메타검색엔진의 특징에 관한 연구

이란주 한국정보관리학회 2000 정보관리학회지 Vol.17 No.2

본 연구 목적은 웹 정보원의 효과적인 정보 검색을 위하여 국내외 메타검색엔진 17개의 성격과 특징을 본 연구에서 제시한 메타검색엔진의 평가 요소와 함께 일반검색엔진의 평가 요소들을 중심으로 조사ㆍ분석하였다. 메타검색엔진은 여러 검색엔진들을 한번에 쉽게 검색할 수 있기 때문에 종종 웹 검색을 위한 첫 의뢰 검색엔진으로 사용되고 있다. 분석 결과에 의하면, 선정된 메타검색엔진들은 공통된 점을 갖고 있기도 하나 제각기 특성을 갖고 있다. 성능이 뛰어난 메타검색엔진이라면, 특별한 검색 질의를 위하여 초기 화면에 체크 상자 기능을 제공하여 검색엔진을 선택할 수 있도록 하며 개인의 희망에 맞추어 쉽게 제시되는 리스트를 제공하여야 한다. 메타검색엔진도 현재 주제별 검색엔진과 키워드형 검색엔진들이 이용자의 편의를 위해서 지향하고 있는 개인화, 주문화, 웹 문서 외의 다른 정보원을 검색 대상으로 포함하고 있는 추세를 잘 반영하고 있다. 본 연구 결과는 메타검색엔진의 선정과 효과적인 정보 검색에 반영될 수 있으며 국내 메타검색엔진 개발과 설계에 관심 있는 연구자들에게 기초자료로 활용될 수 있다. Meta search engines have been used as the first engine because they let users several search engines at once for their queries and give them the search results. The purpose of this study is to examine the features and functions of 17 meta search engines in order that it helps users select and execute effective searches on meta search engines. Each selected engine is analyzed based on the criteria evaluating both meta search engines and general search engines. The results show that each meta search engine has its own characteristics while there are common features among them. It is expected that the results of this study will help users utilize meta search engines and provide meta search engine designer basic ideas.

차세대 검색서비스의 속성에 관한 연구

이수상,이순영 한국정보관리학회 2009 정보관리학회지 Vol.26 No.4

Recently in the area of the information environment, there are lively discussions about search 2.0 which is representative of the next generation search services. In this study, we divide information search model into matching and linking models according the developmental stages. Therefore, on the one hand, we analyze the background, main concepts, related attributes and cases of the next generation search services and the other, we identify the representative keywords by the group analysis of various attributes and cases of it. The result shows that the main keywords such as social search, artificial intelligence and semantic search, and relation/network based search are representative of the search 2.0. 최근 정보검색 환경은 검색 2.0으로 대표되는 차세대 검색서비스에 대한 논의들이 활발해지고 있다. 따라서 이 연구에서는 정보검색의 발전과 진화에 대한 다양한 논의들을 토대로 정보검색의 발전 과정을 구분하였다. 그리고 현재 거론되고 있는 차세대 검색서비스의 등장 배경, 주요 개념, 그리고 관련 사례와 속성을 파악하였으며, 이러한 속성과 사례에 대한 데이터를 통해 차세대 검색서비스를 설명하는 핵심적인 키워드를 확인하기 위한 군집 분석을 수행하였다. 군집 분석의 결과 차세대 검색서비스를 대표하는 주요 키워드는 소셜 검색, 지능형 의미 검색, 그리고 관계기반 검색 등으로 나타났다.

OllehTV 콘텐츠 지능형 추션천/검색서비스를 위한 개인단 말 어플리케이 개발

손단영,김문식 한국차세대컴퓨팅학회 2011 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.7 No.2

SmartTV의 등장과 함께 점차 대두되는 N-Screen 시대와 맞물려 개인단말도 TV와 함께 또 다른 스크린으로써의 다양한 역할을 요구받고 있다. KT에서는 IPTV인 OllehTV 의 다양한 부가서비스를 개인단말에도 제공하여 사용자의 경험이 여러 스크린으로 확대될 수 있도록 하고 있다. 특히, 생활속에서 쉽게 접할 수 있는 많은 콘텐츠 중에서 필요 한 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 해주는 OllehTV 추천/검색 서비스를 개인단말에도 제공함으로써 N-screen의 요구를 수용하고 있다. 본고에서는 개인단말에 구현된 OllehTV 콘텐츠 지능형 추천/검색 서비스 어플리 케이션을 소개한다. 지능형 추천서비스 및 옴니버스 VOD 재생 서비스를 아이폰과 아이패드에 구현하였고 카테고리 검색서비스를 아이폰에 구현하였다. 이러한 지능형 추천/검색 서비스를 통하여 콘텐츠를 쉽고 편리하게 찾아서 즐길 수 있으며 옴니버스 프로그램 시청시에는 특정 코너만을 빠르게 찾아서 볼 수 있다. 개인단말에서 IPTV와 연계한 다 양한 서비스를 구현해 봄으로써 개인단말의 다양한 역할과 가능성 및 신규 서비스 창출의 가능성을 살펴보았다.

