• Asia pacific journal of information systems
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• 제2권1호
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• pp.3-15
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• 1992

This paper proposes a new referential model for data retrieval as an alternative to exact matching. While exact matching is an effective data retrieval model, it is based on fairly strict assumptions and limits our capabilities in data retrieval. This study redefines data retrieval to include non-binary data retrieval in addition to binary data retrieval, proposes Double Anchor Preference Model (DAPM), and analyzes its logical charateristics. DAPM supports non-binary data retrieval. Further, it produces the same result as exact matching for the conventional binary data retrieval. These findings show that, at the logical level, the proposed DAPM retains all the desirable features for data retrieval.

• 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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• 제31권11호
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• pp.1519-1533
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• 2004

웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 본 논문에서는 용어의 상대적인 중요 정도를 축소용어 집합으로 구성하여 검색 시스템의 높은 시간 복잡도를 해결할 수 있도록 퍼지 검색 모델을 적용하였다. 또한 퍼지 호환관계의 특성을 만족하는 유사관계 행렬을 통해 사용자 질의를 정확하게 반영할 수 있도록 클러스터 검색을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 퍼지 검색과 문서 클러스터 검색의 유사도 결합을 통한 순위 재조정 검색 모델은 검색 성능을 표현하는 정확률과 재현율 척도에서 향상됨을 입증하였다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제3권2호
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• pp.75-96
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• 1996

This study is intended to compare the effectiveness of the neural network inductive learning model with a vector space model in information retrieval. As a result, searches responding to incomplete queries in the neural network inductive learning model produced a higher precision and recall as compared with searches responding to complete queries in the vector space model. The results show that the hybrid methodology of integrating an inductive learning technique with the neural network model can help solve information retrieval problems that are the results of inconsistent indexing and incomplete queries--problems that have plagued information retrieval effectiveness.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권2호
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• pp.65-77
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• 2014

To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.

• 정보관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.47-69
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• 2002

개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제16권
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• pp.177-205
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• 1989

Retrieval effectiveness is the principal criteria for measuring the performance of an information retrieval system. This paper deals with the characteristics of 'relevance' of information and various measuring techniques of retrieval effectivess. The outlines of this study are as follows: 1) Relevance decision for evaluation should be devided into the user-oriented and the system-oriented decisions. 2) The recall-precision measure seems to be user-oriented, and the recall-fallout measure to be system-oriented. 3) Many of composite measures can not be justified III any rational manner unfortunately. 4) The Swets model has demonstrated that it yields, in general, a straight line instead of a curve of varying curvature and emphasized the fundamentally probabilistic nature of information retrieval. 5) The Cooper model seems to be a good substitute for precision and a useful measure for systems which ranked documents. 6) The Rocchio model were proposed for the evaluation of retreval systems which ranked documents, and were designed to be independent of cut-off. 7) The Cawkell model suggested that the Shannon's equation for entropy can be applied to measuring of retrieval effectiveness.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제1권3호
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• pp.12-32
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• 2013

The paper introduces the research area of interactive information retrieval (IIR) from a historical point of view. Further, the focus here is on evaluation, because much research in IR deals with IR evaluation methodology due to the core research interest in IR performance, system interaction and satisfaction with retrieved information. In order to position IIR evaluation, the Cranfield model and the series of tests that led to the Cranfield model are outlined. Three iconic user-oriented studies and projects that all have contributed to how IIR is perceived and understood today are presented: The MEDLARS test, the Book House fiction retrieval system, and the OKAPI project. On this basis the call for alternative IIR evaluation approaches motivated by the three revolutions (the cognitive, the relevance, and the interactive revolutions) put forward by Robertson & Hancock-Beaulieu (1992) is presented. As a response to this call the 'IIR evaluation model' by Borlund (e.g., 2003a) is introduced. The objective of the IIR evaluation model is to facilitate IIR evaluation as close as possible to actual information searching and IR processes, though still in a relatively controlled evaluation environment, in which the test instrument of a simulated work task situation plays a central part.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.451-460
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• 2001

본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 구조 검색을 위한 색인 모델을 제안한다. 색이 모델은 문선 계층상의 모든 레벨에서 내용 기반 질의와 구조 및 에트리뷰트 질의와 같은 다양한 질의를 지원하기 위한 구조정보와 이를 이용한 색이 구조로 구성된다. 구조검색을 지원하기 위해 새로운 구조정보 표현 방법을 제안한다. 제안한 구조정보 표현 방법에 따라 표현된 구조정보를 이용해 효율적인 검색을 위한 내용 색인, 구조 색인, 에트리뷰트 색인을 구성한다. 또한 내용과 구조가 혼합된 질의의 처리과정을 설명하고, 제안하는 색인 모델의 성능평가를 보임으로써 기존의 방법보다 성능이 우수함을 보인다.

• ETRI Journal
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• 제28권3호
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• pp.337-346
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• 2006

In this paper, we propose a new language model, namely, a dependency structure language model, for information retrieval to compensate for the weaknesses of unigram and bigram language models. The dependency structure language model is based on the first-order dependency model and the dependency parse tree generated by a linguistic parser. So, long-distance dependencies can be naturally captured by the dependency structure language model. We carried out extensive experiments to verify the proposed model, where the dependency structure model gives a better performance than recently proposed language models and the Okapi BM25 method, and the dependency structure is more effective than unigram and bigram in language modeling for information retrieval.