• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.5
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• pp.22-28
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• 2008

This paper aims to offer a solution based on semantic document classification to improve e-Government utilization and efficiency for people using their own information retrieval system and linguistic expression. Generally, semantic document classification method is an approach that classifies documents based on the diverse relationships between keywords in a document without fully describing hierarchial concepts between keywords. Our approach considers the deep meanings within the context of the document and radically enhances the information retrieval performance. Concept Weight Document Classification(CoWDC) method, which goes beyond using existing keyword and simple thesaurus/ontology methods by fully considering the concept hierarchy of various concepts is proposed, experimented, and evaluated. With the recognition that in order to verify the superiority of the semantic retrieval technology through test results of the CoWDC and efficiently integrate it into the e-Government, creation of a thesaurus, management of the operating system, expansion of the knowledge base and improvements in search service and accuracy at the national level were needed.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.6
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• pp.63-71
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• 2011

The current Web portal sites provide significant keywords with high popularity or importance; specifically, user-friendly services such as tag clouds and associated word search are provided. However, in general, since news articles are classified only with their date and categories, it is not easy for users to find other articles related to some articles while reading news articles classified with categories. And the conventional associated keyword service has not satisfied users sufficiently because it depends only upon user queries. This paper proposes a way of searching news articles by utilizing the keywords tightly associated with users' queries. Basically, the proposed method discovers a set of keyword association patterns by using the association rule mining technique that extracts association patterns for keywords by focusing upon sentences containing some keywords. The method enables users to navigate the space of associated keywords hidden in large news articles.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.12
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• pp.91-101
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• 2013

One issue with keyword search in general is its ambiguity which can ultimately impact the effectiveness of the search in terms of the quality of the search results. This ambiguity is primarily due to the ambiguity of the contextual meaning of each term in the query. In addition to the query ambiguity itself, the relationships between the keywords in the search results are crucial for the proper interpretation of the search results by the user and should be clearly presented in the search results. We address the keyword search ambiguity issue by adapting some of the existing approaches for keyword mapping from the query terms to the schema terms/instances. The approaches we have adapted for term mapping capture both the syntactic similarity between the query keywords and the schema terms as well as the semantic similarity of the two and give better mappings and ultimately 50% raised accurate results. Finally, to address the last issue of lacking clear relationships among the terms appearing in the search results, our system has leveraged semantic web technologies in order to enrich the knowledgebase and to discover the relationships between the keywords.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2010.01a
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• pp.149-156
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• 2010

컴퓨터와 인터넷이 보편화된 지금 학교현장에서는 효율적인 통계 분석이 가능하고, 공간적 시간적 제약을 극복한 웹 기반 교원능력개발평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 현재 웹 기반으로 이루어지고 있고 교원평가 시스템을 비교 분석하여 그 특징을 알아본 후 그 제한점을 극복하고 사용자의 사용성 향상을 위한 웹 기반 교원능력개발평가 시스템을 제안하고 설계한다. 본 논문에서 제안하고 설계한 교원능력개발평가 시스템의 사용성 향상 요소는 크게 세 가지이다. 첫 번째는 평가문항별 키워드를 레이어 방식으로 설명하여 평가자의 평가문항 이해를 돕는 것이다. 두 번째는 평가자를 위해 평가보조자료를 첨부하여 공정하고 객관적인 교원능력개발평가가 이루어지도록 하는 것이다. 세 번째는 통계 처리가 힘든 서술형 문항에 키워드별 분류 기능을 추가하여 교원의 자기 발전의 자료로 활용하도록 하는 것이다. 이러한 웹 기반 교원능력개발평가 시스템은 학교 교육의 질 향상 및 공교육에 대한 신뢰를 제고하는데 기여할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.639-641
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• 2018

고전적으로 이용되던 디렉터리 분류로는 원하는 정보를 빠르게 찾기 어려워지면서, 키워드 기반 검색 시스템이 정보 처리의 중심이 되고 있다. 본 논문에서는 개인용 컴퓨터에서의 빠른 자료 검색을 위한 키워드 기반 정보검색 시스템을 제안한다. 시스템에서는 동적 색인을 통하여 기존 시스템들보다 빠른 시간 내에 검색 결과를 제공한다. 내용 기반 검색과 다양한 포맷에 대한 문서 검색 기능을 포함하여 사용자에게 편리한 환경을 제공할 뿐만 아니라, 한글 문장이 포함된 문서에 대해서 원활한 검색을 제공하고자 한다. 성능 비교 검증을 수행한 결과 기존 시스템에 비해 보다 빠른 시간 내에 많은 문서를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.79-81
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• 2006

