• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.859-870
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• 2009

관계형 데이터베이스 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구에서의 관심에도 불구하고 관계형 데이터 스트림 기반의 연구는 아직 미흡한 수준이다. 오늘날 스트리밍 데이터는 데이터 관리 측면에서 중요한 연구 토픽이기 때문에 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 논문은 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법과 관련된 연구들을 먼저 분석하고 키워드 검색 질의를 처리하는 동안에 발생되는 조인 비용을 최소화하는 기법에 대해 초점을 둔다. 결과적으로 본 논문은 관계형 데이터 스트림에서 사용자를 위해 좀 더 의미 있는 질의 결과를 산출하기 위한 고급 키워드 검색 기법을 제안하고 효율적인 질의 처리를 위한 계층적 클러스터링을 사용한 질의 최적화 기법을 제안한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.68-74
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• 1999

본 논문에서는 영상의 내용을 나타내는 키워드를 이용하는 기존의 텍스트 기반 영상 검색과 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합한 시스템을 구현함으로서, 보다 효과적인 영상 검색을 할 수 있도록 하였다. 영상의 크기는 입력된 원 영상을 사용하였으며, 색상 정보 추출에 있어 HSI 공간으로 변환하여 256개의 칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경영역의 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색을 실험하였고, 영역색상과 기존의 키워드를 결합한 검색도 또한 실험하였다. 기존의 히스토그램 인터섹션의 경우 Precision/Recall이 0.34/0.60인데 비해 영역 색상 히스토그램을 인터섹션한 경우의 Precision/Recall은 0.69/0.76이고 키워드를 결합한 경우의 Precision/Recall은 0.92/0.80를 얻음으로써, 제안된 방식의 검색이 비교적 효율적임을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.19-24
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• 2023

자연어 처리 분야에서 데이터의 중요성이 더욱 강조되고 있으며, 특히 리소스가 부족한 도메인에서 데이터 부족 문제를 극복하는 방법으로 데이터 증강이 큰 주목을 받고 있다. 이 연구는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 활용한 키워드 기반 데이터 증강 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 한국어에 특화된 LLM을 활용하여 주어진 키워드를 기반으로 특정 주제에 관한 대화 내용을 생성하고, 이를 통해 대화 주제를 분류하는 분류 모델의 성능 향상을 입증했다. 이 연구 결과는 LLM을 활용한 데이터 증강의 유의미성을 입증하며, 리소스가 부족한 상황에서도 이를 활용할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.265-294
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• 2018

최근 정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위한 정보의 필터링이 매우 중요시 되고 있다. 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 학술정보서비스인 NDSL은 방대한 자료를 보유함에도 불구하고 사용자들은 검색 외에 자료 획득이 쉽지가 않다. 본 논문은 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위하여 키워드 특성을 활용한 서비스인 PIN(Profiling service In NDSL)을 제안한다. PIN은 키워드만을 가지고 검색하는 것이 아닌 사용자 본인 및 유사 사용자가 등록한 관심 키워드, 동시이용 키워드, 검색 키워드로 분석된 워드 클라우드를 제공하고 이를 통하여 사용자에게 맞춤형 논문, 보고서, 특허, 동향의 콘텐츠를 추천한다. 또한 콘텐츠를 보다 쉽게 접근하기 위하여 중복분류가 가능한 학술연구분류체계 기반 분류를 제공한다. 이를 검증하기 위해 NDSL의 축적된 2016년도의 국내논문의 데이터를 기반으로 분류별로 키워드를 추출하고 이를 통해 매칭 기반의 분류 모델을 만든 후 트레이닝 및 테스트를 거쳐 결과를 도출한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.104-106
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• 2012

본 연구에서는 민원 행정 서비스 시스템이 보다 적합한 민원 업무 정보를 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온롤로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 Protege를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험을 위해 서울시청의 대기 및 환경에 관한 민원사례 2700 여개의 데이터를 사용하였다. 그 중 677개의 민원 질의문을 대상으로 실험한 결과로, 온롤로지 기반으로 키워드를 확장하였을 경우가 일반 키워드 검색 결과보다 재현율 약 14%, 정확률 약 18%의 성능 향상이 있었음을 확인하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2003년도 제10회 학술대회 논문집
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• pp.245-251
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• 2003

