• Title/Summary/Keyword: 키워드-기반 시스템

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KNetIRS : Information Retrieval System using Keyword Network (KNetIRS : 키워드망을 이용한 정보검색 시스템)

  • Woo, Sun-Mi;Yoo, Chun-Sik;Lee, Chong-Deuk;Kim, Yong-Sung
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.9
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    • pp.2185-2196
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    • 1997
  • The existing information retrieval systems utilize thesaurus in order to search and retrieve the desired information even when the query is not accurate. However the cost for implementing and maintaining thesaurus is very high and it can not guarantee complete success of search/retrieval operation. Thus in this paper, Information Retrieval System using Keyword Network(KNetIRS) which was designed and implemented to solve these problem is introduced. Keyword Network composed of keywords which were extracted from documents. KNetIRS finds the appropriate documents by using the Keyword Network which is based on the concept of "inverted file". In addition, KNetIRS can carry out query expansion by using the Keyword Network Browser, and deal with the conjunction of "정보 검색", "정보", and "검색", by defining and implementing spilt function.

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Public Key Encryption with Keyword Search for Restricted Testability (검증 능력이 제한된 검색 가능한 공개키 암호시스템)

  • Eom, Ji-Eun;Rhee, Hyun-Sook;Lee, Dong-Hoon
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.21 no.4
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    • pp.3-10
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    • 2011
  • To provide efficient keyword search on encrypted data, a public key encryption with keyword search (PEKS) was proposed by Boneh et al. A sender encrypts an e-mail and keywords with receiver's public key, respectively and uploads them on a server. Then a receiver generates a trapdoor of w with his secret key to search an e-mail related with some keyword w. However, Byun et al. showed that PEKS and some related schemes are not secure against keyword guessing attacks. In this paper, we propose a public key encryption with keyword search for restricted testability (PEKS-RT) scheme and show that our scheme is secure against keyword guessing attacks.

A Study on the Performance Evaluation of Semantic Retrieval Engines (시맨틱검색엔진의 성능평가에 관한 연구)

  • Noh, Young-Hee
    • Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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    • v.22 no.2
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    • pp.141-160
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    • 2011
  • This study suggested knowledge base and search engine for the libraries that have the largescaled data. For this purpose, 3 components of knowledge bases(triple ontology, concept-based knowledge base, inverted file) were constructed and 3 search engines(search engine JENA for rule-based reasoning, Concept-based search engine, keyword-based Lucene retrieval engine) were implemented to measure their performance. As a result, concept-based retrieval engine showed the best performance, followed by ontology-based Jena retrieval engine, and then by a normal keyword search engine.

A Study on the Speaker Recognition using the Hybrid System (하이브리드 시스템을 이용한 화자인식에 관한 연구)

  • 강현규
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.06c
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    • pp.119-122
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    • 1998
  • 본 논문은 MLP, HMM, DTW가 결합된 하이브리드 시스템을 기반으로한 화자인식시스템에 대한 연구이다. 이미 시스템에 등록되어 있는 화자의 인식과 비등록 화자의 등록된 화자 키워드 도용에 대한 시스템 거부, 그리고 등록된 화자의 다른 등록 화자에 대한 키워드 도용에 따른 시스템 거부에 관하여 검토하였다. 키워드는 화자의 이름을 사용하였고, 시스템에 사용된 특징 파라메터는 15차 켑스트럼, 10차 LSF, 10개 대역으로 나뉘어진 주파수 대역별 에너지값(10차 FB)을 사용하였다. 이 세 가지의 특징 파라메터들과 세 개의 인식기를 조합, 모두 아홉 개의 인식 결과값을 누적하여 인식 여부를 결정하도록 하였다. 개별적 시스템에서 발생되는 오인식을 Hybrid model을 이용하여 처리한 본 시스템에서는 실험대상 화자에 대하여 100%의 시스템 신뢰도를 얻었다.

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Design and Implementation of Ontology Based Search System for Problem Based Learning (문제해결학습을 위한 온톨로지 기반 검색 시스템의 설계 및 구현)

  • Choi, Suk-Young;Kim, Min-Jung;Ahn, Seong-Hun
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.6 no.12
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    • pp.177-185
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    • 2006
  • It is a difficult problem that learner have to need much times and efforts to search informations for problem solving. This is caused that the web based search system used by this time have the searching method of simple keyword matching. The searching method of simple keyword matching search informations by method of whether it is simply matched with keyword. Therefore, Learner have to much times and efforts to search informations, and may lose or be out of his bearing. To solve this problems, We design and implement a ontology based search system. This system is apply to PBL of social studies on middle school students. As a result, This system is more effect than the web based search system used by this time.

