• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.3
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• pp.43-57
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• 2015

In this thesis was conducted to propose a method for efficient information retrieval using concept lattices. Since this thesis designed a new system based on ordinary concept lattices, it has the same approach method as ontology, but this thesis proposes new concept lattices to be used by establishing collaborative relations between objects and concepts that users are likely to search information more efficiently. The system suggested by this thesis can be summarized as below. Firstly, this system leads to a collaborative search by using Three kinds of concepts, such as keyword concept lattices, which focus on input key words, expert concept lattices recommended by experts and theme concept lattices, and based on these 3 concept lattices, it will help users search information they want more efficiently. Besides, as the expert concept and the keyword concept become combined, further providing users with the frequency of keyword and the frequency of category, this system can function to recommend key words related to search words entered by users. Another function of this system is to inform users of key words and categories used in users' interested themes by using the theme concept lattices. Secondly, when there is not keyword entered by a user, it is possible for users to achieve the goal of search through the secondary search when this system provides them with key words related to the input keyword. Thirdly, since most of the information is managed while being dispersed, such dispersed and managed information not only has different expression methods but changes as time goes. Accordingly, By using XMDR for efficient data access and integration of distributed information, this thesis proposes a new technique and retrieval system to integrate dispersed data.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.10
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• pp.2498-2511
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• 1998

본 논문에서는 질의화상을 위한 칼라의 위치묘사 키워드와 칼라 키워드를 칼라특징으로 매핑하여 검색할 수 있는 내용기반 화상 검색 방법을 제안하고 이를 구현하였다. 칼라 키워드는 화상의 칼라 특징을 사용하여 칼라 세그먼트 프리미티브로부터 정의되고, 위치 묘사 키워드는 칼라 영역 정보를 사용하여 위치 세그먼트 프리미티브로부터 정의된다. 정의된 각 칼라 키워드 프리미티브는 화상의 칼라특징으로 매핑되어 저장된 참조화상의 6x6 블록의 칼라 특징과 비교하게 되고 유사도 순치 묘사 키워드와 칼라 키워드 검색의 정확도를 측정하였고, 화상검색 실험결과, 평균 recall/precision이 0.72/0.80를 보임으로써 내용기반 화상 데이터 검색에 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.37-39
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• 2002

정보 검색 시스템은 인터넷에 존재하는 수많은 정보 중에서 사용자가 필요한 특정 정보만을 포함하는 문서를 검색할 수 있다. 현재 정보 검색 시스템은 텍스트를 입력하는 방식을 이용한다. 검색어를 이용하게 되면 몇 개의 키워드를 통하여 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있지만 언어를 기반으로 하기 때문에 각 나라의 언어와 키워드를 알아야 사용할 수 있다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 시스템은 언어와 키워드를 알지 못하더라도 정보 검색이 가능하도록 누구나 쉽게 의미를 알 수 있는 영상을 질의로 하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 데이터베이스 내에 200개의 비교 대상 영상들을 5개의 대분류로 나눈 후 각각 3개의 소분류로 나누어 영상의 특징 및 키워드를 추출하여 영상특징키워드 데이터베이스(IFKDB, Image Feature Keyword DataBase)에 저장하였다. 사용자 인터페이스를 통해 새로운 영상을 만들거나 흑은 기존에 만들어진 영상을 선택하여 질의로 사용하면 질의 영상의 특징 중 에지를 추출하여 IFKDB와 비교하여 유사도가 높은 영상의 키워드 중 적정 개수를 선택하여 정보 검색의 키워드로 사용할 수 있게 하였다. 사용자가 그린 단순한 영상으로 검색이 가능하고 사용자가 원하는 영상과 비슷한 영상을 찾을 수 있으며 영상으로 정보 검색이 가능하므로 검색의 편의성을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.141-142
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• 2022

최근 빅데이터를 통해 여러 가지 분석을 진행하고 있다. 다만 이러한 방식으로는 키워드에 대해 여론에 대한 분석을 거치지 않아 정확한 분석이 힘들다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점의 개선을 위해 데이터를 수집하고 이에 대해 감정분석을 수행하는 컨테이너 기반의 시스템을 제안한다. 감정분석 시스템을 적용한다면 키워드에 대해 분석 시에 정확도가 더욱 높아질 것으로 전망된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.23-26
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• 2022

OTT 서비스의 이용자가 폭발적으로 증가하고 있는 지금, 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하는 것은 해당 서비스에서 중요한 사안이다. 본 논문에서는 콘텐츠 기반 추천 시스템의 모델을 제안하고, 영화 데이터를 추가 해가며 예측력을 높일 최종적인 모델을 채택하고자 한다. 이를 위해 GroupLens와 Kaggle에서 영화 데이터를 수집하고 총 1111개의 영화, 943명의 사용자에게서 나온 71026개의 영화 평가 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 장르와 키워드만을 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.3076, 단계적으로 데이터를 추가해 최종적으로 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용한 추천 시스템 모델의 RMSE는 1.1870으로 모든 데이터를 추가한 모델의 예측력이 더 높았다. 이에 따라 장르, 키워드, 배우, 감독, 나라, 제작사를 이용해 구현한 모델을 최종적인 모델로 채택, 무작위로 추출한 한 명의 사용자에 대한 영화 추천 리스트를 뽑아낸다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.625-627
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• 2004

