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.
하루에도 수백만 건 이상의 방대한 질의어가 입력되는 검색엔진을 통해 인터넷 검색 패턴을 분석하는데 활용될 수 있는 질의어 분포의 정상성을, Pareto 분포와 Zipf 모형을 이용해 검토하였다. 실제2주일간의 일간 검색어 분포를 Pareto 모형으로 적합 시킨 결과, 그 기울기가 1.33에서 1.34 정도로 일관되게 측정되고 있어 Pareto 분포를 이용해 일간질의어 분포의 정상성을 평가할수 있음을 제시하였다. 이런 연구결과는 사회적 관심사와 그 변동 흐름을 해석하는데 보다 객관적이며, 효율적인 자료를 제공해 줄 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권7호
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pp.2459-2472
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2022
With the increase in copyright content exports to overseas markets due to the recent globalization of the Korean culture, the added value of the Korean digital content market is increasing at a significant rate. As such, as the size of the copyright market increases, different piracy sites have emerged that generate profits by illegally distributing works without the permission of the copyright holders, resulting in direct and indirect damage to these copyright holders. The existing copyright detection methods used in public institutions for solving this problem are limited, while the piracy sites are ever-changing. Methods are being continuously developed to achieve better detection results. To this end, it is possible to detect the latest infringement site domain by detecting the infringement site domain that is constantly changed through the search engine. This paper proposes an improved piracy site detection method using a search engine to prevent the damage caused by piracy sites.
본 연구 목적은 웹 정보원의 효과적인 정보 검색을 위하여 국내외 메타검색엔진 17개의 성격과 특징을 본 연구에서 제시한 메타검색엔진의 평가 요소와 함께 일반검색엔진의 평가 요소들을 중심으로 조사ㆍ분석하였다. 메타검색엔진은 여러 검색엔진들을 한번에 쉽게 검색할 수 있기 때문에 종종 웹 검색을 위한 첫 의뢰 검색엔진으로 사용되고 있다. 분석 결과에 의하면, 선정된 메타검색엔진들은 공통된 점을 갖고 있기도 하나 제각기 특성을 갖고 있다. 성능이 뛰어난 메타검색엔진이라면, 특별한 검색 질의를 위하여 초기 화면에 체크 상자 기능을 제공하여 검색엔진을 선택할 수 있도록 하며 개인의 희망에 맞추어 쉽게 제시되는 리스트를 제공하여야 한다. 메타검색엔진도 현재 주제별 검색엔진과 키워드형 검색엔진들이 이용자의 편의를 위해서 지향하고 있는 개인화, 주문화, 웹 문서 외의 다른 정보원을 검색 대상으로 포함하고 있는 추세를 잘 반영하고 있다. 본 연구 결과는 메타검색엔진의 선정과 효과적인 정보 검색에 반영될 수 있으며 국내 메타검색엔진 개발과 설계에 관심 있는 연구자들에게 기초자료로 활용될 수 있다.
This paper proposes an expert system which can determine automatically the shunting routes corresponding to the given shunting works by considering totally the train operating environments in the station. The expert system proposes the multiple shunting routes with priority of selection based on heuristic search strategy. Accordingly, system operator can select a shunting route with the safety and efficiency among the those shunting routes. The expert system consists of a main inference engine and a sub inference engine. The main inference engine determines the shunting routes with selection priority using the segment routes obtained from the sub inference engine. The heuristic rules are extracted from operating knowledges of the veteran route operator and station topology. It is implemented in C computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique. And, the validity of the builted expert system is proved by a test case for the model station.
