• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.790-792
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• 2003

본 논문에서는 생물체의 세포에 존재하는 방대한 단백질들 사이의 복잡한 관계들로 표현되는 상호작용 네트워크를 효율적으로 항해할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 항해 시스템은 네트워크 검색 컴포넌트 그리고 상호작용 정보 시각화 컴포넌트로 구성된다. 네트워크 검 색 컴포넌트는 사용자 질의를 통해 여러 네트워크들 중에서 사용자가 관심이 있는 네트워크들만을 개념기반으로 검색할 수 있도록 지원한다. 또한, 사용자는 시각화 컴포넌트를 통해 검색된 하나의 네트워크에 포함된 복잡한 노드들 사이의 관계 정보를 자동으로 시각화할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.683-687
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• 2008

사람들은 월드 와이드 웹(World Wide Web)상에서 사용자가 원하는 정보를 검색하는 여러 알고리즘들을 구현해 왔다. 이렇게 구현된 검색 알고리즘 중 가장 좋은 기술을 가지고 있는 곳은 페이지랭크(PageRank)방식의 구글이다. 하지만 페이지랭크 방식, 즉 외부에서 강조하는 링크가 많은 문서로 검색하여 가장 많은 링크를 가기고 있는 문서를 상위에 보여주는 방식으론 사용자가 원하는 문서를 찾기 힘들다. 개인에게 가치가 있는 문서를 찾기보다 대중에게 가치가 있는 문서를 찾기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 대중적 가치와 개인적 가치를 혼합한 개인화 검색 엔진을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1587-1590
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• 2012

인터넷의 활용이 보편화 됨에 따라 정보의 양은 급격히 늘어나고 있다. 이에 취업을 희망하는 구직자의 경우 IR 로부터 원하는 정보를 검색하기 위해 과거보다 더 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 TF(Term Frequency)기법을 통해 문서를 추출하고 추출된 문서의 Doc_ID 빈도수를 기준으로 한 내용기반과 군집기법을 혼합한 하이브리드 검색 시스템을 제안한다. 구직자들이 클릭한 취업정보들의 링크번호들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화를 한다. 생성된 군집들은 각기 하나의 문서로 가정하고, 기존 문서과 더불어 검색 주제와 연관성을 갖고 있는 문서들을 동적비율로 검색 랭킹 하는 방식이다. 기존의 IR 기술과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2016년도 제23회 학술대회 논문집
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• pp.97-100
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• 2016

본 연구는 기초학문자료센터의 연구데이터를 후속연구자들이 효율적으로 이용하며 연구데이터의 재이용을 향상시키기 위한 시각화 서비스를 제시하고자 한다. 이를 위하여 기초학문자료센터를 이용한 경험이 있는 연구자를 인터뷰하여 현재 기초학문자료센터의 미비점과 개선점을 파악하고, 시각화가 필요한 부분에 대한 의견을 수집하였다. 조사 결과, 기초학문자료센터에서 제공하는 연구성과물이 양적으로 부족하며, 통합검색을 제외한 연구과제 검색, 연구성과물유형별 검색, 연구분야분류별 검색은 불필요하고, 추천검색어가 보완될 필요가 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.138-143
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• 2009

본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.488-490
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• 2011

본 논문에서는 문서 영상에서 글자 분할 및 인식이 필요 없는 단어 검색 알고리즘을 제안한다. 글자 분할을 하지 않고 검색하기 위해 영상 검색에 사용되는 SIFT특징을 이용하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 입력한 질의어를 질의 영상으로 변환하고, 질의 영상에서 SIFT특징을 추출한다. 추출된 특징은 문서영상에서 추출한 특징과 매칭을 통해 매칭점 쌍을 생성한다. 생성된 매칭점 쌍들을 군집화 조건에 따라 군집화 한다. 군집화는 질의 영상과 지리적 분포가 유사하게 군집화 되도록 설계되었다. 생성된 군집은 군집에 포함된 특징점의 개수가 많을수록 질의 영상과 유사하다. 따라서 N개 이상의 원소를 가지는 군집을 결과로 출력한다. 실험한 결과 제안하는 알고리즘의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.118-120
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• 2004

최근 무선 인터넷 인구의 증가로 인해 이동 객체의 위치 데이타를 활용하여 다양한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스에 대찬 관심이 급증하고 있다 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 분야에서 다양한 응용 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 위치 데이타를 빠르고 정확하게 저장하고 검색할 수 있는 이동 객체 데이타베이스 시스템이 필수적으로 요구된다. 그러나, 기존의 데이타베이스 시스템을 사용하여 대용량의 위치 데이타를 처리할 경우 트랜잭션 연산의 증가로 인하여 저장 밀 검색 성능이 저하된다 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 화일 기반 이동 객체 저장 컴포넌트를 개발하고 성능 평가를 수행하였다. 화일 기반 이동 객체 저장 컴포넌트는 다중 연결 관리자, 단순 질의 처리기, 인덱스 관리자. 데이타 화일 관리자, 인덱스 파일 관리자, 메타데이타 관리자, 로그 관리자, OLE DB 데이타 제공자, 그리고 관리툴로 구성된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.206-207
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• 2018

방대한 정보를 사용자에게 제공하기 위해 검색 엔진은 다양한 알고리즘을 통해 사용자마다의 최적화된 정보를 구성한다. 과제, 논문, 특허, 연구보고서 등 과학기술정보를 서비스 하는 주체 역시 나름의 검색 알고리즘으로 정보를 제공하지만, 질의어와 문서간의 적합도만을 측정하여 검색 결과를 제시할 뿐 사용자의 관심 분야나 요구를 반영하지 않고 있다. 특히 관심 분야에 적합한 과학기술정보를 사용자가 접근하기 쉽게 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 사용자 관심분야를 서비스 이용행태로부터 결정하여 이를 과학기술정보 개인화에 반영하는 서비스에 대해 제안하였다. 이를 위해 실시간 관심분야 추적, 관심 태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 설계하고 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.616-618
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• 2018

본 연구에서는 한글 질의어를 이용하여 MathML이라는 마크업 언어 형태로 저장된 수식을 검색하는 수식 검색 시스템을 제안하는데, 마크업 형태 자체에 대한 임베딩과 수식을 한글화 한 후의 임베딩이라는 두 가지 서로 다른 임베딩 결과를 이용하여 검색 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 최근 자연어 처리의 많은 과제에서 임베딩은 거의 필수적으로 사용되고 있는데, 본 실험을 통해 자연어 문서가 아닌 마크업 형태 수식을 대상으로도 임베딩 사용이 성능 개선에 효과가 있음을 확인할 수 있다. 검색 환경을 실제와 유사하게 설정하기 위하여, 본 실험에서 사용하는 데이터에는 실험을 위해 수기로 작성된 수식들 외에도 실제 웹에서 가져온 여러 분야의 수많은 수식들이 포함된다. Indri 시스템을 이용하여 검색 실험을 수행한 결과, 임베딩을 활용하여 수식을 확장한 경우 수식 확장 이전에 비해 MRR 기준 4.8%p의 성능 향상을 확인할 수 있었다.