오늘날 이미지, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 웹 공간에 저장하고 검색할 때, 태그를 이용하는 추세는 보편화되어 있다. 본 논문에서는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미적 중요도를 계산하고, 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 시도를 소개한다. 일반적으로 웹상에 저장된 대부분의 사진 이미지들은 실제로는 중요하지 않지만 사용자의 주관적인 판단으로 추가된 태그들을 다수 포함하고 있으며, 이들은 태그의 단순 비교방식으로 이미지를 검색할 때 정확도를 떨어트리는 주요 원인이 된다. 따라서 어떤 이미지에 붙은 수많은 태그들 중에서 의미적으로 보다 중요한 태그들을 찾아내어 검색에 이용한다면 더욱 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 위키피디아 기반의 의미 연관성을 활용하여 검색어 또는 다른 태그들과의 의미 연관성이 높은 태그를 해당 이미지의 대표 태그로 판단하고 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 방대한 온라인 백과사전인 위키피디아를 이용하여 계산된 의미적 연관성을 이용함으로써 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제2권2호
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pp.17-29
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2012
All academic information on the web or elsewhere has its creator, that is, a subject who has created the information. The subject can be an individual, a group, or an institution, and can be a nation depending on the nature of the relevant information. Most information is composed of a title, an author, and contents. An essay which is under the academic information category has metadata including a title, an author, keyword, abstract, data about publication, place of publication, ISSN, and the like. A patent has metadata including the title, an applicant, an inventor, an attorney, IPC, number of application, and claims of the invention. Most web-based academic information services enable users to search the information by processing the meta-information. An important element is to search information by using the author field which corresponds to a personal name. This study suggests a method of efficient indexing and using the adjacent operation result ranking algorithm to which phrase search-based boosting elements are applied, and thus improving the accuracy of the search results of personal names. It also describes a method for providing the results of searching co-authors and related researchers in searching personal names. This method can be effectively applied to providing accurate and additional search results in the academic information services.
WWW 탐색도구들은 인터넷 정보자원의 탐색에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 주요한 WWW 탐색도구들의 성능을 평가할 목적으로 먼저 각 탐색도구의 색인 데이터베이스 특성, 탐색 기능, 적합성 순위 부여 방법 등을 비교한 후, 탐색실험을 통하여 검색효율, 중복탐색의 정도, 탐색결과의 유사도 등을 측정하였다. 탐색실험 결과 탐색질문의 유형에 관계없이 Alta Vista, HotBot, Open Text Index가 비교적 좋은 검색효율을 보였으며, 대부분의 탐색도구가 질문의 유형에 따라 검색효율에 있어서 차이를 보였다. 동일한 사이트를 중복하여 탐색하는 탐색의 중복도는 Magellan, WebCrawler, Yahoo!를 제외한 나머지 탐색도구들에서 모두 높게 나타났다. 탐색결과의 유사도를 측정한 견과 대부분의 탐색도구들이 매우 낮은 유사도를 보였다.
최근 문서나 웹 페이지뿐만 아니라 관계형 데이타나 XML 데이타, RDF 데이타 같은 구조화된 데이타에 대해서도 검색을 지원하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 RDF 데이타에 대한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 RDF 데이타의 크기를 줄여 검색 성능을 높이고 검색 결과로 관련 있는 정보를 함께 반환해 주기 위해 RDF 데이타에서 관련 있는 노드와 에지를 묶어 새로운 RDF 그래프를 생성한다. 또한 검색 과정에서 검색의 결과를 정렬하기 위해 RDF 데이타 그래프의 노드와 예지에 키워드와의 연관도를 부여할 때, RDF 온톨로지 데이타의 특성을 활용함으로써 보다 사용자의 의도에 부합하는 검색 결과를 반환한다. 실제 RDF 데이타를 사용한 성능 비교 결과는 제안하는 기법이 RDF 데이타의 크기를 최대 2배까지 줄이고 기존 기법에 비해 검색 속도가 최대 5배 빠르다는 것을 보여준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.267-272
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2021
The current study aimed at measuring the rate of loss in search results of the actual number of publications in journals indexed by Web of Science when not using the accurate official authority name as indicated by the Ministry of Education. Conducting a search using the authority name does not always yield complete results of all existing publications. Researchers in Saudi universities tend to use up to 10 different random names of universities when searching. This interesting fact has prompted the authors of this paper to conduct a study on the search results of 30 Saudi universities using the authority name as indicated by the Ministry of Education. The statistical analyses revealed that there is a high tendency for the wrong use of authority names. Results show that 8 universities were not found in the search results. Furthermore, other universities are losing between 10 and 30% of search results that reflect the actual number of publications. Consequently, the rank of each university, as well as the general rank of Saudi universities in the Web of Science, will be affected.
