• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.771-774
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• 2001

정보검색에서 가장 많이 사용되는 불리언(Boolean)검색에서는 키워드 일치에 의해서만 검색하는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 다양한 정보원에서 추출한 관련 용어들을 원질의어에 첨가하여 검색의 효율을 높이기 위한 질의 확장 방법들이 모색되어 왔다. 본 논문에서는 질의 확장을 위하여 사용자가 검색에 사용하였던 질의어들의 연속성을 찾아내어 첨가할 용어를 선택하고 질의 확장을 하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력한 질의어의 연속성을 찾아내는 방법으로는 데이터 마이닝 기법중 연관 규칙 탐사 방법을 이용한다. 실험은 현재 구축된 정보통신 기술기준 정도시스템에서 사용자들이 검색한 키워드 정보를 이용하였으며 사용자 검색 패턴(USP) 정보를 이용함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 좀더 연관성 있는 용어로 확장하여 사용자 중심적 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.421-424
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• 2001

본 논문은 설계 패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패싯 방식을 이용한 패턴 분류와 패싯 항목과 패턴간의 관련성을 이용한 패턴 검색 시소러스를 구축하였다. 저장소에 패턴들의 관계성을 정의하고 새로운 패턴을 삽입 시 임의의 패턴과의 관계성을 지정해주면 시스템은 이 패턴에 연관된 패턴들을 보여주고 사용자는 패턴과의 관계성을 지정해 준다. 패턴 검색은 입력한 질의를 추론하여 검색할 수 있도록 부울 질의 형식을 사용하였다. 그리고 기존의 시소러스의 중복성과 복잡한 비교시간을 최소화하기 위하여 "Gamma 확장 + 패싯" 분류방법을 이용하여 패턴들을 분류하였고, 본 연구의 검색 결과가 보다 더 정확한 패턴이 검색될 수 있도록 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.11
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• pp.54-62
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• 2009

To avoid the redundant investment on the project selection process, it is necessary to check whether the submitted research topics have been proposed or carried out at other institutions before. This is possible through the search engines adopted by the keyword matching algorithm which is based on boolean techniques in national-sized research results database. Even though the accuracy and speed of information retrieval have been improved, they still have fundamental limits caused by keyword matching. This paper examines implemented TFIDF-based algorithm, and shows an experiment in search engine to retrieve and give the order of priority for similar and redundant documents compared with research proposals, In addition to generic TFIDF algorithm, feature weighting and K-Nearest Neighbors classification methods are implemented in this algorithm. The documents are extracted from NDSL(National Digital Science Library) web directory service to test the algorithm.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.1302-1306
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• 2004

This paper proposes a model for information filtering (IF) on the Web. The user information need is described into two levels in this model: profiles on category level, and Boolean queries on document level. To efficiently estimate the relevance between the user information need and documents by fuzzy, the user information need is treated as a rough set on the space of documents. The rough set decision theory is used to classify the new documents according to the user information need. In return for this, the new documents are divided into three parts: positive region, boundary region, and negative region. We modified user profile by the user's relevance feedback and discerning words in the documents. In experimental we compared the results of three methods, firstly is to search documents that are not passed the filtering system. Second, search documents that passed the filtering system. Lastly, search documents after modified user profile. The result from using these techniques can obtain higher precision.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.556-558
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• 2001

전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.4 s.50
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• pp.23-48
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• 2003

In this study an information filtering system was implemented and a series of relevance feedback experiments were conducted using the system. For the relevance feedback, the original queries were searched against the database and the results were reviewed by the researchers. Based on users' online relevance judgements a pair of 17 refined queries were generated using two methods called 'co-occurrence exclusion method' and 'lower frequencies exclusion method,' In order to generate them, the original queries, the descriptors and category codes appeared in either relevant or irrelevant document sets were applied as elements. Users' relevance judgments on the search results of the refined queries were compared and analyzed against those of the original queries.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.7
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• pp.1832-1840
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• 1999

Since the existed Korean Web IR systems generally use boolean system, it is difficult to retrieve the information to be wanted at one time. Also, because of the feature that web documents have the frequent abbreviation and many links, the keyword extraction using the inverted document frequency extracts the improper keywords for adding ambiguous meaning problem. Therefore, users must repeat the modification of the queries until they get the proper information. In this paper, we design and implement the relevance feedback agent system for resolving the above problems. The relevance feedback agent system extracts the proper information in response to user's preferred keywords and stores these keywords in preference DB table. When users retrieve this information later, the relevance feedback agent system will search it adding relevant keywords to user's queries. As a result of this method, the system can reduce the number of modification of user's queries and improve the efficiency of the IR system.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.5
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• pp.596-607
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• 2017

This study examined the method for adding related to "stomach neoplasms" as filters to the Medical Subject Headings (MeSH) for search as well as a method for improving the search efficiency through a word-proximity search by measuring the distance of co-occurring terms. A total of 8,625 articles published between 2007 and 2016 with the major topic terms "stomach neoplasms" were downloaded from PubMed article titles. The vocabulary to be added to the MeSH for search were analyzed. The search efficiency was verified by 277 articles that had "Stomach Neoplasms" indexed as MEDLINE MeSH in KoreaMed. As a result, 973 terms were selected as the candidate vocabulary. "Gastric Cancer" (2,780 appearances) was the most frequent term and 7,376 compound words (88.51%) combined the histological terms of "stomach" and "neoplasm", such as "gastric adenocarcinoma" and "gastric MALT lymphoma". A total of 5,234 compounds words (70.95%), in which the co-occurring distance was two words, were found. The matching rate through the MEDLINE MeSH and KoreaMed MeSH Indexer was 209 articles (75.5%). The search efficiency improved to 263 articles (94.9%) when the search filters were added, and to 268 articles (96.7%) when the 13 word-proximity search technique of the co-occurring terms was applied. This study showed that the use of a thesaurus as a means of improving the search efficiency in a natural language search could maintain the advantages of controlled vocabulary. The search accuracy can be improved using the word-proximity search instead of a Boolean search.