최근 이질 분산형태를 갖는 정보를 통합하는 방법으로서 웹 서비스 기술을 이용한 바이오 정보 시스템이 개발 구축되고 있다. 이러한 웹 서비스 기반 바이오 정보 시스템으로 Bio-MOBY. DDBJ, MyGrid Project 등을 들 수 있다. 그러나 이들 기존 시스템에서는 선택한 DB에 대한 accession 번호 검색을 지원하거나. 시스템에 등록된 서비스의 선택만이 허용되는 등 이용형태가 매우 제한적이다. 또한 서비스의 품질 평가 기능이 제공되지 않아 서비스의 관련성을 판별하지 못하며, 심지어 링크가 바르게 연결되지 않았거나, 작동하지 않는 서비스의 분별조차 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 서비스 검색과정에서 웹 서비스의 품질을 평가하고 평가된 품질을 기반으로 웹 서비스를 순위화해 사용자에게 제공하는 품질기반 UDDI를 제안한다. 이를 위해 우리는 Gene Ontology를 이용한 연관 키워드 검색방식과 키워드 기반의 서비스 품질 평가 방법을 제안하고, 본 방식의 유용성을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.898-900
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• 2014

시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠의 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 의미 해석 시스템을 설명한다. 제안한 시스템은 도메인 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온롤로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.6
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• pp.1418-1432
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• 1997

Most general content_based image retrieval techniques use color and texture as retrieval indices. In color techniques, color histogram and color pair based color retrieval techniques suffer from a lack of spatial information and text. And This paper describes the design and implementation of content_based image retrieval system using color space and keywords. The preprocessor for image retrieval has used the coordinate system of the existing HSI(Hue, Saturation, Intensity) and preformed to split One image into chromatic region and achromatic region respectively, It is necessary to normalize the size of image for 200*N or N*200 and to convert true colors into 256 color. Two color histograms for background and object are used in order to decide on color selection in the color space. Spatial information is obtained using a maximum entropy discretization. It is possible to choose the class, color, shape, location and size of image by using keyword. An input color is limited by 15 kinds keyword of chromatic and achromatic colors of the Korea Industrial Standards. Image retrieval method is used as the key of retrieval properties in the similarity. The weight values of color space ${\alpha}(%)and\;keyword\;{\beta}(%)$ can be chosen by the user in inputting the query words, controlling the values according to the properties of image_contents. The result of retrieval in the test using extracted feature such as color space and keyword to the query image are lower that those of weight value. In the case of weight value, the average of te measuring parameters shows approximate Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0). The above results have proved higher retrieval effects than the content_based image retrieval by using color space of keywords.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.4
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• pp.395-408
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• 2004

A conjunctive Boolean text query refers to a query that searches for tort documents containing all of the specified keywords, and is the most frequently used query form in information retrieval systems. Typically, the query specifies a long list of keywords for better precision, and in this case, the order of keyword processing has a significant impact on the query speed. Currently known approaches to this ordering are based on heuristics and, therefore, cannot guarantee an optimal ordering. We can use a systematic approach by leveraging a database query processing algorithm like the dynamic programming, but it is not suitable for a text query with a typically long list of keywords because of the algorithm's exponential run-time (Ο(n2$^{n-1}$)) for n keywords. Considering these problems, we propose a new approach based on a property called the join sequence separability. This property states that the optimal join sequence is separable into two subsequences of different join methods under a certain condition on the joined relations, and this property enables us to find a globally optimal join sequence in Ο(n2$^{n-1}$). In this paper we describe the property formally, present an optimization algorithm based on the property, prove that the algorithm finds an optimal join sequence, and validate our approach through simulation using an analytic cost model. Comparison with the heuristic text query optimization approaches shows a maximum of 100 times faster query processing, and comparison with the dynamic programming approach shows exponentially faster query optimization (e.g., 600 times for a 10-keyword query).

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.8-12
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• 1995

본 논문은 정보검색에서 사용자에게 순서화된 문서를 제시하기 이전에 1차로 검색된 문서들에 대하여 자동 키워드망과 2단계로 문서 순위 결정하는 모델에 대하여 논하였다. 자연어 검색을 위한 색인은 자동으로 구축된 키워드 색인으로 1차로 자연어 검색을 하고, 2차로 자동 키워드망을 이용한 순위재조정을 통해 검색효율의 향상에 관해 검색 효율을 평가하여 1차 검색 결과보다 최대 10.9%의 검색효율 향상을 보였다. 또한 문서 순위 조정 방법에 있어서 여러 가지 공식을 비교 분석하였으며 내용 검색을 반영하는 공식을 찾았다. 본 논문에서 제시한 2단계 순위 결정 방법은 리스트를 기반으로 하는 정보 검색의 분야에 적용되어 검색효율을 높일 수 있는 한가지 방법이 될 수 있을 것이다.