우리말 정보 자료를 처리하는 지능형 정보 검색 시스템의 설계

정영미 한국정보관리학회 1991 정보관리학회지 Vol.8 No.2

본 연구에서는 지능형 정보 검색의 개념을 정립하고, 지능형 정보 검색 시스템의 모 형을 제시하였다. 실제로 우리말 문헌을 검색하는 지능형 시스템을 구현하였으며, 이 시스템 은 자연 언어 인터페이스, 이용자 모형화, 격관계를 이용한 자동 색인, 복수의 검색 기법 등 을 수용한다. A prototype model of intelligent information retrieval system is presented with the definition of intelligent information retrieval. An intelligent information retrieval system for Korean documents was designed, and the system was implemented with Turbo Prolog 2.0 and Turbo Pascal 5.5. The characteristics of the system include natural language interface, user modeling, automatic indexing by case relationship, and multiple retrieval techniques.

지능형 에이전트를 이용한 개인화된 유.무선 뉴스 검색 시스템

한선미,우진운,Han, Seon-Mi,Woo, Jin-Woon 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.6

오늘날 인터넷이 보편화되면서 정보 검색 및 뉴스 검색들이 일반화되고 있지만 엄청난 정보의 양과 다양성 등으로 인해 사용자들은 오히려 정보 검색의 어려움을 호소하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자 편의의 뉴스 검색과 사용자의 요구와 취향이 반영될 수 있도록 BPN(Back Propagation Neural Network)의 학습 기능을 가진 지능형 에이전트를 이용하여 뉴스 기사를 필터링하는 뉴스 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 신문사의 기사를 수집 및 통합하여 그 날의 주요 기사들을 데이터베이스에 저장하는 수집 에이전트, 사용자가 입력한 키워드를 이용하여 BPN 기법으로 학습시키는 학습 에이전트 등으로 구성되어 있다. 또한 정보 통신 기술의 눈부신 발달로 무선 인터넷이 급속히 보급되는 현실을 감안하여 무선으로도 이러한 서비스를 제공할 수 있도록 시스템을 구성하였다. Today, as the Internet is popularized, information and news retrieval are generalized. However due to the tremendous amount and variety of information, many users appeal the difficulties of information retrieval. Thus in this paper, we propose a news retrieval system, which filters news articles using an intelligent agent with the learning ability of BPN (back propagation neural network). This system also uses a profile to accomodate the personalized news retrieval. This system consists of two major agents, collection agent and learning agent. The collection agent gathers the articles from several news sites, analyzes them, and stores into a database. The learning agent builds the BPN based on the personalized data. In addition, considering the popularity of the wireless internet due to the rapid development of communication technologies, we made this system provide the service through the wireless internet.

WWW상의 지능형 정보검색을 위한 기계학습 알고리즘 구현에 관한 연구

김성희 한국정보관리학회 2000 정보관리학회지 Vol.17 No.2

본 연구에서는 현재 웹정보검색의 문제점을 해결하기 위하여 기계학습알고리즘을 이용한 지능형정보검색 시스템을 구현하고 있다. 구체적으로. 수학분야 질의어 및 적합한 문서를 선정해서 이 자료를 토대로 어떻게 귀납학습알고리즘과 신경망을 적용할 수 있는지를 검토하고 있다. 또한, 본 논문에서는 신경망시스템 설계시 성능에 영향을 미치는 입.출력노드수, 은닉층, 학습매개변수등 다양한 요소를 경험적방법을 통해 검토하고 있다. We investigate the appropriate design and implementation of an Inductive Learning Alogrithm with a Neural Network in order to solve both inconsistent indexing and incomplete query problems on the web. Specifically, the proposed system based queries and documents in the field of Mathematics shows how inductive learning method and neural networks can apply to information retreival. Also, this study examines all of parameters of the neural networks -- the number of node in input and output, hidden layer size and learning parameters etc. -- which are significant in determining how well the neural network will converge.

자동분류 알고리즘을 이용한 지능형 정보검색시스템 구축에 관한 연구

서휘,Seo, Whee 한국도서관정보학회 2008 한국도서관정보학회지 Vol.39 No.4

본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다. This is to develop Intelligent Retrieval System which can automatically present early query's category terms(association terms connected with knowledge structure of relevant terminology) through learning function and it changes searching form automatically and runs it with association terms. For the reason, this theoretical study of Intelligent Automatic Indexing System abstracts expert's index term through learning and clustering algorism about automatic classification, text mining(categorization), and document category representation. It also demonstrates a good capacity in the aspects of expense, time, recall ratio, and precision ratio.

