• 한국문헌정보학회지
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• 제17권
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• pp.49-83
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• 1989

A Full text retrieval system is a natural language document retrieval system in which the full text of all documents in a collection is stored on a computer so that every word in every sentence of every document can be located by the machine. This kind of IR System is recently becoming rapidly available online in the field of legal, newspaper, journal and reference book indexing. Increased research interest has been in this field. In this paper, research on full text databases and retrieval systems are reviewed, directions for research in this field are speculated, questions in the field that need answering are considered, and variables affecting online full text retrieval and various role that variables play in a research study are described. Two obvious research questions in full text retrieval have been how full text retrieval performs and how to improve the retrieval performance of full text databases. Research to improve the retrieval performance has been incorporated with ranking or weighting algorithms based on word occurrences, combined menu-driven and query-driven systems, and improvement of computer architectures and record structure for databases. Recent increase in the number of full text databases with various sizes, forms and subject matters, and recent development in computer architecture artificial intelligence, and videodisc technology promise new direction of its research and scholarly growth. Studies on the interrelationship between every elements of the full text retrieval situation and the relationship between each elements and retrieval performance may give a professional view in theory and practice of full text retrieval.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제3권1호
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• pp.24-39
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• 2015

Pre-retrieval query formulation is an important step for identifying local text reuse. Local reuse with high obfuscation, paraphrasing, and translation poses a challenge of finding the reused text in a document. In this paper, three pre-retrieval query formulation strategies for heuristic retrieval in case of low obfuscated, high obfuscated, and translated text are studied. The strategies used are (a) Query formulation using proper nouns; (b) Query formulation using unique words (Hapax); and (c) Query formulation using most frequent words. Whereas in case of low and high obfuscation and simulated paraphrasing, keywords with Hapax proved to be slightly more efficient, initial results indicate that the simple strategy of query formulation using proper nouns gives promising results and may prove better in reducing the size of the corpus for post processing, for identifying local text reuse in case of obfuscated and translated text reuse.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권3호
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• pp.150-170
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• 2008

In recent years, main focus of research on image retrieval techniques is on content-based image retrieval. Text-based image retrieval schemes, on the other hand, provide semantic support and efficient retrieval of matching images. In this paper, based on Formal Concept Analysis (FCA), we propose a new image indexing and retrieval technique. The proposed scheme uses keywords and textual annotations and provides semantic support with fast retrieval of images. Retrieval efficiency in this scheme is independent of the number of images in the database and depends only on the number of attributes. This scheme provides dynamic support for addition of new images in the database and can be adopted to find images with any number of matching attributes.

• 정보관리학회지
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• 제14권2호
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• pp.123-141
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• 1997

본 논문에서는 문헌의 전문을 대상으로 얻어진 4개의 상이한 적합성 판정 세트가 전문검색시스템의 검색효율성 평가에 미치는 영향을 살펴보았다. 각 적합성 판정 세트간의 검색효율성에는 주목할 만한 차이가 없는 것으로 밝혀졌다. 이는 적합성 개념에 대한 다양한 관점이 검색효율성의 평가에는 커다란 영향을 미치지 못하고 있음을 암시하는 것이다. 그러나, 적합성 정보를 효과적으로 이용하는 정교한 검색기법인 적합성 피이드백을 통합한 검색실험은 계속 연구되어야 할 과제로 제시하고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.21-32
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• 2010

웹과 같은 일반 영역을 대상으로 문서를 검색할 때 사용자의 질의 구성은 정보검색 효과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 일반 사용자들이 웹에서 다언어 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있도록 다언어 지식베이스 기반의 지능형 정보검색 방법을 제안한다. 지식베이스로부터 추론된 지식은 사용자의 연상 작용을 도와 질의를 용이하고 정확하게 구성하여 효과적인 다언어 정보검색을 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 지식베이스 기반의 질의 변경 알고리즘을 개발하고 이를 한국어와 영어 웹 문서를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안된 질의 변경 알고리즘은 다언어 문서 검색에서 지식베이스를 사용하지 않은 경우에 비해 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.53-62
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• 2008

다언어 문서검색(CLTR; Cross-Lingual Text Retrieval)은 하나의 언어로 질의가 주어질 때, 그 질의의 언어와는 다른 언어로 되어 있는 문서들을 검색하는 정보 검색을 말한다. 본 논문에서는 두 언어 사이의 용어들 간에 부분 매칭을 다룰 수 있도록 하기 위해 퍼지 다언어 시소러스 기반의 다언어 문서검색 시스템을 제안한다. 제안된 다언어 문서검색 시스템에서는 효과적인 추론을 위해 퍼지 용어 매트릭스를 정의하여 이용한다. 정의된 퍼지 용어 매트릭스에서 용어들 간의 모든 관련도가 전이폐쇄 알고리즘을 이용하여 추론함으로써 용어들 간의 묵시적인 링크가 모두 검색에 반영된다. 이에 따라 제안된 방법은 인간 전문가에 좀 더 가까운 정보검색을 수행하여 검색 효과를 높이게 된다.

• 정보관리학회지
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• 제4권1호
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• pp.24-46
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• 1987

최근 원문 데이타베이스의 증가는 주제접근의 새로운 가능성을 제시하였다. 온라인 정보검색은 근본적으로 색인언어와 컴퓨터 기술의 문제이다. 본 연구의 목적은 전통적인 서지 데이타베이스 검색과 비교하여 원문 데이터 베이스 검색의 특징과 성능을 규명하는데 있다. 색인언어에 따른 검색효율, 현재 응용되고 있는 원문 데이타베이스 탐색 시스템, 통제어휘의 새로운 역할 등을 살펴보았다. 이 논문은 또한 원문 데이타베이스의 검색성능 실험에 대한 리뷰를 포함한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권1호
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• pp.36-41
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• 2021

Text-based image retrieval is not only cumbersome as it requires the manual input of keywords by the user, but is also limited in the semantic approach of keywords. However, content-based image retrieval enables visual processing by a computer to solve the problems of text retrieval more fundamentally. Vision applications such as extraction and mapping of image characteristics, require the processing of a large amount of data in a mobile environment, rendering efficient power consumption difficult. Hence, an effective image retrieval method on mobile platforms is proposed herein. To provide the visual meaning of keywords to be inserted into images, the efficiency of image retrieval is improved by extracting keywords of exchangeable image file format metadata from images retrieved through a content-based similar image retrieval method and then adding automatic keywords to images captured on mobile devices. Additionally, users can manually add or modify keywords to the image metadata.

• ETRI Journal
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• 제43권5호
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• pp.856-868
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• 2021

Urdu is a widely spoken language in the Indian subcontinent with over 300 million speakers worldwide. However, linguistic advancements in Urdu are rare compared to those in other European and Asian languages. Therefore, by following Text Retrieval Conference standards, we attempted to construct an extensive text collection of 85 304 documents from diverse categories covering over 52 topics with relevance judgment sets at 100 pool depth. We also present several applications to demonstrate the effectiveness of our collection. Although this collection is primarily intended for text retrieval, it can also be used for named entity recognition, text summarization, and other linguistic applications with suitable modifications. Ours is the most extensive existing collection for the Urdu language, and it will be freely available for future research and academic education.

• 대한수학회지
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• 제36권3호
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• pp.609-619
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• 1999

We give a mathematically rigorous description of the recently popular latent semantic indexing (LSI) method in text information retrieval theory. Also, a related problem of finding a document ranking function in linear relevance feedback is discussed.