본 논문에서는 검색엔진 최적화(SEO; Search Engine Optimization)에 인공지능 기법을 접목하여, 자동화된 SEO 도구 설계 및 구현을 목표로 한다. 기존의 SEO 온-페이지(On-page) 최적화 기법들은 웹페이지 관리자들의 경험적 지식에 의존하는 한계점을 보이고 있다. 이는 SEO 성능에 영향을 끼칠 뿐 아니라, 웹페이지 관리자들에게도 SEO 도입의 장벽으로 작용한다. 따라서, 위 문제를 해결하기 위하여 메타데이터의 효과적인 구성을 위해 다음과 같은 3단계의 접근법을 제안하고자 한다. i) 상위 랭킹 웹사이트들의 메타데이터를 추출한다. ii) 어텐션 메커니즘에 기반한 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 사용자 질의어와의 관련성 높은 메타데이터를 생성한다. iii) GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 통하여 학습함으로써 전반적으로 성능을 높여주는 기법을 제안한다. 본 연구결과는 기업의 온라인 마케팅 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 최적화 도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
This paper aims at being informed on how farms should invest resources to advertise their homepages on the internet. The number of visitors to homepage was used for analyzing the effect of advertising homepages of farmers conducting e-business. The results of analysis are as follows; (1) The daily number of visitors that has viewed homepages was 55 on average, (2) 48% of visitors came to farm homepages via search engine, which was the highest rate among accessible routes to homepage. Therefore, it was suggested that farmers should register their homepages on major search engines such as yahoo.co.kr, naver.com and daum.net in order to promote the effect of advertising homepage. We recommend that farmers should enlist the name of agricultural products on the first page of search engine view because people tend to use key word(92%) rather than homepage name(8%) when they would like to search wanted products on the internet.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권2호
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pp.55-65
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2006
Since the World-Wide Web (WWW) has become a major channel for information delivery, information overload also has become a serious problem to the Internet users. Therefore, effective information searching is critical to the success of Internet services. We present an integrated search engine for searching relevant web pages on the WWW in a certain Internet domain. It supports a local search on the web sites. The spider obtains all of the web pages from the web sites through web links. It operates autonomously without any human supervision. We developed state transition diagram to control navigation and analyze link structure of each web site. We have implemented an integrated local search engine and it shows that a higher satisfaction is obtained. From the user evaluation, we also find that higher precision is obtained.
일반적으로 검색엔진은 이용자가 검색하고자 하는 내용의 정보를 제공하는 사이트를 우선 탐색할 수 있도록 검색결과의 주요내용을 요약하여 이용자에게 제공하고 있다. 본 연구에서는 이용자의 검색 결과 클릭이 검색 엔진에서 제공하는 요약 내용 기반으로 진행되는 것인지 검색결과 배치 순서에 기인한 것인지를 검색 결과 역배열 제시를 통한 실증 연구 결과를 제시하였다. 검색엔진 업체에서 제공하는 API를 활용하여 검색결과를 정배열과 역배열로 제시해 주는 검색사이트를 제작하여 각 이용자들의 검색결과에 대한 클릭 행동을 실제 클릭 순서와 클릭 위치, 클릭 수, 검색결과 내에서의 페이지 간 이동경로 등과 같은 이용자 검색 유형을 분석하였다. 분석 결과 대부분의 이용자들은 검색결과 정배열 또는 역배열 제시와 상관없이 첫 번째와 두 번째 노출된 검색 결과를 우선 클릭하는 이용자가 60% 이상 차지하였다. 이는 검색 결과 요약 내용과 상관없이 검색 결과 배치 순서에 따라 이용자의 정보탐색 우선순위가 결정되는 것으로 확인되었다.
With the recent increase in the types of services provided by Internet companies, collection of various types of data has become a necessity. Data collectors corresponding to web services profit by collecting users' data indiscriminately and providing it to the associated services. However, the data provider remains unaware of the manner in which the data are collected and used. Furthermore, the data collector of a web service consumes web resources by generating a large amount of web traffic. This traffic can damage servers by causing service outages. In this study, we propose a website search engine that employs a system that controls user information using blockchains and builds its database based on the recorded information. The system is divided into three parts: a collection section that uses proxy, a management section that uses blockchains, and a search engine that uses a built-in database. This structure allows data sovereigns to manage their data more transparently. Search engines that use blockchains do not use internet bots, and instead use the data generated by user behavior. This avoids generation of traffic from internet bots and can, thereby, contribute to creating a better web ecosystem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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