시멘틱 웹의 등장으로 온톨로지를 통하여 에이전트가 이해할 수 있는 의미(semantic)를 갖는 문서를 생성하는 것이 가능해졌다. 이러한 시멘틱 웹의 영역은 비즈니스 업무 효율을 증가시키고 이를 통해 이윤을 극대화시키는 방법으로 시멘틱 검색을 통한 정보검색시스템으로 확대적용 될 수 있다. 데이터베이스를 활용하여 문서를 저장하고 데이터베이스의 질의문물 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 시스템은 다양한 분야에서 많이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시멘틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 데이터베이스 질의문으로 검색이 불가능하거나 정보관리 시스템에서 단순히 키워드 매칭으로 검색되지 않는 문서에 대해서 본 시스템이 온톨로지라 추론을 통하여 문서의 검색에 가능함을 보인다. 이러한 방식은 자연어처리 검색과 유사한 검색영역을 갖는다. 이는 문서의 검색에 있어 단순히 키워드의 유사도에 의존하지 않고 Description Logic을 바탕으로 구성된 온톨로지에 미리 정의 되어있는 의미를 바탕으로 생성된 메타데이타를 가지고 추론을 하기 때문에 가능하다 또한 기존의 정보관리 시스템에서 채용한 데이터베이스를 통한 질의응답 시스템을 적용하여 온톨로지 표현언어에 대해 질의 응답이 가능한 DQL 인터페이스와 연동을 통하여 본 시스템의 속도와 효율성을 극대화시킨다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.787-789
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• 2016

Today, need for a development system that provides the data to a chronic disease, and management has emerged. However, for most of the disease management system provides a wide range of data to the user and problem does not provide for important keyword or data existed. In this paper, analyzing the data for a disease through the R Programing it makes like the most relevant keyword in the illness to the user. This study was a system in which only the important parts when the user to manage their disease can be efficiently managed. By utilizing the proposed system to the user it is considered to be Except for unnecessary data or keyword and to be able to see the data and the keyword in need.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.12
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• pp.953-957
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• 2009

This paper proposes a keyword-based query translation system for the semantic web. With the relationship between keywords and ontology structure information, the system converts keyword based queries into queries written by formal query language which is appropriate for the semantic web. As a result, casual web users could not only express queries easily but also obtain the better result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.317-320
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• 2006

본 연구에서는 한국교육학술정보원의 교육 콘텐츠 관리 시스템인 에듀넷의 키워드 기반 콘텐츠 검색기능을 고도화하기 온톨로지를 활용한 검색 프레임워크를 설계, 구현하였다. 에듀넷의 키워드 기반 검색 시스템에서 사용하는 KEM(Korea Education Metadata)를 owl을 이용하여 온톨로지로 바인딩하였으며, 의미 기반 교육 콘텐츠 검색이 가능하도록 중학교 수학의 일부 영역을 도메인 온톨로지로 구축하였다. 구축한 온톨로지에 실제 에듀넷에서 사용하는 콘텐츠 정보를 이용하여 인스턴스를 생성하였다. 사용자의 쿼리를 입력할 수 있는 인터페이스와 쿼리를 처리하고 추론할 수 있는 추론엔진을 사용하여 본 연구의 검색 시스템을 구축하였다. 실험을 통하여 본 연구에서 구축한 시스템이 키워드 매칭을 통한 검색 보다 사용자에게 의미 있고 유용한 결과를 도출함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.193-195
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• 2004

저렴한 비용으로 기존의 클라이언트 서버 시스템을 대체할 수 있는 P2P 시스템에서 서로 공유하고자 하는 파일의 리스트를 얼마나 빠르고 효과적으로 검색하느냐는 시스템 성능을 좌우하는 중요한 항목 중 하나이다. 그러나 기존의 P2P 시스템에서의 검색 기법들은 목적 파일들에 대한 검색 시간의 단축과 키워드 검색이라는 두 가지 설계 목표 중 어느 한 쪽에만 치중하여 설계됨으로써 종합적인 검색 기능이 요구되는 실제 시스템에 적용되기에는 매우 불완전하다. 본 논문에서는 P2P 시스템에 참여하여 파일을 공유하고자 하는 노드들의 모든 공유파일 목록을 하나의 전역 디렉토리로 구성하고 이를 이진 값의 순서대로 저장함으로써 높은 검색 속도로 키워드 검색 기능을 제공하는 다중 노드 전역 디렉토리 기반 색인 순차 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 높은 겅색 속도와 키워드 검색을 지원함으로써 P2P 시스템의 검색 속도 성능 개선과 사용자 편의성을 제공한다.