• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.250-253
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• 2007

본 논문에서는 현재 검색 엔진의 랭킹 방식의 문제점과 인터페이스의 문제점을 해결하기 위하여 노력하였다. 기존의 페이지간 링크와 같은 부가적 정보를 이용한 인기도 기반 랭킹의 문제점을 단어간의 수식 관계를 이용한 의미 기반 랭킹 알고리즘의 제시를 통해 해결하였다. 또한 검색어와 연관된 단어를 수식 관계를 이용하 계산, 시각화하여 제공함으로써 사용자가 잘못된 검색어로 검색을 시작하였더라도 항상 올바른 검색 결과를 얻을 수 있도록 도왔으며 각 검색 결과와 함께 원문을 요약해 제공함으로써 검색 결과를 일일이 클릭해 보지 않고도 내용을 쉽게 유추할 수 있도록 도왔다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.395-398
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• 2010

많은 정보들을 인터넷을 통하여 접할 수 있게 됨에 따라 사용자가 만족하는 결과를 보여주는 것이 검색 엔진의 궁극적인 목표가 되었다. 하지만 방대한 양을 가진 다양한 정보에서 원하는 검색 결과를 검색하는 것은 과거와 현재까지 많은 연구를 통해 많은 시간과 노력이 필요하다는 것이 증명 되었다. 기존의 HITS 알고리즘을 개선하여 링크 제어를 이용한 페이지와 페이지간에 관련성을 높였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.187-198
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• 2004

월드 와이드 웹(World-Wide Web)은 가장 커다란 분산된 정보저장소로서 계속하여 빠른 속도로 성장해왔다. 그러나 비록 웹이 빠른 속도로 성장하고 있다 할지라도, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹 사용자 입장에서 보면 웹의 정보 폭발, 꾸준하게 변화하는 환경, 사용자 요구에 대한 이해 부족 둥으로 오히려 혼란을 겪을 수 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 순회패턴 탐사에 관한 기존의 연구들은 세션(sessions)에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 충분히 활용하지 못한다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하고, 이를 기반으로 하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘들을 제안한다. 제안한 WebPR 알고리즘은 웹 사이트를 방문한 사용자에게 추천 페이지집합을 포함하는 새로운 페이지뷰(pageview)를 제공함으로써 궁극적으로 찾고자하는 목표 페이지에 효과적으로 접근할 수 있도록 해준다. 기존 연구들과의 가장 큰 차이점은 페이지들간의 연관성 정보를 활용하는 방법들을 일관성 있게 고려하고 있다는 점과 가장 효율적인 트리모델을 제안한다는 점이다. 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대한 실험은 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 보여준다.