지능형 의료영상검색시스템 HIPS 구현

김종민,류갑상,Kim, Jong-Min,Ryu, Gab-Sang 한국사물인터넷학회 2016 한국사물인터넷학회 논문지 Vol.2 No.4

본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다. This paper describes the construction of knowledge data retrieval management system based on medical image CT. The developed system is aimed to improve the efficiency of the hospital by reading the medical images using the intelligent retrieval technology and diagnosing the patient 's disease name. In this study, the medical image DICOM file of PACS is read, the image is processed, and feature values are extracted and stored in the database. We have implemented a system that retrieves similarity by comparing new CT images required for medical treatment with the feature values of other CTs stored in the database. After converting 100 CT dicom provided for academic research into JPEG files, Code Book Library was constructed using SIFT, CS-LBP and K-Mean Clustering algorithms. Through the database optimization, the similarity of the new CT image to the existing data is searched and the result is confirmed, so that it can be utilized for the diagnosis and diagnosis of the patient.

웹 로그 분석 및 지능형 검색을 활용한 최적 수출시장 추천 시스템 분석 및 설계

양근우 한국엔터프라이즈아키텍처학회 2018 정보기술아키텍처연구 Vol.15 No.4

This study aims to develop a new system that recommends the best market for a company using e-marketplace log data analysis and intelligent search methods, including both business-to-business transactions(B2B) and business-to-consumer transactions(B2C). To analyze the interests and trends of e-marketplace users, we can use available online services such as Google Analytics to analyze transactions by performing log analysis. Also this paper takes advantage of an intelligent search methods based on the concept hierarchy in order to increase the satisfaction level of its potential market search for certain goods which a company wants to export. The intelligent search methods for an optimal market recommendations proposed in this paper utilizes a knowledge representation methodology in the concept hierarchy. 본 연구에서는 e-마켓플레이스 로그 데이터 분석과 지능형 검색 방법을 활용하여 특정 기업을 위한 최적의 타겟 시장을 추천하는 시스템을 제안한다. 특정 시장에 속한 e-마켓플레이스 사용자의 관 심과 트렌드 분석을 위해 구글 애널리틱스를 활용한 로그 분석이 가능하다. 또한 본 연구에서는 특정 기업의 제품을 위한 최적 수출 시장 검색을 위해 개념 계층 구조에 기반한 지능형 검색 방법론을 활 용한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 활용하면 기업은 개념 계층 구조 상의 지식 표현 방법을 이용 하여 자사 제품을 위한 최적의 시장 정보를 제공받을 수 있다.

국가R&D정보활용을 위한 전문용어사전 구축

김태현,양명석,최광남 한국콘텐츠학회 2019 한국콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.10

National research and development(R&D) information is information generated in the process of performing R&D based on programs and projects issued by national government departments, and includes information from various research fields as ordered by various departments. Therefore, for efficient R&D information retrieval, it is necessary to build a national R&D terminology dictionary that can reflect the characteristics of such national R&D information. In this study, we propose a method for constructing a national R&D terminology dictionary by applying the classification of science and technology standards used to specify the research field in national R&D information. We will discuss the structural characteristics of national R&D project information and the usefulness of the project keyword, and explain the status of national R&D information by the National Standard Science and Technology Classification(NSSTC) Codes and the characteristics of the national R&D terminologies. Based on this, a method for building a national R&D terminology dictionary is defined in terms of the type and structure of the terminology dictionary, preliminary construction procedures, and refining rules. The national R&D terminology dictionary built on the basis of this study can be used in various ways such as expansion of search terms using Korean-English equivalent words and synonyms when searching national R&D information, clarifying the scope of search using NSSTC, and providing user convenience functions using term explanation information. 국가연구개발(R&D, Research and Development) 정보는 정부부처로부터 발주되는 사업‧과제를 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 연구분야의 정보들이 포함되어 있다. 따라서 효율적인 R&D정보 검색을 위해서는 이러한 국가R&D정보의 특성을 반영할 수 있는 국가R&D 전문용어사전 구축이 필요하다. 본 연구에서는 국가R&D정보에서 연구분야를 명시하기 위해 활용되는 국가과학기술표준분류를 적용하여 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방안을 제안한다. 국가R&D 과제정보의 구조적 특성과 그에 따른 과제 키워드의 유용성에 대해 언급하고, 국가과학기술표준분류별 국가R&D정보 현황과 국가R&D 용어의 특성에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 이를 바탕으로 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방법을 용어사전의 유형과 구조, 사전구축 절차, 정제규칙의 관점에서 정의한다. 본 연구를 기반으로 구축되는 국가R&D용어사전은 국가R&D정보 검색 시 한‧영 대역어, 동의어 등을 활용한 검색어 확장과 국가과학기술표준분류를 활용한 검색 범위 명확화, 용어설명 정보를 활용한 이용자 편의기능 제공 등에 다양하게 활용될 수 있다.