• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권12호
• /
• pp.91-101
• /
• 2013

키워드의 모호성은 효율적인 키워드 탐색에 있어서 일반적인 이슈가 되어왔는데, 이 모호성은 탐색결과의 신뢰성에 큰 영향을 줄 수 있으며, 기본적으로 질의에 사용된 용어 자체가 가지는 문맥상 의미의 모호함에 기인한다. 질의 자체의 모호함뿐만 아니라, 사용자들이 그 탐색 결과를 적절하게 해석하기 위해 결과에 나타나는 키워드간의 관계도 중요하므로 명확하게 명시 되어야 한다. 이 논문에서는 기존의 질의 용어와 스키마 용어/인스턴스간의 키워드 매핑기법을 적용하여 키워드 탐색의 모호성을 해결한다. 용어간의 매핑에서는 질의 키워드와 스키마 용어간의 구문적 유사성은 물론 시맨틱 유사성까지 고려하기 때문에 기존의 시스템에 비해 매핑과 정밀도가 50% 이상 상승하는 결과를 얻을 수 있다. 탐색결과에 나타나는 용어간의 불분명한 관계를 점 더 명확하게 나타내기 위하여 시맨틱 웹 기술을 적용하여 키워드간의 의미 있는 관계를 더 많이 지식베이스 내에서 찾을 수 있도록 하였다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.249-274
• /
• 1998

SELIS(SEoul Women's University Library and Information System) OPAC에 대한 이용자의 키워드/불연산자 탐색의 지식수준을 알아보기 위하여 4가지 사항에 따라 질문지의 결과를 분석하였다. 분석한 결과를 보면 SELIS OPAC 이용시 키워드 탐색에서 불연산자의 사용이 쉽다고 생각하고 불연산자의 사용으로 검색결과를 만족하는 이용자는 그렇지 않다고 응답한 이용자 보다 키워드/불연산 탐색의 지식수준이 높은 것으로 요약할 수 있다. 설문문항에서 제시한 지식은 키워드 탐색의 특성(단일 키워드 사용, 2개 이상의 키워드 사용), 키워드 탐색 시 불연산자의 사용, 색인에 대한 지식, 불용어 리스트에 대한 지식(비통제 용어) 키워드 탐색기법(전방일치, 우측절단). 불연산자의 올바른 사용, 키워드의 브라우징으로 주제어 선정에 관한 것이다. 앞에서 제시한 이러한 지식들은 OPAC의 키워드/불연산자 탐색에서 중요한 요소로 볼 수 있다. 성공적인 탐색을 위해서는 정보검색과정에 대한 개념적인 지식 즉, 정보요구를 탐색 가능한 질의어로 바꾸는 것과 주어진 시스템에서 질문의 결과를 얻는 방법에 대한 어의적인 지식(시스템의 특징을 어떻게 언제 이용할 것인가 하는 지식) 그리고 이용자의 질문에 대한 과학적인 기술 즉, 기본적인 컴퓨터 기술과 상세한 탐색문을 작성하는 구문론적인 지식이 요구된다. 그러나 지금까지 이용자에 대한 온라인목록 탐색의 중요한 지식으로 간주해온 것은 과학적인 기술방법에 관한 지식에만 치중하고 어의적인 지식, 개념적인 지식을 강조하는 것은 부족하였다. 따라서 온라인목록 이용에 관한 교육을 너무 과학적인 기법에만 치중할 것이 아니라 어의적 지식, 구문에 관한 기술과 개념적인 지식 교육에 초점을 맞추어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제8권8호
• /
• pp.1769-1776
• /
• 2004

효율적인 키워드 추출은 정보검색 시스템에서 중요하지만 많은 키워드 중 적당한 키워드를 결정하기 위한 방법들은 여러 가지가 있다. 그중 단일 키워드만을 검색하는 AC알고리즘을 해결하기 위한 DER구조는 복합키워드 검색이 가능하나 많은 검색시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 DER구조의 검색방법을 기반으로 한 독립적인 검색테이블을 확장하여 EDER 구조라는 알고리즘을 구축하였다. 500개의 텍스트 파일을 실험한 결과 키워드의 포스팅 결과가 AC의 DER구조보다 EDER구조가 작았으며, 검색시간 또한 K5에서 DER구조가 0.6초, EDER구조가 0.2초로 더 빠른 검색을 보며주고 있어 제안 방법이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제33권5호
• /
• pp.513-525
• /
• 2006

XML 키워드 검색에서의 검색 결과는 일반적으로 질의 키워드를 모두 포함하는 원소 중 가장 구체적 원소들로 정의된다. 키워드 검색의 정확도 향상을 위하여 XML 원소의 레이블과 온톨로지, 개념모델, 시소러스 둥의 의미 정보가 사용되고 있다. 본 논문에서는 의미 정보를 이용하여 검색 결과로 반환 가능한 개념들이 정의되고 사용자가 검색하려는 개념이 해석 가능할 경우 효율적 질의 처리를 위한 계층 인덱스를 제안한다. 계층 인덱스는 각 키워드 포스팅의 XML 원소들을 원소가 속한 개념들의 상하 관계에 따라 구별하여 저장하고, 검색 결과 산출 가능성이 있는 개념에 속한 원소들만을 선별적으로 읽어서 제한된 조합으로 질의 결과 후보가 되는 최소 공통 선조들을 산출할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 계층 인덱스의 구성 원리와 구성 방법, 계층 인덱스를 이용한 질의 처리 방법을 기술한다. DBLP의 XML문서와 INEX2003의 XML 문서 집합을 이용한 실험에서 의미 기반 계층 인덱스는 우수한 성능을 나타내었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권1호
• /
• pp.266-286
• /
• 2022

