• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1997.08a
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• pp.99-102
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• 1997

인터넷 도구 중의 하나인 탐색엔진은 월드 와이드 웹의 보편화와 함께 중요한 매개체로 자리잡고 있다. 탐색엔진은 서비스 제공형태에 의해 크게 분류체계 제공형과 주제어 검색 제공형으로 나뉘어 지는데, 분류체계 제공형 엔진에 대한 연구는 그 이용빈도에 비해 부족한 편이다. 따라서, 인터넷 이용자의 탐색노력을 줄이는데 보다 유용한 분류체계 제공형 엔진에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 분류체계 제공에 중점을 두고 있는 국내외의 대표적인 탐색엔진 6종과 문헌 분류이론인 KDC와 DDC를 선정하여 그 분류체계를 비교ㆍ분석하여 적합한 형태의 탐색엔진 분류체계의 모형을 구축하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1999.08a
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• pp.13-16
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• 1999

본 연구는 정보검색시스템에서의 이용자 인터페이스 효용성을 높이기 위하여 시도된 연구를 다각적으로 조사하였다. 특히 질의어처리 인터페이스, 탐색처리 인터페이스, 탐색수정 인터페이스를 중점으로 한 탐색관련 인터페이스 기능과 어휘 브라우즈, 이전 탐색 브라우즈, 탐색결과 브라우즈와 같은 브라우즈 관련 인터페이스 기능에 대하여 살펴보았다. 마지막으로 인터페이스의 새로운 기능과 앞으로의 경향도 기술하였다.

• Korean small business review
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• v.41 no.2
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• pp.1-24
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• 2019

This paper seeks to explore the effects of search strategies on innovation performance in the context of small and medium enterprises. The empirical results of 3,398 Korean SMEs demonstrate that there is a substitutive relationship between search depth and search width, and this substitutive relationship is weakened when a firm possesses collaboration experience. Furthermore, although these two types of search enhance innovation performance, the impact of search depth is greater than that of search width. The positive effect of search width on innovation performance is weakened when the firm adopts formal information protection mechanisms.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.2
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• pp.29-44
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• 2007

The purpose of this study was to explore whether the concept of amount of invested mental effort (AIME) developed in the field of educational psychology can help explain why people put so little effort into online searching. In this experimental study, two information retrieval systems - a web search engine and a university library system - were used to make a comparison. The data were collected from 15 undergraduate students through background questionnaires, think-aloud protocols, search logs, post-search questionnaires, and post-task interviews. The findings indicate that perception of the web's "easy-ness" and high levels of self confidence in searching capability led the subjects to put less effort into web searching than they do into library system searching. In addition, the perceived difficulty of search task influenced the extent of mental effort invested. The AIME proved a useful framework for understanding search behavior and user experience for both web search engines and library systems.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.37-42
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• 2006

GIS분야에 대한 다양한 연구가 진행됨에 따라 그 활용에 대한 관심도 확대되고 있다. Open GIS Consortium에서는 GML(Geography Markup Language)을 개발하여 이를 GIS 응용분야에 활용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. GML데이터에서 의미 있는 정보를 추출하기 위해서는 데이터 마이닝 기법 활용이 필수적이다 최근에 데이터마이닝 기법 중 연관규칙을 이용한 탐색 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 전체 데이터를 대상으로 의미 있는 정보를 탐색 하므로, 데이터 내에 포함되어 있는 부분 속성인 지리 공간적 연관성을 탐색하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 녈 연구에서는 GML데이터에서 부분적 속성을 고려한 지역적 연관규칙 탐색 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.307-309
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• 2000

진화 알고리즘은 현재까지 다양한 최적화 문제들에 사용되어 왔고, 또한 이러한 최적화 문제들은 효율적으로 해결하기 위하여 많은 진화 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 이러한 진화 알고리즘들의 공통적인 문제점은 탐색공간의 확대에 대하여 전반적으로 탐색시간이 오래 걸린다는 것이다. 실제로 최적화 해야 할 변수의 증가에 따라 탐색 차원이 증가하므로 탐색 시간도 기하급수적으로 늘어난다. 따라서 최근의 진화 알고리즘에 대한 연구는 탐색공간의 축소나, 진화 속도의 향상에 초점이 맞추어져 있었고, 이러한 경향에 따라 많은 연구성과가 있었다. Potter와 Dejong의 협력 공진화와, Weicker의 적응적 공진화가 바로 그것이다. 그러나 이 방법들도 최적화 해야 할 변수들이 서로 강한 의존성을 가지고 있는 경우나, 대부분의 변수가 서로 의존성을 가지고 있는 경우에는 그다지 좋은 결과를 보이지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구들을 기반으로 하여 각 방법의 단점들을 보완함으로써 효율을 향상시킨 새로운 진화 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.2
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• pp.97-104
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• 1998

본 논문은 디지털 오디오 도서관에 대규모 선율 데이터베이스로부터 임의의 곡을 효율적으로 탐색하기 위하여 음정곡선을 색인키로 사용하는 방법에 대해 기술했다. 사용자가 검색하고자 하는 음악의 일부 선율을 노래하면 입력된 음신호를 인식하여 음높이 정보를 추출한다. 그리고, 음표간의 음정을 계산하여 음표순으로 배열함으로써 음정 곡선을 만든다. 제안한 은표열 탐색 알고리즘에 생성된 음정 곡선을 탐색 패턴으로 입력하여 선율 데이터베이스의 음표열을 비교 조사한다. 그러면 근사 음정 곡선을 가진 후보곡을 탐색할 수 있다. 제안한 음표열 탐색 알고리즘은 실험을 통해 동적 프로그래밍 및 상태 대조 알고리즘과 비교한 결과 탐색 시간이 2배이상 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.494-496
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• 2020

기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.5-8
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• 1998

비구조화된 전문DB는 이용자가 필요로 하는 부분을 지정하여 다양하게 탐색한 수 없고, 또한 부적합 정보가 다량 탐색된다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 문헌의 구조화가 시도되고 있으나, 지금까지는 대부분 형태적 논리구조에 기반한 탐색기법이 연구되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 문헌의 구조화에 형태적인 논리구조 뿐만 아니라 의미적인 논리구조도 반영될 수 있도록 단락을 객체단위로 한 의미구조 관계를 규명하고 이를 전문DB 구조에 적용하기 위한 타당성을 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1997.08a
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• pp.127-130
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• 1997

본 연구는 www탐색엔진의 이용에 관한 연구로서 인터넷 이용자의 개략적인 이용현황과 www 탐색엔진 이용에 관한 현황을 제시하였다. 탐색엔진의 유형과 그 내용을 설명하고 인터넷 이용에 관련된 자료를 분석하였으며, 신문사 기자 27명을 대상으로 www탐색엔진 이용에 관한 설문조사를 실시하여 분석된 결과를 기술하였다. 이 결과에 따르면 기자들의 인터넷 이용에 대한 필요성은 인정하고 있으나 활용정도는 낮은 것으로 나타났다. 또한 탐색엔진을 사용했을때 정확한 정보검색의 어려움이 가장 큰 문제로 나타났으며 그 다음은 속도의 문제로 나타났다.