• 디지털산업정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-8
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• 2008

In the Web 2.0, besides more gaining information on the web, the number of web sites that take advantage of RSS increases explosively. Commonly each users search RSS channels through the web search engine before registering RSS channel's url to the RSS reader. Users judge whether the site is RSS channel or not and register an RSS channel's url through theirs interests. Because accomplished by users themselves, those processes conflict to user's convenience and quick consumption of information. Techniques of current search engines can't provide users with reliable RSS feed information as search results. In this paper, we analysis appropriateness of current search engines' techniques that offer users RSS feed search service and discuss their limitations. Also, we make up RSS feed database through classification of RSS tag being possible to search RSS feed information effectively and apply update rate of each RSS channel's feed to ranking algorithm providing more reliable search results.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.690-696
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• 2016

사용자 입력 질의와 웹 문서에 포함된 단어들의 형태적 일치를 검사하여 관련 문서를 검색하는 검색엔진은 사용자의 개인별 관심 분야를 반영하는 검색 결과를 생성하기 어렵다. 본 논문에서는 개인별 관심사를 파악하여 질의 의도에 적합한 내용의 문서를 검색하는 개인화된 웹 검색 방법을 제안한다. 개인화 검색의 성능은 사용자의 개인적 관심사를 정확하게 표현하는 우수한 사용자 프로파일을 생성하는 전략에 좌우된다. 본 연구에서 개인 프로파일은 사용자가 최근 입력한 질의어들과 검색에서 클릭했던 문서들에 나타나는 주제어들이 출현 빈도를 반영한 가중치와 함께 등록된 데이터베이스이다. 특히 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해 워드넷을 기반으로 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 기존 웹 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위재계산 모듈을 추가하는 확장모듈을 구축하여 비교 실험하였으며, 본 연구의 방법을 적용한 개인화 웹 검색의 결과는 특히 10위 이내 상위의 결과 문서들에 대해 92%의 정확률과 82%의 재현율을 보여 향상된 성능을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.147-152
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• 2010

인터넷이 주요 마케팅과 영업의 통로로 사용됨에 따라 검색 엔진 결과의 상위 순위가 웹 사이트들 사이의 핵심경쟁대상이 되어가고 있다. 검색엔진에서 웹사이트의 상위 순위를 유지하기 위해 다양한 방법이 존재하며 일반적으로 유기적인 코딩이나 검색엔진 최적화에 많은 비용을 투자한다. 본 논문의 목적은 웹사이트 가시성을 충족하지 못할 경우 검색엔진색인에서 순위가 뒤떨어지거나 완전히 제거될 수 있기 때문에 검색엔진 최적화(Serch Engine Optimization : SEO)를 위해 웹사이트 가시성을 고려하여 웹페이지를 설계할 때 부정적 요소로써 제거되어져야 할 요인들을 인식하여 순위를 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안한 웹사이트 가시성의 부정적 요인을 인식하고 순위를 결정한 실험은 기존의 웹사이트 가시성 분석 모델을 기반으로 이론과 실험을 통해 제공되어졌다. 본 논문에서 분석된 모델들은 각 모델의 방법론을 기반으로 점수로 표현되거나 계량화되었으며 실험을 통해 부정적 요인으로 10개의 항목이 선정되어 높은 점수로 순위가 결정되었다. 따라서 웹사이트를 설계할 때 부정적인 요인들인 높은 순위의 항목들을 배제하여 설계함에 따라 웹사이트가 검색엔진 색인 대상에서 제거되지 않도록 고려되어져야 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.587-594
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• 2019

본 논문은 사용자의 검색 의도와 개별 관심을 반영한 순위화된 검색 결과 문서를 제공하는 개인화 검색 기법을 제안한다. 개인화 검색에서는 사용자의 개별 관심사와 선호도를 정확하게 판별하기 위한 사용자 프로파일을 생성하는 기술이 개인화 검색의 성능을 좌우한다. 개인 프로파일은 사용자의 최근 입력 질의어들과 검색과정에서 참조했던 문서들에 나타나는 주제어들의 가중치와 빈도가 기록된 데이터 집합이다. 사용자 프로파일은 웹 검색에 앞서 사용자의 입력 질의어를 개인화된 질의어들로 확장하기 위해 사용된다. 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해서 워드넷을 사용하여 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위 재계산 모듈을 확장모듈로 구축하여 진행한 실험에서 개인화 검색 기술을 적용한 실험 결과가 상위문서들에 대해서 정확률과 재현률이 크게 향상된 성능을 보이고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.369-380
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• 2004

