• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.235-242
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• 2002

본 논문은 한영 교차언어 정보검색을 위한 질의 변환 방법과 질의 확장에 대해서 기술하고 있다. 한영 교차언어 정보 검색은 한국어 질의와 관련된 영어 문서를 검색하는 것을 말하며, 한국어 질의를 영어 질의로 변환하는 방법을 사용했다. 이를 위해 한국어 단어들에 대한 영어 대역어들의 공기 정보를 이용하며, 공기 정보로는 상호 정보를 사용했다. 또한 한국어와 영어의 연어 사전을 사용하여 성능을 향상시켰다. 추가적인 검색 성능 향상을 위한 방법으로, 기존 연구에서 많이 사용된 적합성 피드백에 의한 지역적 질의 확장 대신, 영어 워드넷을 확장하여 구축한 한영 이중언어 시소러스를 사용하여 질의 확장을 하는 전역적 질의 확장을 시도하였다. 실험결과, 정확률의 향상보다는 재현율의 향상 정도가 더 컸으며, 긴 질의보다 짧은 질의를 확장한 경우가 성능이 높았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.351-356
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• 2000

정보 검색은 사용자가 필요로 하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할수 있어야 한다. 정보 검색에서 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하는냐를 기준으로 문서를 순서화 할 때, 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거 문서 검색을 위한 순의 결정 방법을 제안한다. 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계가 있다. 퍼지 양의 조합, 퍼지 음의 조합, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 하여, 유사도 측정을 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.76-82
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• 2004

본 논문은 사용자 질의가 가지는 특정 클래스로부터 개념적으로 서로 연관있는 컴포넌트를 검색하기 위하여 퍼지 시소러스를 통한 질의 확장 방법을 제안하였다. 사용자 질의는 퍼지 불리언 형태로 표현되며, 퍼지 시소러스에 의한 유의어 테이블에 의해 질의 확장된다. 시소러스에 의한 사용자 질의확장은 용어 불일치 문제를 해결함으로써 검색에 대한 일정한 정확도를 보장하면서 재현율을 향상시킬 수 있게 한다. 질의 확장과정의 효율성을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 통한 최적의 검색 효율을 나타내는 임계치를 설정하고 재현율 과 정확도를 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1374-1385
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• 2004

적합성 피드백 방법은 다음 검색 질의어와 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자로부터 획득된 정보를 사용한다. 일반적으로 적합성 피드백 방법은 사용자로부터 획득된 정보를 새로운 질의어에 추가될 새로운 단어를 찾거나 질의어에 존재하는 단어의 가중치를 조정하는데 사용한다. 그러나 확장 불리언 검색모델에서 적합성 피드백은 이것들뿐만 아니라 질의어에 있는 단어들을 적절하게 불리언 연산자(AND/OR)로 연결시켜야 한다. Salton과 그의 동료들은 확장 불리언 모델을 위한 DNF(disjunctive normal form) 방법이라 불리는 적합성 피드백 방법을 제안하였다. 그렇지만 이 방법은 질의어를 재구성할 때 심각한 문제점을 갖고 있다. 이 논문에서는 DNF 방법의 문제점을 조사하고 이러한 문제점을 극복하기 위해 계층적 클러스터링 기법을 이용한 적합성 피드백 방법을 제안한다. 그리고 두개의 실험 데이타 집합인 TREC 1 의 DOE 컬렉션과 Web TREC 10 컬렉션을 이용하여 제안한 방법의 우수성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.208-210
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• 2005

웹에서의 검색을 수행하기 위해 다양한 연구가 수행되었으나, 일반적으로 키워드 검색 방식이 주를 이루고 있다. 이는 검색 대상에 대한 정보가 충분한 경우에는 원하는 검색 결과를 찾아내기 친우나, 그렇지 않은 경우에는 사용자로 하여금 원하는 검색 결과를 추출하기 위친 여러 번의 검색을 추가로 수행하는 수고로움을 요구하곤 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 어휘 간의 관계에 기반을 둔 확장 검색 방식을 제안한다. 시소러스를 바탕으로 유의어 그룹을 정의하고, 사용자의 검색 키워드 정보를 이용하여 어휘 간의 관계 및 그룹 간의 관계를 정의한다. 정의된 관계를 바탕으로 키워드를 확장하고, 확장된 키워드의 사용 빈도와 프리시젼을 이용하여 사용할 어휘를 선별하여 검색을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.165-168
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• 2007

