도와 재현율 성능을 개선하기 위해 위키피디어 같은 외부 지식을 사용한 중심 단어의 개선된 가중치 측도를 적용하였다. 실험 대상인 전자신문 말뭉치 상에서 출현 빈도수가 큰 20 인의 IT 인물에 대해 제안한 방법이 개선된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.103-108
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• 2019

한국어 질의 응답의 입력 질문에 대한 예상 정답 유형을 단답형 또는 서술형으로 이진 분류하는 방법에 대해 서술한다. 일반적인 개체명 인식으로 확인할 수 없는 질의 주제어의 화제성을 반영하기 위하여, 검색 엔진 쿼리를 빈도수로 분석한다. 분석된 질의 주제어 정보와 함께, 정답의 범위를 제약할 수 있는 속성 표현과 육하원칙 정보를 입력 자질로 사용한다. 기존 신경망 분류 모델과 비교한 실험에서, 추가 자질을 적용한 모델이 4% 정도 향상된 분류 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권9호
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• pp.961-972
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의어로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의어에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 Dec-Hi 방법, 용어 분포 유사도를 이용한 방법, 퍼지 추론을 이용한 방법들을 정확률-재현률을 사용하여 평가하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.11-24
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• 2001

인터넷상에서 데이터를 표현하고 교환하는 새로운 표준으로 등장하는 XML 문서는 정해진 스키마를 가지고 있지 않다. XML 문서를 기존의 관계형 데이터베이스나 객체 지향 데이터베이스 질의어에 바로 적용하기에는 부적합하여 이러한 XML 문서에 대해 스키마를 추출하는 방법과 질의어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML문서의 레이블 경로발생 빈도 수에 따른 여러 단계의 스키마를 추출하는 방법을 제시하고, 이를 실험하여 그 효율성을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.336-338
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정보를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다.