• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.724-729
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• 2011

정보 검색은 다수 자료에서 사용자가 원하는 부분을 찾는 과정을 의미한다. 일반적으로 대규모 자료 집합의 관리를 위해서는 데이터베이스가 사용되는데 인터넷과 같은 복잡한 문서구조들이 공존하는 환경에서는 한 번에 사용자가 원하는 문서를 정확히 찾아내는 것이 어렵기 때문에, 문서에 순위를 부여하여 사용자에게 제시하는 방법이 일반적으로 많이 사용된다. 본 논문에서는 자료에 포함되어 있는 단어들을 단순히 검색하는 것 뿐만 아니라 단어들 간의 순서 및 인접성을 고려한 검색방법을 용어빈도-역문헌빈도 및 n-gram 기법을 응용하여 구현하였다. 그 결과 19,000개 이상의 다수 문서 집합에서 73%의 정확율로 보다 정확한 검색이 가능하게 되었다.