• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권1호
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• pp.90-100
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 피드백 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의와의 관련 정도를 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고 피드백 문서들에서 발생 빈도 유사성을 이용하여 초기 질의에 대한 후보 용어의 관련 정도를 산정하며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 질의어를 확장하지 않은 방법, Dec-Hi방법들을 정확률-재현율을 사용하여 평가 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.336-338
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정보를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권9호
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• pp.961-972
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의어로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의어에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 Dec-Hi 방법, 용어 분포 유사도를 이용한 방법, 퍼지 추론을 이용한 방법들을 정확률-재현률을 사용하여 평가하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제2권1호
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• pp.26-43
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• 2008

We propose a new query expansion method in the extended Boolean model that improves precision without degrading recall. For improving precision, our method promotes the ranks of documents having more query terms since users typically prefer such documents. The proposed method consists of the following three steps: (1) expanding the query by adding new terms related to each term of the query, (2) further expanding the query by adding augmented terms, which are conjunctions of the terms, (3) assigning a weight on each term so that augmented terms have higher weights than the other terms. We conduct extensive experiments to show the effectiveness of the proposed method. The experimental results show that the proposed method improves precision by up to 102% for the TREC-6 data compared with the existing query expansion method using a thesaurus proposed by Kwon et al.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.117-120
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• 2001

In this work, we propose a new method of extracting and weighting representative keywords(RKs) from a few documents that might interest a user. In order to extract RKs, we first extract candidate terms and then choose a number of terms called initial representative keywords (IRKS) from them through fuzzy inference. Then, by expanding and reweighting IRKS using term co-occurrence similarity, the final RKs are obtained. Performance of our approach is heavily influenced by effectiveness of selection method of IRKS so that we choose fuzzy inference because it is more effective in handling the uncertainty inherent in selecting representative keywords of documents. The problem addressed in this paper can be viewed as the one of calculating center of document vectors. So, to show the usefulness of our approach, we compare with two famous methods - Rocchio and Widrow-Hoff - on a number of documents collections. The results show that our approach outperforms the other approaches.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.23-26
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• 2001

순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, p-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.418-420
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• 2013

본 논문은 클라우드 기반의 연관피드백과 비음수행렬분해의 의미특징에 의한 용어 가중치 재 산정에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연관피드백을 이용하여 사용자의 의도를 문서요약 결과에 반연하며, 클라우드 기반의 비음수행렬분해의 의미특징으로 용어의 가중치를 재 산정함으로서 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 클라우드 기반으로 대량의 빅데이터로부터 효율적으로 문서를 요약할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.811-816
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• 2001

정보 검색 시스템의 중요한 목적중의 하나는 단순히 사용자 질의를 만족하는 문서들의 집합을 검색하는 것이 아니라, 질의를 만족하는 정도에 따라 검색된 문서들에 순위를 부여함으로써 사용자들이 필요한 정보를 얻는데 소모되는 시간을 최소화시키는 것이다. 순수한 부울 검색 시스템은 검색 전략이 이진값에 근거하여 순위 구분 없이 연관/비연관 중의 하나로 결정된다. 딸서 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 백터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.160-162
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• 2003

색인 파일은 정보 검색 시스템에서 중요한 구성 요소 중에 하나이다. 스테밍을 하여 색인 파일을 구성하게 되면 파일의 크기를 줄일 수 있고 재현율을 높이는데 효과적이다. 하지만, 과도한 스테밍으로 구성이론. 색인 파일은 원형에 대한 데이터 손실을 가지고 오기 때문에 너무 많은 문서가 검색되어 사용자가 문서를 찾는데 많은 시간이 소요되고 정확률도 떨어진다. 본 논문에서는 정보 검색 시스템에서 검색의 효율성을 높이기 위해 사용하는 색인 파일을 스테밍 한 것과 스테밍 하지 않은 파일로 구성하였다. 스테밍 한 색인 파일은 질의어와 문서 사이의 유사도를 계산하기 위하여 이용되며, 스테밍 하지 않은 파일은 스테밍 했을 때 검색된 문서들 중에서 데이터 손실로 인한 잘 못된 문서 순서를 재조정해 주기 위하여 이용된다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 기존의 벡터 공간 모델을 검색 성능 평가 척도 중의 하나인 R-정확률을 이용하여 비교 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템이 문서 상위 100위까지에 대하여 일반 벡터 모델 보다 최고 21%의 좋은 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.11-18
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• 2008

문서군집은 정보검색의 많은 응용분야에 사용되는 중요한 문서 분석 방법이다. 본 논문은 비음수 행렬 분해(NMF, non-negative matrix factorization)를 기반한 용어 가중치 재산정 방법을 이용하여서 사용자의 요구에 적합한 군집결과를 얻도록 하는 새로운 군집모델을 제안한다. 제안된 모델은 군집형태에 대한 사용자 요구와 기계에 의한 군집 형태의 차이를 최소화하기 위하여 사용자 피드백에 의한 가중치가 재계산된 용어를 이용한다. 또한 제안방법은 용어의 가중치 재계산과 문서군집에 문서집합의 내부구조를 나타내는 의미특징행렬과 의미변수행렬 이용하여 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 적용하지 않은 문서군 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.