이미지 데이터를 의미적으로 검색하기 위한 가장 중요한 요소는 이미지의 정보를 표현하고 있는 주석이라고 할 수 있다. 이미지의 주석은 관리자가 사용자 입장에서 검색이 가능한 이미지를 표현할 수 있는 키워드를 선별하여 데이터화한 것이다. 그러다보니 이미지내 의미를 모두 표현하기위해 주석에 수는 증가되고, 증가된 주석은 각각에 이미지에서 차지하고 있는 의미량을 고려하지않고 동일한 크기를 가지게 된다. 이러한 경우 실제적으로 검색하였을 때 의미량에 상관없이 질의어와 주석이 일치한 모든 이미지를 검색하므로 사용자가 검색 결과에서 의미량이 큰 이미지를 다시 재검색하거나 주석입력자와 사용자와 어휘 표현에 차이 때문에 검색에 재검색해야한다. 따라서 본 논문에서는 의미량을 이용하여 효율적인 이미지 검색을 하기 위해 각 키워드 간에 의미적인 관계를 어휘 온톨로지인 WordNet을 이용하여 유사도 측정을 하고, 측정한 데이터를 이용하여 전체 이미지 의미량에서 해당 키워드가 갖는 의미량을 측정한다. 의미량은 이미지 검색시 질의어가 이미지에서 차지하고 있는 비율을 비교하여 가장 높은 의미량을 갖는 이미지를 우선 검색하고 의미량이 가장 큰 키워드를 대표키워드로 추출하여 WordNet상에서 동일한 의미를 갖는 계층에 단어들로 주석을 확장한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권1호
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• pp.117-135
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• 2010

본 연구는 이미지의 시맨틱 검색을 위해서 동등어, 동의어 및 관련어를 질의 확장시에 사용하여 태그를 통제한 구조화된 폭소노미 시스템의 모형을 제안하였다. 그런 다음 제안한 시스템의 효율성을 평가하기 위해서 실험을 통해서 이 시스템을 태그를 전혀 통제하지 않은 태그 기반 시스템과 검색 효율성(재현율과 정확률)과 만족도 측면에서 비교해 보았다. 이외에 검색 효율성이 질의 확장 방식에 따라서 어떤 차이를 보이는지 조사해 보았다. 실험 결과, 제안된 구조화된 폭소노미 시스템이 태그 기반 시스템 보다 재현율, 정확률 및 만족도에서 더 높게 나타났으며 그 차이도 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 한편 질의 확장 방식에 따라서 재현율은 차이가 없었지만 정확률은 부분적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 라이브러리 2.0 시대의 디지털 도서관 시스템에 적용되어 디지털 자원에 대한 접근성을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.69-76
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• 2012

본 논문은 웹 검색 개인화를 실현하기 위해 개념네트워크 구조의 사용자 프로파일에 기반한 새로운 형태의 순위 재조정 기법을 제안한다. 기본적으로 개인화 검색은 개인 사용자의 검색 성향을 담고 있는 사용자 프로파일을 기반으로 이루어지며, 이를 활용하여 초기에 주어진 검색 질의어를 확장하거나 검색결과의 순위를 재조정하게 된다. 제안 기법은 순위 재조정 기법을 주축으로 질의어 확장 기법을 융합한 형태를 취한다. 기본 아이디어는 사용자 프로 파일에 의해 추천된 확장 질의어로부터 도출된 문서집합들에 공통적으로 출현하는 문서들의 중첩도를 평가하여, 그 결과값을 순위 재조정에 활용하는 것이다. 성향이 다른 다수의 실험자들이 검색 질의어 유형을 구분하여 실험을 수행함으로써 제안기법이 기존 기법에 비해 우수함을 보인다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.75-94
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• 2010

본 연구는 폭소노미가 비디오 자료를 색인하고 브라우징 하는데 얼마나 유용한지 살펴본 후, 동등어, 동의어 및 관련어를 활용한 질의 확장을 통해서 수행되는 폭소노미 태그 통제가 비디오 검색에 얼마나 효율적인지 조사해 보았다. 이를 위해서, 태그들을 태그 간의 동등 및 연관 관계에 기초하여 클러스터링하고 이러한 정보를 질의 확장에 적용시킨 실험 시스템을 설계, 구현하고 이러한 제안된 시스템이 정보검색 과정에서 폭소노미의 효율성을 얼마나 개선시킬 수 있는지에 대해서 실험을 통해서 확인해 보았다. 실험 결과, 질의 확장을 통해서 태그 통제를 한 제안된 시스템은 태그 통제를 전혀 하지 않은 시스템과 비교하여, 재현율은 증가하였으나 정확률은 전혀 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 폭소노미를 디지털 비디오 도서관의 소셜 메타데이터로 적용하기 위한 하나의 방안이 될 것으로 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.157-160
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• 2006

웹 자원이 방대함에 따라, 사용자가 원하는 정보를 얼마나 정확하게 제시하느냐가 정보검색시스템 성능을 판단하는 기준이 된다. 그러나 동형이의어만을 질의어로 이용한 검색 결과는 동형이의어 각 의미에 관련된 문서가 혼재되어 있거나, 특정 의미에 관련된 문서가 집중적으로 나타나는 현상을 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 관계정보를 이용하여 질의어의 모호성을 해결하고 의미적 정보검색의 기반을 마련하고자 한다. 우선, 전문분야에 주로 사용되는 동형이의어와 보편적으로 사용하는 동형의어를 구번하여 질의어로 선정하고, '질의어+상위어' 형태의 확장 질의어에 대해 두 개의 포탈사이트(Google, Naver)를 대상으로 웹 문서를 검색하여 정확률이 각각 81.5%(Naver), 65.5%(Google)로 나타났다.