Users of World Wide Web (Web) experience difficulties in the retrieval of pertinent information due to the increased information provided by Web sites and the complex structure of Web documents that are continuously created, deleted, restructured, and updated. Web providers' efforts to maintain their sites are tend to be less than that of site creation due to the expenses required for maintenance. If information of relationship among Web documents and their validity is provided to Web managers as well as Web developers, they can better serve users. In order to grasp the whole structure of a Web site and to verify the validity of hyperlinks, traversal and analysis of hyperlinks in a Web document are required to provide information for effective and efficient creation and maintenance of the Web. In this paper, we introduce a Web Editor specialized for Web maintenance. We emphasized on two aspects: first, the analysis of HTML Tags to extract hyperlink information and second, establishment of the relationship among hyperlinked documents, and verification of the validity of them.
The World Wide Web is a very large distributed digital information space. From its origins in 1991, the web has grown to encompass diverse information resources as personal home pasges, online digital libraries and virtual museums. Some estimates suggest that the web currently includes over 500 billion pages in the deep web. The ability to search and retrieve information from the web efficiently and effectively is an enabling technology for realizing its full potential. With powerful workstations and parallel processing technology, efficiency is not a bottleneck. In fact, some existing search tools sift through gigabyte.syze precompiled web indexes in a fraction of a second. But retrieval effectiveness is a different matter. Current search tools retrieve too many documents, of which only a small fraction are relevant to the user query. Furthermore, the most relevant documents do not nessarily appear at the top of the query output order. Also, current search tools can not retrieve the documents related with retrieved document from gigantic amount of documents. The most important problem for lots of current searching systems is to increase the quality of search. It means to provide related documents or decrease the number of unrelated documents as low as possible in the results of search. For this problem, CiteSeer proposed the ACI (Autonomous Citation Indexing) of the articles on the World Wide Web. A "citation index" indexes the links between articles that researchers make when they cite other articles. Citation indexes are very useful for a number of purposes, including literature search and analysis of the academic literature. For details of this work, references contained in academic articles are used to give credit to previous work in the literature and provide a link between the "citing" and "cited" articles. A citation index indexes the citations that an article makes, linking the articleswith the cited works. Citation indexes were originally designed mainly for information retrieval. The citation links allow navigating the literature in unique ways. Papers can be located independent of language, and words in thetitle, keywords or document. A citation index allows navigation backward in time (the list of cited articles) and forwardin time (which subsequent articles cite the current article?) But CiteSeer can not indexes the links between articles that researchers doesn't make. Because it indexes the links between articles that only researchers make when they cite other articles. Also, CiteSeer is not easy to scalability. Because CiteSeer can not indexes the links between articles that researchers doesn't make. All these problems make us orient for designing more effective search system. This paper shows a method that extracts subject and predicate per each sentence in documents. A document will be changed into the tabular form that extracted predicate checked value of possible subject and object. We make a hierarchical graph of a document using the table and then integrate graphs of documents. The graph of entire documents calculates the area of document as compared with integrated documents. We mark relation among the documents as compared with the area of documents. Also it proposes a method for structural integration of documents that retrieves documents from the graph. It makes that the user can find information easier. We compared the performance of the proposed approaches with lucene search engine using the formulas for ranking. As a result, the F.measure is about 60% and it is better as about 15%.
With the advent of distributed computing and Web service technologies, lots of users have been requiring services that can conveniently obtain and/or support well-assembled information based on Web. For this reason, we are to construct Automatic Linking Support Systems for generating Web-based integrated information and supporting retrieval information according to user's various requirements. Our system organization is based on client/server system. A server environment consisted of automatic linking engine that can provide lexical analyzing, query processing and integrated document generating functions, and databases that are made of dictionaries, image and URL contents. Also, client environments consisted of Web editor that can generate integrated documents and Web helper that can retrieve them via automatic linking engine and databases. For client's user-friendly interfaces, web editor and helper programs can directly execute by down leading from a server without setup them before inside clients. For reducing server's overheads, Parts of server's executing modules are distributed to clients on which they can be executing. As an implementation of our system, we use the JDK 1.3, SWING for user interfaces like Web editor and helper, RMI mechanism for interaction between clients and a server, and SQL server 7.0 for database development, respectively. Finally, we showed the access procedures of automatic document linking engine and databases from Web editor or Web helper, and results appearing on their screens.
