The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.8
no.6
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pp.113-121
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2005
Since documents on the Web are naturally partitioned into many document databases, the efficient information retrieval (IR) process requires identifying the document databases that are most likely to provide relevant documents to the query and then querying the identified document databases. We first introduce a neural net agent for such an efficient IR, and then propose the hierarchically organized multi-agent IR system in order to scale our agent with the large number of document databases. In this system, the hierarchical organization of neural net agents reduced the total training cost at an acceptable level without degrading the IR effectiveness in terms of precision and recall. In the experiment, we introduce two neural net IR systems based on single agent approach and multi-agent approach respectively, and evaluate the performance of those systems by comparing their experimental results to those of the conventional statistical systems.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.25
no.4
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pp.43-66
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2008
Currently be proceeded a lot of researchers for 'user information demand description' for interface of an information retrieval system or Web search engines, but user information demand description for a natural language form is a difficult situation. These reasons are as they cannot provide the semantic similarity that an information retrieval model can be completely satisfied with variety regarding an information demand expression and semantic relevance for user information description. Therefore, this study using the description logic that is a knowledge representation base of OWL and a vector model-based weight between concept, and to be able to satisfy variety regarding an information demand expression and semantic relevance proposes a decision way for perfect assistances of user information demand description. The experiment results by proposed method, semantic similarity of a polyseme and a synonym showed with excellent performance in decision.
The ontology was proposed to construct the logical basis of semantic web. Ontology represents domain knowledge in the formal form and it enables that machine understand domain knowledge and provide appropriate intelligent service for user request. However, the construction and the maintenance of ontology requires large amount of cost and human efforts. This paper proposes an automatic ontology construction method for defining relation between concepts in the documents. The Proposed method works as following steps. First we find concept pairs which compose association rule based on the concepts in domain specific documents. Next, we find pattern that describes the relation between concepts by clustering the context between two concepts composing association rule. Last, find generalized pattern name by clustering the clustered patterns. To verify the proposed method, we extract relation between concepts and evaluate the result using documents set provide by TREC(Text Retrieval Conference). The result shows that proposed method cant provide useful information that describes relation between concepts.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.1
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pp.42-49
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2017
Studies for efficient information retrieval and reuse of information resources using the ontology techniques are being in progress in various fields. In this paper, we build an ontology to provide a food additive information for consumers given by the KFDA and food safety information portal. Food additives were represented in OWL based knowledge using $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$. We defined Class, Property, Relationships for providing food additives names, origins, purposes and basic information. In order to retrieve the information of the food additive, we built 679 instances with an ontology, and confirmed the results through DL Query queries. We can expect that the food additives ontology shown in this paper will help the integration and improvement of the information retrieval systems of the related fields in future.
The search service, which is a core service of the portal site, presents search queries that are rapidly increasing among the inputted search queries based on the highest instantaneous search frequency, so it is difficult to immediately notify a search query having a high degree of interest for a certain period. Therefore, it is necessary to overcome the above problems and to provide more intelligent information retrieval service by bringing improved analysis results on the change of the search queries. In this paper, we present the criteria for measuring the interest, continuity, and attention of real-time search queries. In addition, according to the criteria, we measure and summarize changes in real-time search queries in hours, days, weeks, and months over a period of time to assess the issues that are of high interest, long-lasting issues of interest, and issues that need attention in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.8