본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 다중 안테나 시스템의 수신부에서 사용가능한 QRM-MLD 신호검출기법을 위한 새로운 변형된 형태를 제안한다. 원래의 QRM-MLD 신호검출 기법은 채널의 QR분해 및 M-algorithm을 결합한 형태로써, ML 수신기법에 비해 상대적인 복잡도가 현저하게 낮아지면서, ML에 근접한 성능을 보이나, 전송속도를 높이기 위해 안테나 개수가 증가하거나 성상도의 크기가 증가하면 그 복잡도가 크게 증가하여 하드웨어 구현을 어렵게 하는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 다양한 변형된 형태가 제안되었고, 대표적인 방법으로 성상점들을 ranking화하여 필요한 성상점에 대해서만 연산을 수행함으로써 복잡도를 감소시키는 방법이 있다. 그러나, 성상점들의 ranking화를 사용하는 QRM-MLD 방식의 성능이 원래의 QRM-MLD의 성능에 비해 현격히 저하된다. 본 논문에서는 ranking화를 사용하는 QRM-MLD의 신호검출 기법이 성능열화를 겪게 되는 이유를 분석하고, 이를 극복함으로써 새로운 변형된 형태의 QRM-MLD기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방식의 성능을 기존 방법들과 비교하여, 제안된 방식이 원래의 QRM-MLD 신호검출방식의 성능을 달성하면서 복잡도는 ranking화를 사용하는 QRM-MLD기법과 유사하다는 것을 보인다.
The dynamic nature of the World Wide Web challenges Search engines to find relevant and recent pages. Obtaining important pages rapidly can be very useful when a crawler cannot visit the entire Web in a reasonable amount of time. In this paper we study way spiders that should visit the URLs in order to obtain more “important” pages first. We define and apply several metrics, ranking formula for improving crawling results. The comparison between our result and Breadth-first Search (BFS) method shows the efficiency of our experiment system.
본 논문에서는 현재 검색 엔진의 랭킹 방식의 문제점과 인터페이스의 문제점을 해결하기 위하여 노력하였다. 기존의 페이지간 링크와 같은 부가적 정보를 이용한 인기도 기반 랭킹의 문제점을 단어간의 수식 관계를 이용한 의미 기반 랭킹 알고리즘의 제시를 통해 해결하였다. 또한 검색어와 연관된 단어를 수식 관계를 이용하 계산, 시각화하여 제공함으로써 사용자가 잘못된 검색어로 검색을 시작하였더라도 항상 올바른 검색 결과를 얻을 수 있도록 도왔으며 각 검색 결과와 함께 원문을 요약해 제공함으로써 검색 결과를 일일이 클릭해 보지 않고도 내용을 쉽게 유추할 수 있도록 도왔다.
DINH, Hien Thi Thu;CHU, Ngoc Nguyen Mong;TRAN, Van Hong;NGUYEN, Du Van;NGUYEN, Quyen Le Hoang Thuy To
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.583-591
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2020
Employability has recently become the first target of the national higher education. Its model has been updated to catch the new trend of Industry 4.0. This paper aims at analyzing and ranking the determinants of undergraduate employability, focusing on business and economics majors in Ho Chi Minh City, Vietnam. In-depth interviews with content analysis have been primarily conducted to reach an agreement on a key group of factors: human capital, social capital, and identity. The Stochastic Fractal Search Algorithm (SFSA) is then applied to rank the sub-factors. Human capital is composed of three major elements: attitude, skill, and knowledge. Social capital is approached at both structural and cognitive aspects with three typical types: bonding, bridging, and linking. The analysis has confirmed the change of priority in employability determinants. Human capital is still a driver but the priority of attitude has been confirmed in the contemporary context. Then, social capital with the important order of linking, bridging, and bonding is emphasized. Skill, knowledge, and identity share the least weight in the model. It is noted that identity is newly proposed in the model but a certain role has been found. The findings are crucial for education strategies to enhance university graduate employability.
본 논문에서는 먼저 Anchor Text의 단어들이 키워드로 적합한지 TFIDF를 이용하여 테스트하였다. 그 결과는 가중치가 높아서 키워드로 적합한 단어가 있었는가 하면. 아예 문서에 나오지도 않는 단어가 있어 키워드로 적합하지 않은 단어도 있었다. 이를 해결하기 위하여 새로운 키워드 추출 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 적합하지 않은 키워드를 제거함으로써 새로운 키워드를 만들어 내고 TFIDF값을 각 키워드의 가중치로 이용하여 Ranking이 가능하게 하였다. 이렇게 추출된 키워드는 기존의 방법보다 정확도가 높아졌음 증명했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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