본 논문에서는 정색엔진의 성능 향상을 위하여 질의어의 모호성 해결과 새로운 가중치 부여 방식을 제안한다. 일반적인 검색엔진은 질의어의 형태와 같은 것들이 포함되어 있는 웹 페이지를 결과로 보여주는 내용기만 방식을 사용하고 있다. 검색 결과로 나타난 웹 페이지들의 순위를 결정하는데 있어서도 주어진 질의어와 웹 페이지 사이의 키워드 매칭에 의한 내용기반 방식을 사용한다. 이와 같이 질의어의 형태만으로 웹페이지들과 유사도를 비교한다는 것은 정확한 검색에 많은 장애를 준다. 또한 질의어의 의미에 모호성이 존재할 경우에는 사용자의 의도와 관련 없는 것들이 결과로 나타나기도 한다. 이러한 원인의 발생은 일반적인 검색엔진들이 내용기반 방법을 기반으로 웹 검색에 이용되기 때문이다. 본 논문에서는 질의어에 모호성이 있는 경우 워드넷을 이용하여 모호성을 해결하도록 하는 사용자 인터페이스를 구현했다. 그리고 사용자의 클릭 수를 각 웹 페이지의 가중치에 누적함으로써 다수 사용자의 협동적 평가에 따른 웹 페이지의 중요도가 검색 순위에 반영되도록 하였다. 클릭수의 누적에 있어서 질의어의 의미 카테고리별로 가중치를 구분하여 저장함으로써 보다 세분화된 웹 페이지 가중치 부여 방식을 사용하였다 그리고 점 페이지의 하이퍼링크를 웹 페이지의 가중치에 적용하였다. 웹 페이지의 가중치에 하이퍼링크를 적용함으로써 웹 페이지의 대표성을 가중치에 부여하여 가중치에 신뢰도를 증가시켰다. 실험용 정색엔진이 일반 검색엔진에 비해 높은 검색 정확도를 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5888-5903
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• 2019

The Relational ranking method applies authority-based ranking in relational dataset that can be modeled as graphs considering also their tuples' values. Authority directions from tuples that contain the given keywords and transfer to their corresponding neighboring nodes in accordance with their values and semantic connections. From our previous work, ObjectRank extends to ValueRank that also takes into account the value of tuples in authority transfer flows. In a maked difference from ObjectRank, which only considers authority flows through relationships, it is only valid in the bibliographic databases e.g. DBLP dataset, ValueRank facilitates the estimation of importance for any databases, e.g. trading databases, etc. A relational keyword search paradigm Object Summary (denote as OS) is proposed recently, given a set of keywords, a group of Object Summaries as its query result. An OS is a multilevel-tree data structure, in which node (namely the tuple with keywords) is OS's root node, and the surrounding nodes are the summary of all data on the graph. But, some of these trees have a very large in total number of tuples, size-l OSs are the OS snippets, have also been investigated using ValueRank.We evaluated the real bibliographical dataset and Microsoft business databases to verify of our proposed approach.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.487-492
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• 2008

대부분의 웹 검색엔진은 문서의 적합도와 중요도를 함께 고려하는 순위화 방법을 사용한다. 문서의 적합도는 문서가 사용자의 검색의도를 만족시키는 정도이고, 중요도는 인기 있거나 양질의 내용을 포함하는 등 문서의 품질을 표시하는 정도라고 할 수 있다. 지금까지 웹 문서의 중요도를 평가하는 방법으로 가장 성공적인 것은 하이퍼링크 구조를 사용한 방법이다. 하지만 블로그의 경우, 해당 블로그를 작성한 블로거와 그 블로거가 소유하는 다른 문서들을 알 수 있기 때문에 문서의 중요도를 평가하는 다른 방법을 생각할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자의 북마크와 클릭를 이용하여 문서의 중요도를 계산하고, 그러한 문서 점수를 바탕으로 블로거의 구루점수를 계산한다. 마지막으로 문서를 순위화할 때 해당 문서를 작성한 구루의 구루 점수를 반영한다. 이렇게 되면 구루점수가 높은 구루 블로거의 문서들이 상위에 검색됨에 따라서 전반적으로 검색 품질이 개선될 수 있다. 블로그 문서를 대상으로 한 실험결과 제안하는 방법이 기존의 전통적인 웹 검색 성능과 비교하여 정답집합과의 연관성이 높음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.100-104
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• 2010