Public key encryption with keyword search (PEKS) allows a user to make search on ciphertexts without disclosing the information of encrypted messages and keywords. In practice, cryptographic operations often occur on insecure devices or mobile devices. But, these devices face the risk of being lost or stolen. Therefore, the secret keys stored on these devices are likely to be exposed. To handle the key exposure problem in PEKS, the notion of key-updatable PEKS (KU-PEKS) was proposed recently. In KU-PEKS, the users' keys can be updated as the system runs. Nevertheless, the existing KU-PEKS framework has some weaknesses. Firstly, it can't update the keyword ciphertexts on the storage server without leaking keyword information. Secondly, it needs to send the search tokens to the storage server by secure channels. Thirdly, it does not consider the search token security. In this work, a new PEKS framework named key-updatable and ciphertext-sharable PEKS (KU-CS-PEKS) is devised. This novel framework effectively overcomes the weaknesses in KU-PEKS and has the ciphertext sharing function which is not supported by KU-PEKS. The security notions for KU-CS-PEKS are formally defined and then a concrete KU-CS-PEKS scheme is proposed. The security proofs demonstrate that the KU-CS-PEKS scheme guarantees both the keyword ciphertext privacy and the search token privacy. The experimental results and comparisons bear out that the proposed scheme is practicable.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제11권1호
• /
• pp.227-233
• /
• 2016

Google Trends provides weekly information on keyword search frequency on the Google search engine. Search volume patterns for the search keyword can also be analyzed based on category and by the location of those making the search. Also, Google provides “Hot searches” and “Top charts” including top and rising searches that include the search keyword. All this information is kept up to date, and allows trend comparisons by providing past weekly figures. In this study, we present a predictive model for TV markets using the searched data in Google search engine (Google Trend data). Using a predictive model for the market and analysis of the Google Trend data, we obtained an efficient and meaningful result for the TV market, and also determined highly ranked countries and cities. This method can provide very useful information for TV manufacturers and others.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.3-15
• /
• 2008

검색 가능 암호 시스템 (Searchable Encryption)은 암호화된 데이터에서 키워드를 검색하는 문제를 해결하기 위하여 2000년에 Song 등에 의해서 처음으로 제안되었다. 지금까지 대칭키 암호화 방식과 공개키 암호화 방식에 기반하는 여러 가지 검색 가능 암호 시스템이 제안되었으나, 공개키 암호화 방식에 기반한 기존의 기법들은 암호화 된 문서의 검색을 위해 서버에서 저장해야 하는 인덱스들의 크기가 키워드 개수에 비례하여 선형적으로 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 공개키 기반 검색 가능 암호 시스템에서 서버에서 저장하는 인덱스의 길이를 줄이기 위해 Bloom Filter를 적용하는 방법을 제안하고, Boneh 등이 제안한 PEKS(Public key Encryption with Keyword Search)에 제안한 방법을 적용하여, 메모리 측면에서 그 효율성을 분석한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권10호
• /
• pp.93-101
• /
• 2017

본 연구는 도시에 대한 키워드 검색량을 관심의 지표로 보고 검색키워드를 유형화하여 각 유형별 검색량이 페이스북 팬 수 및 관광객 수에 미치는 영향을 고찰하고자 하였다. 위계적 커뮤니케이션 효과 모형에 따르면 커뮤니케이션의 효과는 인지-태도-행동의 순차성을 띄는 것으로 나타난다. 이에 따라 검색행동을 통해 특정 도시에 대한 관여 및 지식이 높아진 관광 소비자가 호감을 느끼게 되면 페이스북 팬페이지 가입을 통해 보다 적극적인 정보탐색을 할 것이며, 직접적인 관광행동으로 이어질 것이라고 예측하였다. 이를 위해 구글 트렌드에 나타난 서울시 관련 검색 키워드의 유형 별 검색량과 서울시 해외 공식 계정인 'Seoul Korea'의 팬 수, 마지막으로 서울시 외국인 관광객 수 간의 영향 관계를 검증하였다. 분석결과, 서울시의 검색 키워드 유형은 관광매력 키워드, 자연환경 키워드, 상징적 키워드, 접근적 키워드로 도출되었으며 그 중 페이스북 팬 수에 영향을 미치는 요인은 관광매력 키워드과 상징적 키워드인 것으로 나타났다. 또, 관광매력 키워드와 상징적 키워드는 서울시 페이스북 팬 수를 매개로 서울시 관광객 수에 영향을 미친다는 결과가 도출되었다. 이러한 결과에 따라, 앞으로의 서울시의 외국인 관광 소비자를 대상으로는 관광매력적인 요소와 한국적인 요소를 강조한 메시지를 소구하는 것이 유효할 것이라는 실무적 함의를 제공할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권12호
• /
• pp.2485-2487
• /
• 2015

해시태그는 현재 페이스북, 트위터와 같은 SNS와 개인 블로그 등에서 활발하게 사용되고 있다. 하지만 스팸성 목적 또는 게시글 조회수 증가 등의 목적으로 무분별하게 해시태그를 사용하여 태그검색의 효율성이 떨어지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 태그검색의 정확도를 높이고자 기존의 키워드 추출 알고리즘과 단어간 유사도 평가 알고리즘을 이용한 태그 검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템의 테스트 결과 태그 검색의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.123-136
• /
• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.