이 연구에서는 통제된 색인어를 이용하여 파악한 지식 구조와 통제되지 않은 키워드를 이용한 지식 구조를 비교하여 두 구조가 어떤 차이점을 보이는지를 살펴보았다. 또한 색인효과가 어떻게 나타나는지, 비통제어를 사용한 경우가 실제적으로 더 상세한 하위 영역을 표현하는지를 확인하고자 하였다. 실험 결과 통제된 색인어인 주제명표목을 사용한 영역지도와 비통제 색인어인 키워드를 사용한 영역지도 둘 다 인공지능 분야의 주요 분야들을 비슷하게 나타냈지만, 주제명표목을 사용한 경우에 색인효과가 일부 나타났다. 그리고 대체적으로 주제명표목에 기반한 영역지도보다는 키워드에 기반한 영역지도가 더 상세하게 나타났다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.245-251
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• 2000

지금까지의 정보검색 시스템은 소위 키워드 기반 정보검색 시스템으로서 색인이 단일 단어(single word) 즉 키워드의 집합으로 나타내어 진다. 그러나 이 방법은 문서의 내용을 정확히 표현하는 데 한계가 있다. 따라서 최근에는 단어 이상의 구문 단위인 구(phrase)를 이용하여 색인과 검색을 하도록 하는 시스템을 개발하고자 하는 추세에 있다. 따라서, 본 논문에서는 키워드보다는 의미를 좀더 잘 나타내고 일반적인 구보다는 정형화된 형태의 색인 단위인 키팩트를 색인어로 하는 정보검색시스템을 개발하고 이의 성능을 살펴보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.421-429
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• 2006

분산 해쉬 테이블 기반의 구조적 P2P시스템은 확장성이 우수하며 체계적인 검색과 라우팅을 수행하기 때문에 효율적인 검색이 가능하여 주목을 받고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 공유파일 검색이 파일 식별자의 정확한 일치를 통해서만 가능하다. 즉 키워드 검색을 지원하지 못함으로써 P2P 응용에 있어 커다란 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 분산 해쉬 테이블 기반의 구조적 P2P 시스템 에서 공유파일의 컨텐츠 기반 키워드 추출 및 파일 식별자를 생성하고 PLS의 확장을 통해 키워드 사전인 KID와 CKD를 작성하여 피어에서 키워드 검색을 지원하는 확장된 CAN 메커니즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.661-663
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• 2013

본 논문은 모바일 클라우드에서 급격하게 증가하는 정보 검색을 위한 키워드 기반의 개념 망을 이용한 데이터를 효율적으로 검색 가능하도록 한 모델을 제안한다. 키워드 기반의 개념 망은 온톨로지를 적용한 방식이지만, 사용자가 효율적인 정보 검색을 하도록 지원하기 위해 개념 사이의 연관성을 추가한 것이다. 따라서 본 논문에서는 키워드 중심의 개념 망, 전문가 그룹이 추천한 분야 개념 망 그리고 프로세스 개념 망으로 구성한다. 이러한 3가지 종류의 개념을 이용하여 사용자는 모바일 클라우드 내에서 키워드 기반으로 정보를 검색하고, 검색된 결과에 따라 연관성 있는 정보를 검색할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1096-1097
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• 2013

최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS 상의 모든 글을 읽어보는 것은 현실적으로 불가능하며, 여러 포탈 사이트에서 제공되는 실시간 검색어 순위만으로는 상세 내용을 직관적으로 파악하기 어렵다. 따라서, 이러한 SNS상의 글을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 찾고 이와 연관된 내용을 분류 및 요약할 수 있다면, 사용자에게 유용한 최신 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 본 논문에서는 Tweet 들을 분석하여 얻은 트렌드 키워드를 기반으로 관련된 Tweet 들을 주제 별로 분류한 후, 각 주제 별로 세부 내용을 요약해서 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet 내에서 최근 화제가 된 트렌드 및 연관 키워드를 추출해낸다. 그 후, 해당 키워드가 출현한 Tweet 내에서 핵심 키워드를 찾고, 이를 기반으로 Tweet 들을 각각의 주제별로 분류하고 각 주제를 '이슈'로 정의한다. 마지막으로, 특정한 이슈에 해당되는 Tweet들을 분석하여 각 이슈 별로 키워드 리스트 및 단문 형식으로 요약된 줄거리를 생성한다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입 시스템을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 이슈 검출 기법의 유용성 면에서 성능을 평가한다.