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Preference-based search technology for the user query semantic interpretation (사용자 질의 의미 해석을 위한 선호도 기반 검색 기술)

  • Jeong, Hoon;Lee, Moo-Hun;Do, Hana;Choi, Eui-In
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.11 no.2
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    • pp.271-277
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    • 2013
  • Typical semantic search query for Semantic search promises to provide more accurate result than present-day keyword matching-based search by using the knowledge base represented logically. Existing keyword-based retrieval system is Preference for the semantic interpretation of a user's query is not the meaning of the user keywords of interconnect, you can not search. In this paper, we propose a method that can provide accurate results to meet the user's search intent to user preference based evaluation by ranking search. The proposed scheme is Integrated ontology-based knowledge base built on the formal structure of the semantic interpretation process based on ontology knowledge base system.

Keyword Extraction and Visualization of Movie Reviews through Sentiment Analysis (영화 리뷰 감성 분석을 통한 키워드 추출 및 시각화)

  • Jong-Chan Park;Sung Jin Kim;Young Hyun Yoon;Jai Soon Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.261-262
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    • 2023
  • 본 연구에서는 감성 분석 기반의 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트를 개발하였다. 사용자들은 영화에 대한 리뷰를 작성할 때, 자동으로 키워드를 추출하는 기능을 활용하여 다양하면서도 빠르게 정보를 얻을 수 있다. 사용자가 작성한 리뷰를 시스템에 입력하면, 내부적으로 ChatGPT를 활용하여 텍스트를 분석하고 키워드를 추출한다. 이를 통해 사용자는 별다른 노력 없이도 키워드를 통해 영화의 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등 다양한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 추출된 키워드는 저장되어 시각화에 활용되며, 사용자들은 리뷰에 대한 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 개발된 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트는 사용자들에게 빠르고 다양한 정보를 제공하며, 영화 관련 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것으로 기대된다.

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고객선호도 모델 기반의 사이버 쇼핑몰 의사결정지원 시스템에 관한 연구

  • 황현숙;어윤양
    • Proceedings of the CALSEC Conference
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    • 1999.11a
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    • pp.108-116
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    • 1999
  • 최근 사이버 쇼핑몰에서 기업과 고객간의 제품 구매 활동을 도와주는 검색 에이전트 시스템에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 많은 비교 검색 에이전트 시스템들은 고객이 입력한 키워드 기반의 검색 목록만을 체공하고 있으며, 검색된 유사상품 목록 중에서 어떤 상품이 적합한지 선정해 주는 의사결정지원 기능은 충분히 제공하지 못하고 있다 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰 환경을 기반으로 키워드 입력에 의한 제품 검색뿐만 아니라 고객 선호도가 높은 제품 선정을 지원해 주는 의사결정지원 시스템을 제안한다. 제안한 의사결정지원 시스템은 고객이 입력한 각 속성들의 표준계수와 가중치를 점수화 하여 선호도가 높은 상품을 우선적으로 제시함으로써 고객의 상품 선정을 위한 의사결정을 지원하도록 하였으며, 또한 각 속성별 다양한 반영 비율에 따라 어느 제품이 전체적으로 적합한지를 분석하는 민감도 분석 기능을 추가하였다.

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Comparison Shopping System using Image Retrieval on the Semantic Web (시멘틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교 쇼핑 시스템)

  • 이기성;유영훈;조근식
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.556-558
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    • 2004
  • 전자상거래의 발달로 인하여 설러 쇼핑몰들의 상품정보를 효과적으로 비교할 수 있도록 하기위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 특히. 비교구매 쇼핑몰은 사용자가 찾고자 하는 상품의 정보들을 정확히 알고있는 상태에서 검색 조건들의 입력을 통해, 해당 상품을 보유한 쇼핑몰들의 상품 정보들을 비교함으로써 보다 저렴한 상품의 구매가 이루어지도록 한다. 그러나 이러한 시스템은 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 있는 사용자에게 유용하며, 만일 고객이 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 없을 경우, 비교 구매 시스템의 효용성은 떨어질 수밖에 없는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 논문은 상품에 대한 지식이 없는 사용자가 카테고리나 키워드로 검색을 하지 않고, 온톨로지를 기반으로한 이미지 쿼리에 의해 결과를 얻을 수 있도록 이미지 검색에 의한 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 각 쇼핑몰의 상품 이미지들의 메타데이터 안에 도메인 전문가에 의해 온톨로지 기반의 daml로 생성된 주석이 추가된다. 사용자들은 이렇게 생성된 이미지들을 드래그 앤 드롭(Orag and Drop)을 통해 기존의 쇼핑몰에서 복잡한 키워드로 검색하는 것을 대체하게 되고 상품들에 대한 비교정보를 얻을 수 있다. 본 논문은 의류상품을 이용한 이미지 검색 비교 구매 시스템(Image Retrieval Comparison Shopping)을 구현하였다.

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Research on Function and Policy for e-Government System using Semantic Technology (전자정부내 의미기반 기술 도입에 따른 기능 및 정책 연구)

  • Jang, Young-Cheol
    • 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.

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