수많은 웹 문서로부터 웹 서퍼가 원하는 정보를 찾기 위해 다양한 검색 엔진들이 개발되어왔다. 검색 엔진에서 가장 중요한 기능 중 하나는 사용자 질의에 대해서 웹 문서를 평가하고 랭킹을 부여하는 것이다. PageRank등의 기존 하이퍼링크 정보를 이용한 웹 랭킹 알고리즘은 토픽 드리프트 현상을 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 연관성 파급 모델이 제안되었지만, 기존의 연관성 파급 모델을 기반으로 하는 랭킹 알고리즘은 성능상의 이유로 실제 웹 검색 엔진에서 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 토픽 드리프트 현상을 완화하면서 좋은 성능을 제공하는 새로운 랭킹 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 기존 알고리즘들과 비교한 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.538-550
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• 2006

XML 문서에 대한 키워드 검색은 사용자로 하여금 XML 문서의 복잡한 구조에 관한 지식 없이 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해준다. 또한 사용자의 정보 요구에 대해 해당 정보를 포함하는 문서 전체를 반환하는 기존의 정보 검색 시스템과 달리 문서 내의 해당 정보를 포함하는 문서 조각을 결과로 반환함으로써 보다 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 도와준다. 이러한 특징은 XML 문서 검색 시스템이 XML 문서를 문서 단위가 아닌 세부적인 엘리먼트 단위로 처리함으로써 가능하다. 하지만 이로 인해 대용량 문서들에 대한 질의 처리 부담 역시 가중되었다. 본 논문에서는 엘리먼트 단위 질의 처리의 비용을 줄이기 위해 XML 문서에 대한 문서 단위 순위화 기법을 제안하는데, 이는 결과물의 점수에 영향을 미치는 질의 키워드들의 문서 내에서의 근접도를 경로 노드 집합 정보와 이에 대한 유사도를 통해 구함으로써 엘리먼트 단위 질의 처리 결과를 예측하고 문서 단위 점수를 계산한다. 이러한 문서 중심의 뷰는 대용량 문서에 대한 순위화 혹은 필터링을 가능하게 해주며, 우리는 문서 단위 인덱스를 통해 순위가 높은 문서를 우선적으로 처리함으로써 Top-k 질의에 대해 검색 성능을 높였으며, 실험을 통해 해당 기법의 유효성과 성능 향상을 검증하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.603-612
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• 2014

사용자들에게 좀 더 정확하고 편리한 검색결과를 제공하기 위하여 정보의 구조적인 특징 등을 사용하는 시맨틱 검색의 개념이 널리 연구되고 있다. 이를 위하여, 최근의 정보검색분야와 데이터구축 분야의 연구에서는 데이터의 구조적인 표현과 검색 메카니즘을 구현하기 위하여 온톨로지를 강조하고 있다. 본 연구에서는 웹 환경에서의 검색 정확도와 만족도를 향상시키기 위하여 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 온톨로지와 KB(KnowledgeBase)를 이용하여 검색 대상을 키워드간의 관계를 유추한 사실(fact)과 관계키워드들을 지니는 웹문서들로 크게 나누고 이들을 서로 유기적으로 검색을 진행하는 시맨틱 검색 질의 처리기법을 제안하였다. 또한 결과에 대한 사용자의 검색 만족도를 높이기 위하여 결과 문서와 사실에 대한 랭킹 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 주어진 식의 값을 달리하여 랭킹을 올바로 구현하는 요소로 키워드의 빈도와 온톨로지상의 클래스 레벨이 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었고, 이를 통하여 적합한 형태의 계수 값을 제시하였다.