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pp.65-71
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2009
Natural language processing is necessary in order to efficiently perform filtering tremendous information produced in information retrieval of world wide web. This paper suggested an algorithm for meaning of numerals in the text. The algorithm for meaning of numerals utilized context-free grammars with the chart parsing technique, interpreted affixes connected with the numerals and was designed to disambiguate their meanings systematically supported by the n-gram based words. And the algorithm was designed to use POS (part-of-speech) taggers, to automatically recognize restriction conditions of trigram words, and to gradually disambiguate the meaning of the numerals. This research performed experiment for the suggested system of the numeral interpretation. The result showed that the frequency-proportional method recognized the numerals with 86.3% accuracy and the condition-proportional method with 82.8% accuracy.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.228-232
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2006
Ontology를 이용한 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)[1][2]는 보다 정확한 시각미디어 정보를 제공하고 웹서비스(Web Services)를 적용하여 HERMES/Provider[1][2]의 자율성을 보장한다. 웹기반의 분산 환경에서 Visual Media Data에 대한 지능적인 검색을 위하여 Meta Data와 Ontology를 이용하고 이기종간 통신을 위한 웹서비스를 제공하는 HERMES/ Broker[1][2]에서 예상치 못한 문제가 발생할 경우 문제를 해결할 수 있는 방법이 제시되지 않았다. 일반적으로 웹 서비스를 제공하는 서버에서 발생되는 결함은 해당 웹 서비스를 이용하여 개발되는 어플리케이션의 갑작스런 중단이나 오류의 원인이 된다. 따라서 결함을 해결할 수 있는 대책이 필요하며 HERMES의 Broker 서버 또한 웹 서비스의 결함이 발생하더라고 이를 효과적으로 해결하여 클라이언트에게 웹 서비스를 정상적으로 제공할 수 있는 결함허용 시스템 도입이 매우 중요하다. 때문에 HERMES 프레임워크가 클라이언트에게 신뢰성과 안정성이 보장된 웹 서비스의 제공을 위해서 Broker 서버에서 발생할 수 있는 결함을 효과적으로 극복할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 Broker 서버 에서 웹 서비스와 관련된 결함이 발생하더라고 올바르게 운영될 수 있으며 분산 이미지 검색 프레임워크인 HERMES의 구조적 특성에 적합한 결함허용 시스템 설계 기법을 제안하여 HERMES 프레임워크가 클라이언트에게 투명성 있는 서비스를 제공하고 높은 신뢰성과 안정성이 확보될 수 있도록 구성하고자 한다. Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.4
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pp.123-142
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2012
To develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, various methods, such as Semantic Web, have been used, An effective retrieval method of such methods uses ontology technology. In this paper, we built National R&D ontology after analyzing National R&D Information in NTIS and then implemented National R&D Knowledge Map to represent and retrieve information of the relationship between object and subject (project, human information, organization, research result) in R&D Ontology. In the National R&D Knowledge Map, center-node is the object selected by users, node is subject, subject's sub-node is user's favorite query in National R&D ontology after analyzing the relationship between object and subject. When a user selects sub-node, the system displays the results from inference engine after making query by SPARQL in National R&D ontology.
Much amount of data which demand fuzzy information system requires various analysis through the fuzzy set visualization. Therefore, this study proposes how to visualize fuzzy data set using variation of Venn diagram. For the fuzzy data which are related to many topics and have ranking of relation, this way gives results that users want by visualizing intersection, union and complementary set. That is, it visualizes the set of fuzzy data which have many topics at once, or the set of all fuzzy data which has topics, or the set of fuzzy data not related to a topic. Users control these sets by overlapping or piling them; visualized with Venn diagram, which is user-oriented. One distinct advantage of this visualization is the fact that it delivers web documents which users of search engine and web developers want much quickly. Furthermore, its possibility can be expanded to several purposes by using for information retrieval.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.33
no.1
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pp.53-84
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2016
This study clarified the intellectual structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to vitalize for international collaboration in psychiatry in South Korea. The data set was collected from Web of Science citation database during the period from 2009 to 2013. SU="psychiatry" search formulary (means field of psychiatric medical research) was used through advanced retrieval function and a total of 18,590 articles were selected among international collaborations. A total of 85 different keywords were selected from the 18,590 articles, and the results of analysis were as follows. First, this study examined 8 sub-subject areas focusing on disorders, and found that major subject areas could be divided into a total of 8 sub-subject areas. Second, this study examined 6 keywords that have a strong impact, and extend subject areas by promoting intermediation between other keywords Third, this study examined sub-subject areas by using the Knowledge Classification Scheme of the National Research Foundation of Korea through community analysis, and found a total of 15 clusters and a total of 12 sub-subject areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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