• 한국도서관정보학회지
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• 제39권1호
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• pp.265-278
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• 2008

국내 검색 포탈들이 제공하는 다양한 서비스들 중 가장 대중적이고 인기가 있는 서비스는 통합 검색 서비스이다. 따라서 급변하는 국내 인터넷 환경에서 검색 포탈들의 경쟁력을 강화하기 위해서는 우수한 통합 검색 서비스를 이용자에게 제공하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 국내 주요 검색 포탈들인 네이버, 다음, 야후, 엠파스의 통합 검색 서비스를 결과의 적합도 측면에서 비교, 분석하였다. 통합 검색 서비스 평가 시 본 연구에서는 실제 이용자들이 입력한 실제 질의들을 활용하였다. 또한 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 실제 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 참고하였다. 본 연구의 결과는 향후 통합 검색 서비스의 개선에 활용되고, 이용자가 우수한 통합 검색 서비스 선택 시 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.35-40
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• 2022

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위하여 의학 지식을 통해 임상 관계를 추출하고 딥러닝 모델을 이용하여 질병을 예측하는 방법을 제안한다. 의학 사전인 UMLS(Unified Medical Language System)와 암 관련 의학 지식에 포함된 임상 용어를 5가지로 분류한다. 분류된 임상 용어들을 사용하여 위키피디아 의학 문서를 추출한다. 추출한 위키피디아 의학 문서와 추출한 임상 용어를 매칭하여 임상 관계를 구축한다. 구축한 임상 관계를 이용하여 딥러닝 학습을 진행한 후 질의에서 표현된 의학 용어를 바탕으로 질의와 연관된 질병을 예측한다. 이후, 예측한 질병과 관계가 있는 의학 용어를 확장 질의로 선택한 뒤 질의를 확장한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS), TREC Precision Medicine(PM) 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.