• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.33-40
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• 2008

스트링 패턴 매칭 알고리즘은 특정 검색어, 키워드를 검색하는 속도에서는 우수성이 다양한 방법으로 입증되었지만 다양한 패턴에 대해서는 기존의 알고리즘으로는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 정규 표현식을 이용하여 특정 키워드를 포함하여 다양한 패턴의 검색어에 대해서도 효율적인 패턴 매칭을 수행하여 패턴 검색의 효율을 높이고자 한다. 이러한 연구는 기존의 단순한 키워드 매칭에 비해 각종 유해한 스트링 패턴을 효과적으로 검색할 수 있으며 스트링 패턴 매칭 속도에서도 기존의 알고리즘에 비해 우수성을 갖는다. 본 연구에서 제안한 LEX로부터 생성된 스트링 검색 엔진은 패턴 검색 속도에 대한 실험에서 패턴의 수가 1000개 이상인 경우에서는 BM&AC 알고리즘보다 효율적이지만 키워드 검색에서는 유사한 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.443-448
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• 2018

웹검색 결과의 품질 향상을 위해서는 질의의 정확한 매칭 뿐만이 아니라, 서로 같은 대상을 지칭하는 한글 문자열과 영문 문자열(예: 네이버-naver)의 매칭과 같은 유연한 매칭 또한 중요하다. 본 논문에서는 문장대문장 학습을 통해 영문 문자열을 한글 문자열로 음차변환하는 방법론을 제시한다. 또한 음차변환 결과로 얻어진 한글 문자열을 동일 영문 문자열의 다양한 음차변환 결과와 매칭시킬 수 있는 발음 유사성 기반 부분 매칭 방법론을 제시하고, 위키피디아의 리다이렉트 키워드를 활용하여 이들의 성능을 정량적으로 평가하였다. 이를 통해 본 논문은 문장대문장 학습 기반의 음차 변환 결과가 복잡한 문맥을 고려할 수 있으며, Damerau-Levenshtein 거리의 계산에 자모 유사도를 활용하여 기존에 비해 효과적으로 한글 키워드들 간의 부분매칭이 가능함을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.521-526
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• 2005

본 논문에서는 저 품질의 한글 문서 영상에서 OCR 기반 검색 시스템의 대안으로 키워드 검출 시스템(Keyword Spotting)을 제안하고 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교한다. 제안 시스템은 문자 분할, 키워드 특징 추출 그리고 단어 매칭으로 구성된다. 문자 분할 단계에서는 인접한 두 문자간의 연결을 효과적으로 분리하면서 문자 넓이 값의 분산이 최소가 되도록 하는 문자 분할 방법을 제안한다. 키워드 특징은 서체별 문자 모델의 결합으로 구성한다. 단어 매칭 단계에서는 문자 매칭에 기반한 단어 대 단어 매칭 방법을 적용한다. 본 논문에서 제안한 키워드 검출 시스템의 성능을 평가하기 위해 한글 문서 영상을 대상으로 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교하였다. 그 결과 한글 글자 크기가 작고 문서의 상태가 좋지 않은 경우 제안한 키워드 검출 시스템에 의한 검색 성능이 OCR 기반 검색 시스템 보다 우수함을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2009

본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.699-700
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• 2023

최근 국내 기업에서는 블라인트 테스트나 포트폴리오와 같은 자료를 활용하여 채용하는 추세이다. 지원자마다 개인의 역량이 다를 뿐만 아니라 기업에서 요구하는 기술/경험, 지원 자격, 특정 기술에 대한 경험을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 국내 기업의 채용 공고에 기재된 지원 자격, 우대 기술, 우대 사항 등의 데이터와 지원자의 개인 역량(기술 스택, 전공 역량, 진행 프로젝트 등) 데이터를 활용하여 키워드를 추출한다. 지원자와 기업이 입력한 데이터를 통해 추출한 키워드들을 두 개의 집합으로 나눈 뒤 각각의 키워드를 할당한다. 할당받은 집합들을 비교하여 지원자의 정보가 기업의 채용 조건에 얼마나 부합하는지 계산한 후, 해당확률을 지원자에게 제공하는 방식의 시스템이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2003

기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1063-1066
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• 2005

다양한 학습 자료를 저장해두고 검색하는 시스템들은 주로 키워드 검색을 지원하고 있다. 여기서, 키워드 매칭 방식은 같은 분야의 자료라 하더라도 사용자가 입력한 키워드와 정확한 매칭이 되지 않을 경우 검색되지 못하는 문제점을 안고 있다. 또한 학습 테스트를 위한 학습 문제 자료는 키워드로 검색하기에는 포함한 정보의 양이 너무 적어 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습문서를 입력할 때 문서에 포함되어 있는 각 단어들을 형태소 분석에 의하여 중요 명사들을 추출하고 데이터베이스화하는 기법을 도입하고 미리 마련한 유사한 용어 지식 데이터베이스를 활용하여 지능적이고 효율적인 학습자료 검색 기법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.177-185
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• 2006

문제해결학습을 수행하는데 있어서 가장 큰 문제점은 학생들이 문제 해결에 필요한 학습 정보를 수집하는데 많은 시간과 노력이 필요하다는 점이다. 이는 기존의 웹 기반 검색 시스템이 단순 키워드 매칭 검색 방법을 사용하고 있기 때문이다. 단순 키워드 매칭 검색방법은 단순히 키워드의 매칭 여부만으로 학습 정보를 검색하게 된다. 따라서 학생들이 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 투자하여야 하며, 학습 방향을 잃을 수 있는 문제점들을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 온톨로지 기반 검색 시스템을 설계 구 현하고 중학교 사회과 문제해결학습에 적용해 보았다. 그 결과 온톨로지 기반 검색이 기존의 웹 검색보다 더 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.247-249
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• 2015

본 논문에서는 하둡 플랫폼의 맵리듀스 모델에 기반하여 도서관 이용자들이 자주 대출하는 도서와 키워드 매칭을 통해 연관성이 높은 도서들을 추출하고 추천해 주는 도서 대출 추천 시스템을 구현 개발한다. 구현 개발된 시스템은 빅데이터의 특징을 갖는 도서관의 대출 로그 데이터로부터 타겟 도서와 유사한 키워드를 갖고 자주 대출되는 도서를 찾아 이용자에게 제공해 준다.