• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.9 no.6
• /
• pp.195-204
• /
• 2020

Nowadays there are over 1.6 billion web pages and it is hard to get necessary results that user wants. Most search engines allow you to search with logical form to get accurate results. However, normal users are not familiar to search information as logical form. Therefore, they search in natural language rather than in complicated logical form. In this paper there are some suggestions to improve quality of searching results, converting natural language input by the user into logical form which can able to use advanced search engine. Users tend to make short searches due to the 'Simplicity' which is one of the features of the search form. Therefore we suggest history retrieval method; advanced version of previous suggestion to provide convenience to the normal users. We had improvement on accuracy of the search results converting natural languages to logical form and also can contain every keyword without missing any keywords using searching methods on this paper. It is expected that these search methods will contribute to the development of search engines.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.7 no.1
• /
• pp.27-35
• /
• 2004

Software documents consist of a number of objects and relationships between them, and structure of documents can be changed frequently. In the existing software version management models, changes in one object may be propagated to other objects unnecessarily. In this paper, we propose an efficient version management model for software objects based on history of operations applied to software objects. Operations applied to objects are recorded in the operation history, and those are used to retrieve versions of a document. Because versions of objects are stored and retrieved using the operation delta, it is not required to compare versions of a document to extract delta during check-in process. In addition, it can manage changes of structure of objects efficiently because it supports not only object creation, deletion, and update operation but also object move operation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.862-865
• /
• 2010

본 논문에서는 다양한 이벤트들을 기반으로 KFD 동영상 내의 주요 장면들을 검색하는 KFD 동영상 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 선행 연구인 KFD 웹 데이터베이스 시스템에서 정의한 온톨로지 기반의 이벤트에 대한 히스토리 정보를 생성한 후, 이를 이용하여 KFD 동영상의 주요 이벤트들을 요약할 수 있으며 빠르고 정확하게 검색한다. 또한 제안된 시스템은 KFD 동영상과 내담자 스케치 동영상의 히스토리 정보를 매칭함으로서 멀티모달 동기화 재생 기능을 제공한다. 가족미술치료사는 본 시스템에서 제공하는 이벤트 기반의 멀티모달 동기화 검색 및 재생 기능을 이용하여 보다 의미론적이고 신뢰성 있는 KFD 사정 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.211-213
• /
• 2004

웹의 급속한 성장에 따라 웹 정보는 시간적 . 공간적 제약을 받지 않고 널리 활용되어지고 있다. 하지만 기존에 유용하게 사용되던 정보가 어느 순간 삭제가 된다면 더 이상 켈 정보를 이용할 수 없게 된다는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 아카이브 시스템에 대한 연구와 좀더 효율적으로 삭제된 웹 정보를 저장하기 위한 기법들이 제안되었다. 그러나 기존의 기법들은 단순히 웹 정보를 저장하는 것에만 초점을 두었기 때문에 저장 공간의 효율성 및 제약성을 전혀 고려하지 않는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 WebBase를 기반으로 하여 레포지토리에서 갱신되는 웹 정보들을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 웹 히스토리 저장 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 웹 히스토리 저장 시스템 설계를 위해 별도의 Crawler를 두지 않고 WebBase를 활용함으로써 웹 정보 수집에 대한 오버헤드를 줄일 수 일고, 삭제되는 웹 정보를 RCS를 통하여 체계적이고 효율적으로 저장함으로써 중요한 웹 정보를 공유할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.1363-1366
• /
• 2008

최근 Skype의 인기와 더불어 P2P기반의 VoIP에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 표준 콜 셋업 프로토콜인 SIP와 동등 계층 간 통신망 구성의 P2P 기술을 결합하여 분산된 VoIP 서비스를 제공하려는 연구가 활발하게 진행 중에 있다. P2P에서는 중앙 엔티티가 존재하지 않으므로 사용자의 위치정보를 효율적으로 분산시키고 신속한 검색 방법을 제공하는 것을 중요한 문제로 다루고 있다. P2PSIP에서는 파일공유 목적의 P2P 서비스와는 다르게 특정 사용자의 각종정보(위치, 프로파일 등)를 빠르고 정확하게 찾아내야한다. 분산된 사용자의 위치정보를 검색하기 위하여 주로 DHT를 사용하고 있다. 하지만 매번 새로운 접속마다 사용자의 위치를 다시 찾아야 하기 때문에 오버레이 네트워크의 트래픽을 증가시킨다. 또한, 오버레이 네트워크에 참여하는 노드의 수가 증가함에 따라 사용자의 검색시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 DHT로 찾아낸 사용자의 접속패턴 히스토리 정보를 캐쉬로 저장하여 호 설정 지연을 감소시키는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10c
• /
• pp.240-245
• /
• 2006