XML is a data-oriented language to represent all types of documents including web documents. By means of the advent of XML-based document generation tools and grow of proprietary XML documents using those tools and translation from legacy data to XML documents at an accelerating pace, we have been gotten a large amount of differently-structured XML documents. Therefore, it is more and more important to retrieve the right documents from the document set. But, previous works on XML have mainly focused on the storage and retrieval methods for a large XML document or XML documents had a same DTD. And, researches that supported the structural difference did not efficiently process path queries on the document set. To resolve the problem, we suggested a new inverted index mechanism using RDBMS and proved it outperformed the previous works. And especially, as it showed the higher efficiency in indirect containment relationship, we argues that the index structure is fit for the differently-structured XML document set.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.4
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pp.818-823
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2009
Web is greatly contributing in providing a variety of information. Especially, as media for the purpose of development and education of human resources, the role of web is important. Furthermore, E-Learning through web plays an important role for each enterprise and an educational institution. Also, above all, fast and various searches are required in order to manage and search a great number of educational contents in web. Therefore, most of present information is composed in HTML, so there are lots of restrictions. As a solution to such restriction, XML a standard of Web document, and its various search functions is being extended and studied variously. Moreover, any technology, AJAX, and the old and new technology has two sides. The technology already exists, and it was not even considered before, because new technology is combined technologies. AJAX is a lot of Web 2.0 and Web technologies complement are combined. This paper proposes a search system able to search XML, AJAX in E-Learning or various contents of non-XML.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.5
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pp.183-192
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2015
This paper proposes Personal Information Auto Detection(PIAD) System to prevent leakage of Personal informations in document and image files that can be used by mobile service provider. The proposed system is to automatically detect the images and documents that contain personal informations and shows the result to the user. The PIAD is divided into the selection step for fast and accurate retrieval images and analysis which is composed of SURF, erosion and dilation, FindContours algorithm. The result of proposed PIAD system showed more than 98% accuracy by selection and analysis steps, 267 images detection of 272 images.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.547-550
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2006
The criterion which judges an information retrieval system performance is to how many accurately retrieve an information that the user wants. The search result which uses only homograph has been appears the various documents that relates to each meaning of the word or intensively appears the documents that relates to specific meaning of it. So in this paper, we suggest semantic information retrieval technique using relation within User-Word Intelligent Network(U-WIN) to solve a disambiguation of query In our experiment, queries divide into two classes, the homograph used in terminology and the general homograph, and it sets the expansion query forms at "query + hypemym". Thus we found that only web document search's precision is average 73.5% and integrated search's precision is average 70% in two portal site. It means that U-WIN-Based semantic information retrieval technique can be used efficiently for a IR system.
Clustering technology is used to deal efficiently with many searched documents in information retrieval system. But the accuracy of the clustering is satisfied to the requirement of only some domains. This paper proposes two methods to increase accuracy of the clustering. We define a common-word, that is frequently used but has low weight during clustering. We propose the method that automatically gathers the common-word and calculates its weight from the searched documents. From the experiments, the clustering error rates using the common-word is reduced to 34% compared with clustering using a stop-word. After generating first clusters using average link clustering from the searched documents, we propose the algorithm that reevaluates the similarity between document and clusters and reclassifies the document into more similar clusters. From the experiments using Naver JiSikIn category, the accuracy of reclassified clusters is increased to 1.81% compared with first clusters without reclassification.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.817-820
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2006
최근 인터넷 기술의 비약적인 발전으로 웹상에 많은 양의 정보가 존재하고, 많은 사람들이 이를 검색하고 활용하게 되었다. 그러나 기존의 검색방식은 단순히 텍스트 매칭(Text matching) 방법을 사용하고 있어 많은 자료들 사이에서 자신이 원하는 자료를 찾는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 검색할 자료의 정보를 바탕으로 그와 유사한 자료를 검색해주는 웹 문서 검색 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 울산대학교 어휘 지능망인 U-WIN을 기반으로 개념적 밀도와 단어 간의 유사성 측정을 이용하여 의미적인 검색이 되도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.69-71
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1998
본 논문에서는 웹을 기반으로 한 인터넷에서 유전자 알고리즘을 이용한 정보검색 방법을 제시한다. 특정 문제에 대한 가설 공간을 탐색하여 최적의 해를 찾을 때 지역성과 전역성을 함께 고려하는 유전자 알고리즘의 특성을 웹에서의 정보검색에 이용한다. 여기에서 고려할 점은 탐색속도와 탐색방향인데 본 논문에서는 탐색속도를 고려하지 않았다. 탐색방향은 사용자의 정보 요구와 검색된 문서와 유사도 평가함수로 조절하였다. 본 논문에서 제안한 유사도 평가함수로 실험을 한 결과, 사용자의 초기 정보요구에 대한 검색결과의 적합성 여부에 대한 사용자의평가가 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 HTML 문서의 특성을 고려해서 검색하는 경우에는 검색어에 대해 보다 특정적인 결과를 제시했으며, 문서 내에서 검색어의 지역 중요도만을 고려하는 경우는 보다 일반적인 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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