분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트 = Neural Net Agent for Distributed Information Retrieval

국문 초록 (Abstract)

웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이타베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이타베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이타베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다.
본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 제안한다. 신경망 에이전트는 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 신경망 에이전트는 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이타베이스들을 찾아내고 그 문서 데이타베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색한다.
실험에서는 제안된 신경망 에이전트 시스템을 구현하여 정보 검색 성능을 널리 알려진 기존의 분산 정보 검색 기법을 사용했을 때와 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Since documents on the Web are naturally partitioned into many document databases, the efficient information retrieval 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 propose a neural net agent approach to such an efficient information retrieval. First, we present a neural net agent that learns about underlying document databases using the relevance feedbacks obtained from many retrieval experiences. For a given query, the neural net agent, which is sufficiently trained on the basis of the BPN learning mechanism, discovers the document databases associated with the relevant documents and retrieves those documents effectively.
In the experiment, we introduce a neural net agent based information retrieval system and evaluate its performance by comparing experimental results to those of the conventional well-known approaches.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 관련 연구
• 3. 신경망 에이전트 (Neural Net Agent)
• 4. 실험
• 5. 결론 및 향후 연구
• 참고문헌
• 저자소개