It has been proposed diverse methods to use web information efficiently as the size of information is increasing. Most of search systems use a keyword-based method that mostly relies on syntactic information. They cannot utilize semantic information of documents and thus they could generate to users. To solve shortcoming in searching documents, a technique using the Semantic Web is suggested. A semantic web can find relevant information to users by employing metadata which are represented using standard ontologies. Each document is annotated with a metadata which can be reasoned by agents. In this paper, we propose a search system using semantic web technologies. Our semantic search system analyzes semantically questions that user input, and get resolution information that user want. To improve efficiency and accuracy of semantic search systems, this paper proposes DQL(DAML Query Language) engine that employs inference engine to execute reasoning and DQL converter that changes keyword form question of the user to DQL.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.2
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pp.27-41
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2003
Query logs are online records that capture user interactions with information retrieval systems and all the search processes. Query log analysis offers ad advantage of providing reasonable and unobtrusive means of collecting search information from a large number of users. In this paper, query logs of NAVER, a major Korean Internet search service, were analyzed to investigate the information seeking behabior of NAVER users. The query logs were collected over one week from various collecions such as comprehensive search, directory search and web ducument searc. It is expected that this study could contribute to the development and implementation of more effective web search systems and services.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.2
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pp.215-221
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2003
Generally, we want to be searched the newest as well as some appropriate personalized information from the internet resources. However, it is a complex and repeated procedure to search some appropriate information. Moreover, because the user's interests are changed as time goes, the real time modeling of a user's interests should be necessary. In this paper, I propose PREA system that can search and filter documents that users are interested from the World Wide Web. And then it constructs the user's interest model by a modified spreading neural network. Based on this network, PREA can easily produce some queries to search web documents, and it ranks them. The conventional spreading neural network does not have a visualization function, so that the users could not know how to be configured his or her interest model by the network. To solve this problem, PREA gives a visualization function being shown how to be made his interest user model to many users.
As existing analog video surveillance systems could save and retrieve data only in a limited space within short distance, it had many constraints in developing into various application systems. However, on the back of development of the Internet and computer technologies, digital video surveillance systems can be controlled from a remote location by web browser without space limits. Moreover, data compression and management technologies with Index Search algorithm make it possible to efficiently handling, storing, and retrieving a large amount of data and further motion detection algorithm enhances a recording speed and efficiency for a practical application, that is, a practical remote recordable video surveillance system using our efficient algorithms as mentioned, called WebCam. The WebCam server system can intelligently record and save video images digitized through efficient database management, monitor and control cameras in a remote place through user authentication, and search logs.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.19
no.3
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pp.111-122
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2002
In order to investigate information seeking behavior of web search users, this study analyzes transaction logs posed by users of NAVER, a major Korean Internet search service. We present a session definition method for Web transaction log analysis, a way of cleaning original logs and a query classification method. We also propose a query term definition method that is necessary for Korean Web transaction log analysis. It is expected that this study could contribute to the development and implementation of more effective Web search systems and services.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.2
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pp.29-44
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2007
The purpose of this study was to explore whether the concept of amount of invested mental effort (AIME) developed in the field of educational psychology can help explain why people put so little effort into online searching. In this experimental study, two information retrieval systems - a web search engine and a university library system - were used to make a comparison. The data were collected from 15 undergraduate students through background questionnaires, think-aloud protocols, search logs, post-search questionnaires, and post-task interviews. The findings indicate that perception of the web's "easy-ness" and high levels of self confidence in searching capability led the subjects to put less effort into web searching than they do into library system searching. In addition, the perceived difficulty of search task influenced the extent of mental effort invested. The AIME proved a useful framework for understanding search behavior and user experience for both web search engines and library systems.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.142-145
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2003
When we search information on the Web using search engines, they only analyze the text information collected from the source files of Web pages. However, there is a limit to analyze the layout of a Web page only from its source file, although Web page design is the most important factor for a user to estimate a page. In particular it often happens on the Web that the pages of similar design ofter similar information. We propose a method to analyze layout for comparing the design of pages by treating the displayed page as image.
The semantic web is taken as next generation standards of information exchange on the internet to overcome the limitations of the current web. To utilize the information on the semantic web, tools are required the functionality of query search and reasoning for the ontology. However, most of semantic web management tools cannot efficiently support the search for the complex query because they apply Triple-based storage structure about RDF metadata. We design the storage structure of the ontology in corresponding with the structure of ontology data and develop the search system(SMART-DLTriple) to support complex query search efficiently in this research. The performance of the system using new storage structure is evaluated to compare with the popular semantic web management systems. The proposed method and system make a contribution to enhancement of a practical ontology reasoning systems due to improved performance of the ontology search.
With the recent increase in the types of services provided by Internet companies, collection of various types of data has become a necessity. Data collectors corresponding to web services profit by collecting users' data indiscriminately and providing it to the associated services. However, the data provider remains unaware of the manner in which the data are collected and used. Furthermore, the data collector of a web service consumes web resources by generating a large amount of web traffic. This traffic can damage servers by causing service outages. In this study, we propose a website search engine that employs a system that controls user information using blockchains and builds its database based on the recorded information. The system is divided into three parts: a collection section that uses proxy, a management section that uses blockchains, and a search engine that uses a built-in database. This structure allows data sovereigns to manage their data more transparently. Search engines that use blockchains do not use internet bots, and instead use the data generated by user behavior. This avoids generation of traffic from internet bots and can, thereby, contribute to creating a better web ecosystem.
While considerable research suggests that users' uncertainty gradually decreases, as they proceed through the information seeking process, others argue that it can arise at any stage of their information seeking process. Reflecting the latter view, this study examined user perceptions of uncertainty in the final stage of users' information seeking process, the stage of search results evaluation. Considering the significance of Web search engines for academic study, this study investigated the relevance decision stage of scholarly researchers in the field of science, who use Web search engines for their academic study. Based on the analysis of the users' uncertainty, this study provided implications to improve information systems and Web contents design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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