• 한국음향학회지
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• 제16권5호
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• pp.92-95
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• 1997

현재의 음성정보 서비스는 번호(0~9)와 특수 기호(${\ast},# $)의 조합에 의한 메뉴 검색 및 검색코드를 입력하는 방식으로서 서비스되고 있다. 검색코드 입력 방식은 관광 및 증권 정보와 같이 많은 내용을 대상으로 하는 분야의 검색 방법으로 사용되고 있으나 검색코드 번호를 모르는 경우에는 원하는 정보를 검색하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 검색코드 번호를 모르는 사용자들도 쉽게 원하는 정보를 검색할 수 있도록 전화 번호에 한글 자음코드를 부여하고, 원하는 정보의 고유명사에 대응하는 초성 자음 열의 전화번호를 검색코드로 입력하는 방법을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.45-52
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• 2008

모바일 RFID 환경에서의 객체 디렉토리 서비스(Object Directory Service: ODS)는 사물과 사물간의 통신 및 정보검색을 위해 반드시 필요한 핵심 인프라 요소 기술로서, 사물의 객체 정보가 있는 서버의 위치를 모바일 RFID 태그를 통해 실시간으로 인식하여 검색하는 서비스이다. 현재 ODS 검색 서비스는 글로벌한 모바일 RFID 환경에 적합하지만, 지역적인 로컬 네트워크 및 정보보안이 필요한 사설 네트워크에서는 불필요한 검색시간이 요구되고 효율성이 떨어지는 서비스 시스템이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ODS 검색 서비스 알고리즘을 개선하여 새롭게 로컬 환경에 적합한 ODS 검색 서비스 알고리즘을 제안하고, 개선된 ODS 검색 서비스 시스템의 성능평가 결과를 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2005

In distributed replicating server model, providing replicated services is able to improve the performance of providing a service and efficiency for several clients. And, the composition of the server selection algorithm is efficiently able to decrease the retrieval time for replicated data. In this paper, we define the system model that selects and connects the replicated server that provides optimal service using server-side downstream measurement and proposes an applicable algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2211-2232
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• 2018

The unstructured and semi-structured big data in social network poses new challenges in query retrieval. This requirement needs to be met by introducing quality retrieval time measures like indexing. Due to the huge volume of data storage, there originate the need for efficient index algorithms to promote query processing. However, conventional algorithms fail to index the huge amount of frequently obtained information in real time and fall short of providing scalable indexing service. In this paper, a new LIndex algorithm, which is a heuristic on Lucene is built on Neo4jHA architecture that holds the social network Big data. LIndex is a flexible and simplified adaptive indexing scheme that ascendancy decomposed shortest paths around term neighbors as basic indexing unit. This newfangled index proves to be effectual in query space pruning of graph database Neo4j, scalable in index construction and deployment. A graph query is processed and optimized beyond the traditional Lucene in a time-based manner to a more efficient path method in LIndex. This advanced algorithm significantly reduces query fetch without compromising the quality of results in time. The experiments are conducted to confirm the efficiency of the proposed query retrieval in Neo4j graph NoSQL database.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권2호
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• pp.130-134
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• 2006

In the distributed replicating server model, the provision of replicated services will improve the performance of the providing service and efficiency for clients. Efficiently composing the server selection algorithm decreases the retrieval time for replicated data. In this paper, we define the system model that selects and connects the replicated server that provides an optimal service using the server-side downstream measurement and propose a server selection algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1245-1255
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• 2010

현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소셜 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소셜 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.214-221
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• 2010

검색 결과 내 군집화(search-result clustering)는 검색 엔진으로부터 검색된 결과 내에서 비슷한 문서를 자동으로 군집화하는 기법이다. 본 논문에서는 논문 검색 서비스에 전문화된 새로운 결과 내 군집화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 '범주체계생성기(Category Hierarchy Generation System)'와 '논문군집기(Paper Clustering System)'로 구성되어있다. '범주체계생생기'는 KOSEF의 연구 범주 체계를 이용하여 분야 시소러스라 불리는 범주 체계를 생성하고, K-means 알고리즘을 이용한 단어 군집화 알고리즘을 사용하여 분야 시소러스의 키워드 집합을 확장한다. '논문군집기'는 top-down 방식과 bottom-up 방식을 이용하여 각 논문의 범주를 결정한다. 제안하는 시스템은 논문 검색 서비스와 같은 전문 분야에 대한 검색 서비스에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.40-44
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• 1995

In this paper, we propose a retrieval system using knowledges of database expressed linguistically, where the relation between data are constructed by FCM. Several algorithms have been proposed to solve the major problem in the conventional retrieval system that the system doesn't reply in case of no data equal to user's query, and to express knowledge of database linguistically. This paper proposes the improved method of adding new cluster and the method of retrieving database from user's query. The validity of this retrieval system is shown by applying its algorithm to an example : the mail order service in post office.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-10
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• 2018

Social network services allow you to share your thoughts and preferences more easily. They share your views with a large number of people who are friends with you without restriction of time or place. In the IoT environment, the amount of data is massively increasing as social network services spread rapidly. This change in the environment is driving the need for research into new retrieval methods that are different from conventional retrieval methods. In this paper, we propose a progressive retrieval method using the intimacy of social network users in the IoT. The first thing is to extract the user with the highest intimacy by using the property that the number of the owner of the information stored in the IoT environment is small. By accessing information in objects owned by these extracted users, the amount of information retrieved is reduced. It also improves retrieval efficiency by gradually retrieving information according to the user's level of interest. We present a new retrieval method and algorithm. The scenario also illustrates the effectiveness of the proposed method.

• International Journal of Contents
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• 제11권4호
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• pp.1-6
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• 2015

In practice, the most important performance parameters for music information retrieval (MIR) service are robustness of fingerprint in real noise environments and recognition accuracy when the obtained query clips are matched with the an entry in the database. To satisfy these conditions, we proposed a conjoined fingerprint algorithm for use in massive MIR service. The conjoined fingerprint scheme uses interhash and intrahash algorithms to produce a robust fingerprint scheme in real noise environments. Because the interhash and intrahash algorithms are masked in the predominant pitch estimation, a compact fingerprint can be produced through their relationship. Experimental performance comparison results showed that our algorithms were superior to existing algorithms, i.e., the sub-mask and Philips algorithms, in real noise environments.