• 정보관리학회지
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• 제12권1호
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• pp.87-97
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• 1995

부울 검색 시스템은 구현이 용이하고 빠를 검색 시간을 제공하기 때문에, 오늘날 정보 검색 분야에서 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 순수한 부울 검색 시스템은 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정도에 따라 정렬 할 수 없다. 부울 검색 시스템에 순위 결정 기능을 부여하기 위하여 퍼지 집합, Waller-Kraft, Paice, P-Norm, Infinite-One과 같은 확장된 부울 모델들이 개발되어 왔다. 이들 모델에서 부울 연산자 AND와 OR에 대한 계산식은 순위 결정의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 부울 연산자 계산식의 수학적 특성을 제시하고, 이들이 검색효과에 미치는 영향을 분석한다. 분석 결과는 P-Norm 모델이 높은 검색 효과를 얻기에 가장 적합함을 보여준다.

• 정보관리학회지
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• 제18권3호
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• pp.29-40
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• 2001

본 논문에서는 역색인 파일을 미용하여 학장 불리언 질의를 처리할 때 최소 비용의 질의 처리 방법을 구해 주는 질의 최적화 알고리즘을 제시한다. 확장 불리언 질의를 처리하는 방법은 질의를 구성하는 키위드의 처리 순서에 따라 여러 가지가 있을 수 있으므로 확장 불리언 질의 최적화 문제는 결국 최적 키워드 처리 순서를 구하는 문제로 귀결된다. 본 논문에서는 이 문제가 데이터베이스 질의 최적화에서 최적 조인 순서를 구하는 문제와 구조적으로 유사함을 보이고 이 분야의 연구 결과를 이용하여 문제를 해결한다. 즉, 확장 불리언 질의 처리에 대한 비용 모델을 수립하고 키워드 선택률과 역색인 파일 접근 비용을 이용하여 키워드 순위 개념을 도입한 후 이를 이용하여 최적 키워드 처리 순서를 구하는 알고리즘을 도출한다. 그리고 도출한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 증명하고. 실험을 통하여 실제로 최소비용의 질의 처리 방법을 구함을 보이고, 질의 최적화를 하지 않을 경우와 비교하였을 때 그 성능이 월등히 우수함을 보인다. 본 논문에서 제시한 질의 최적화 알고리즘은 정보검색시스템의 질의 처리 성능 향상에 큰 기여를 하리라 믿는다.

• 정보관리학회지
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• 제15권1호
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• pp.129-148
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• 1998

본 연구의 목적은 기존의 불논리 검색 시스템에서 사용할 수 있는 실용적인 피드백 검색 기법을 찾아내는 것으로서, 이용자의 적합성 평가 부담을 덜어줄 수 있도록 사전에 이용자 모형을 구축하여 놓고 피드백 검색시 시스템이 자동으로 적합성 평가를 하는 이용자 모형 기반 피드백 검색 기법을 제안하고 이의 유용성을 실험적으로 입증하였다. 이를 위하여 먼저 증진된 불논리 검색 모형인 DNF 검색 모형과 P-norm 검색 모형을 사용한 피드백 검색 실험을 실시한 후, 검색효율이 높게 나온 DNF 모형을 채택하여 이용자 모형 기반 피드백 검색을 실시하였다. 실험 결과 모든 피드백 검색은 초기검색에 비해 검색효율이 크게 향상되었으며, 이용자 모형 기반 피드백 검색은 DNF 피드백 검색 결과에는 못미치지만 P-norm 피드백 검색 결과와는 거의 같은 수준의 검색효율을 보였다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1219-1229
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• 1999

일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.

• 정보관리학회지
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• 제10권2호
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• pp.3-22
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• 1993

최근 시소러스를 기반으로 하는 불리안 검색 시스템에서 문서의 순위 결정에 사용 될 수 있는 Relevance, R-distance, K-distance와 같은 방법들이 개발되었다. 이러한 방법들은 색인어들 사이의 연관성 정보를 이용하여 문서들의 순위를 결정함으로써 많은 경우에 높은 검색 효율을 제공할 지라도, 불리안 연산자 AND, OR, NOT에 대한 연산 방법이 문제점으로 지적되어왔다. 본 논문에서는 개선된 퍼지 집합 모델과 확장된 불리안 모델을 시소러스가 제공하는 색인어들 사이의 연관성 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 확장함으로써, 기존 방법들의 문제점을 극복하는 새로운 순위 결정 방법 KB-FSM과 KB-EBM을 제안한다. 또한 KB-FSM과 KB-EBM이 Relevance, R-distance, K-distance보다 문서들의 순위를 보다 정확하게 결정함을 성능 비교를 통하여 입증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.183-185
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• 2010

디지털 기기들의 발전은 사전 검색 수요의 증가와 함께 강건한 검색 기법의 필요성도 증가시키고 있다. 기존의 사전 검색 기법들은 사용자의 입력 오류를 고려하지 않고, 검색 최적화만을 위해 설계되었다. 본 논문에서는 언어 모델 키워드와 자소 범주 키워드를 이용하여 오타에 강건한 사전 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오류가 포함된 사용자의 입력 단어에 대하여 활용 가능한 수준의 높은 성능과 검색 속도를 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.299-303
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• 2000

정보 검색 시스템의 목표는 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 효율적으로 검색하는 것이다. 이를 위해 불리언 모델, 벡터 모델을 비롯한 기존의 많은 검색 모델들과 퍼지 이론에 기반한 퍼지 검색 모델들이 제안되어져 왔다. 그러나 기존의 모델들은 관련 문서를 검색하는데 잇어서 사용자의 선호도를 반영하지 못하는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 검색 모델의 단점을 보완하기 위해서 확장 퍼지 검색 모델을 제안하고 설계하였다. 제안하는 모델은 색인어와 문서 가중치의 유사도를 결정하는데 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.123-132
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• 2005

버전 제어 시스템은 급속한 환경의 변화나 개발 환경이 복잡한 프로그래밍 환경에서 사용되고 있으며, 형상 형성 (configuration thread) 정보의 제공과 이의 처리 방법은 버전 제어에서 중요한 역할을 하고 있다. DSEE에서의 시스템 모형, ClearCase의 뷰, SourceSafe의 레이블, CCC/Harvest의 패키지 등의 형상 형성도구들은 정형화된 형상 규칙을 사용자가 적용하여 필요한 버전에 대한 형상 정보를 얻고 있다. 그러나, 이들 방법에서는 정의된 형상 규칙 정보를 정확하게 알지 못하는 경우나 미리 정의되지 않은 정보에 대해서는 형상 형성 정보 제공 문제가 발생한다. 또한, 이들 정보는 세부적으로 연계된 정의되지 않은 관련 버전이나 메타 정보를 제공하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 효율적인 형상 형성제어를 위한 시스템을 모델링하고 구현하였다. 이 시스템에서는 형상 형성 정보를 효율적으로 제공하기 위해 부울리언 검색 모델과 벡터 검색 모델을 결합한 혼합 검색 모델을 제안하였으며, 라이브러리는 확장 facet 방법을 응용하여 설계하였다.