본 논문에서는 의상에 대한 사용자 선호도를 찾아내는 기법에 대하여 기술한다. 의상에 대한 사용자 선호도를 찾기 위해서 의상 데이터에 대해 데이터 모델을 새롭게 제안한다. 이 데이터 모델을 기반으로 사용자의 의상관련 히스토리를 저장한다. 이렇게 저장된 히스토리 정보에 기계 학습 기법 중 최근 각광받고 있는 SVM 기법을 적용하여 사용자 선호도를 찾아내도록 하였다. 이 결과를 다른 학습 기법인 Naive Bayes 기법을 사용하여 의상에 대한 사용자 선호도를 검색한 성능과 비교하여 우리 모델이 더 좋다는 것을 확인하였다. 우리는 5명의 사용자에 대해서 동일한 취향을 갖는 사용자가 몇 명인지에 따라 A(모두 다름), B(2명), C(3명), D(4명), E(모두 같음) 형태별, 사용자별 1000건의 히스토리를 일정한 기준에 따라 생성했다. 그리고 이 중에서 900건을 학습용 데이터, 100건을 검증용 데이터로 선정하여 실험이 진행되었다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.13B no.4 s.107
• /
• pp.383-392
• /
• 2006

In this paper, we propose a new relevance feedback algorithm using Probabilistic Neural Networks(PNN) while supporting multi-class learning. Then, to validate the effectiveness of our feedback approach, we incorporate the proposed algorithm into our region-based image retrieval tool, FRIP(Finding Regions In the Pictures). In our feedback approach, there is no need to assume that feature vectors are independent, and as well as it allows the system to insert additional classes for detail classification. In addition, it does not have a long computation time for training because it only has four layers. In the PNN classification process, we store the user's entire past feedback actions as a history in order to improve performance for future iterations. By using a history, our approach can capture the user's subjective intension more precisely and prevent retrieval performance errors which originate from fluctuating or degrading in the next iteration. The efficacy of our method is validated using a set of 3000 images derived from a Corel-photo CD.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.189-191
• /
• 1999

mediator 시스템을 통한 질의는 일반적으로 대량의 검색결과를 제공하는데, 이 검색 결과 내에서 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾을 수 있도록 인터페이스가 필요하다. 질의한 결과를 지역적으로 저장하고 관리하는 검색결과 관리자를 통해 기존의 검색 결과를 보존하면서 검색 결과에 대한 각종 연산을 가능하게 하도록 하는 결과 재배열에 필요한 기능을 정리하고, 이를 제공하기 위한 모델을 제안한다. 사용자의 질의 히스토리는 계층구조로 표현되며, 검색결과 관리자는 각 질의에 대한 검색 결과 집합에 대한 질의를 제공하고 물리적 저장을 관리한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.646-649
• /
• 2012

스마트폰의 빠른 확산과 웹 기술의 발전과 더불어 스마트폰을 통한 불법 콘텐츠 유출 가능성이 심화됨에 따라 스마트폰 포렌식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰 내 증거 데이터는 기존의 모바일 디바이스에서 제공되었던 문자메시지, 송수신 히스토리 정보 외에 이메일, 웹 검색 히스토리, 사용자 이동경로, 소셜 네트워크 클라이언트 파일도 중요한 기록 정보로 제공된다. 이에 본 연구에서는 스마트폰 내 저장되어 있는 불법 콘텐츠 사용 흔적을 추출하여 소셜 네트워크에서의 불법 콘텐츠 유통 상황을 대응하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.142-145
• /
• 2010

본 논문에서는 사용자의 12가지 감성 정보와 음악의 8가지 무드 카테고리를 기반으로 음악을 추천해주는 시스템을 구현하였다. 사용자의 감성과 음악의 무드를 기반으로 음악을 검색하기 위해 전공자 집단 5명과 비전공자 집단 13명, 총 18명으로부터 감성 히스토리 정보와 무드 분류 정보를 얻었다. 감성 히스토리 정보는 참여자가 자신의 감성 정보를 지정하고 어떤 음악을 들었는지를 나타내며, 무드 분류 정보는 각 곡이 어떤 무드를 갖는지를 나타낸다. 위에서 얻어진 정보를 바탕으로 사용자의 감성 정보를 기반으로 3가지 각기 다른 추천 알고리즘을 구현했다. 첫 번째 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트 중 1위곡의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에서 1위곡부터 20위곡까지의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 마지막 추천 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트를 등록된 사용자들이 가장 많이 들었던 순서대로 정렬하여 음악을 추천한다.