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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.
Abstract
For the purpose of extending the Web that is able to understand and process information by machine, Semantic Web shared knowledge in the ontology form. For exquisite query processing, this paper proposes a method to use semantic relations in the ontology as relevance feedback information to query expansion. We made experiment on pharmacy domain. And in order to verify the effectiveness of the semantic relation in the ontology, we compared a keyword based document retrieval system that gives weights by using the frequency information compared with an ontology based document retrieval system that uses relevant information existed in the ontology to a relevant feedback. From the evaluation of the retrieval performance, we knew that search engine used the concepts and relations in ontology for improving precision effectively. Also it used them for the basis of the inference for improvement the retrieval performance.
초록
본 논문은 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성 해소를 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 의미 정보를 이용하여 질의어의 중의성을 해소하는 검색 과정은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제할 수 있다. 이를 위해 검색의 색인이 되는 명사 중심의 의미범주를 기반으로 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류한다. 검색 과정에서는 사용자의 질의 의미 선택과 정답 문서에 대한 참조 행위를 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.
Abstract
This paper proposes a technique for improving performance using word senses and user feedback in web information retrieval, compared with the retrieval based on ambiguous user query and index. Disambiguation using query word senses can eliminating the irrelevant pages from the search result. According to semantic categories of nouns which are used as index for retrieval, we build the word sense knowledge-base and categorize the web pages. It can improve the precision of retrieval system with user feedback deciding the query sense and information seeking behavior to pages.
초록
본 연구의 목적은 객체-관계형 데이터베이스 접근에 의한 XML 문헌의 검색 성능을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 INEX(Initiative for the Evaluation of XML retrieval)에서의 XML 문헌의 색인 및 검색 방법에 대하여, 그리고 실험 방법론들에 대하여 기술하고 있다. 대부분의 전통적인 정보검색 성능평가 실험에서와 같이 본 연구에서 사용된 테스트 콜렉션(test collection)은 문헌(즉, XML 문헌), 토픽, ad hoc 검색, 적합성 판단, 평가로 이루어졌다. 그리고 ORDBMS 기술들을 기반으로 개발된 전용 XML 데이터베이스의 일종인 EXIMATM Supply을 사용하여 INEX에서 제공한 대규모 XML 문헌들을 저장하고 검색하였다. 본 논문에서는 실험에서 사용한 시스템에 대한 개략적인 기능들과 색인 및 검색 과정 그리고 INEX 2002에서의 성능평가 결과에 대하여, 앞으로 개선되어야 할 기능에 대하여 논하고 있다.
Abstract
The purpose of this study is to evaluate the performance of XML retrieval based on ORDBMSs(Object-Relational Database Management Systems) approach. This paper describes indexing and retrieval methods for XML documents and the methodologies of experiments at INEX(Initiative for the Evaluation of XML retrieval). Like any other traditional information retrieval experiment, the test collection was consists of documents, topics/queries, task, relevance assessments and evaluation. EXIMATM Supply, a kind of native XML DB based on ORDBMS technologies, is used for this experiment. Although this approach has many benefits, for example, no delay in storing and searching XML documents, but it showed relatively disappointed retrieval performance at INEX 2002. This result may caused since the given topics had to be decomposed and modified to be processed by the XPath processor, and during this modification the original meaning of topics can be changed inevitably and some important information may pass over.
초록
이 연구는 국립중앙도서관에서 개발한 주제명표목표의 구성 현황과 2003년부터 2022년까지 국가서지 1,218,867건에 부여된 주제명의 현황을 분석하였다. 그 결과 첫째, 주제명표목표의 전체 주제명 중 우선어는 257,103개로 전체 용어의 50.2% 이상이었으며, 외국어가 169,466개(33.1%), 비우선어가 61,442개(12.0%) 등으로 구성되었다. 우선어 중에 활용된 주제명은 57,312종으로 22.3%에 해당하며 이 중 54.7%인 31,351종의 주제명은 부여횟수 5회 미만으로, 전체 중에서 적은 수의 주제명만을 활용하고 있음을 파악하였다. 둘째, 관계지시기호의 빈도는 RT, BT, NT 순으로 나타났으며, 최상위 주제명은 12,602종, 최하위 주제명은 143,704종이었고 최대 심도는 17수준이었다. 셋째, 서지 당 평균 1.72회의 주제명이 부여되었으며, 자료의 내용이 특정적일수록 주제명 부여 횟수가 많아지고 심도도 깊어지는 경향을 보였다. 그리고 최근에 입력한 서지일수록 부여된 주제명 수가 증가하였고 심도도 깊어졌으나, KDC 주류에 따라 서지 당 부여된 주제명 수는 편차가 있는 것으로 나타났다. 현황 분석을 통해 결과적으로 주제명표목표가 수록한 용어의 범위에 대한 평가와 주제명의 계층 관계 및 심도의 재정비가 요구되며, 주제명표목표의 세목 개발을 통한 개선이 필요한 것으로 판단하였다.
Abstract
This study analyzed the structure and utilization of subject headings in the National Library of Korea Subject Headings List (NLSH) based on an analysis of subject headings assigned to 1,218,867 national bibliographies from 2003 to 2022. The findings of the study are as follows: Firstly, among all subject headings in the NLSH, there were 257,103 preferred terms, accounting for 50.2% of the total terms. Foreign language terms constituted 33% (169,466), while non-preferred terms comprised 12% (61,442). Among the preferred terms, 57,312 subject headings were used, accounting for 22.3%. However, it was observed that 54.7% (31,351) of these subject headings were assigned less than 5 times, indicating that only a small number of subject headings were frequently utilized. Secondly, the frequency of relationship indicators appeared in the order of RT, BT, and NT. The NLSH consisted of 12,602 top-level subject headings and 143,704 lowest-level subject headings, with a maximum depth of 17 levels. Thirdly, on average, 1.72 subject headings were assigned per bibliographic record. The number of subject headings assigned and the depth of the hierarchy increased for materials with more specific contents. Recent bibliographic records have been assigned more subject headings and deeper into the hierarchy of the NLSH. It was also found that the number of subject headings assigned per bibliography varied depending on the main class of KDC. Based on the findings, it is recommended to evaluate the coverage of terms in the NLSH, reorganize hierarchical relationships and depth of subject headings, and enhance the development of subdivisions within the NLSH.
초록
의견 검색은 사용자의 정보 요구에 주제적으로 연관되면서도 의견이 포함되어 있는 정보를 검색하는 태스크이다. 본 연구는 효과적인 의견 검색을 위해 사용자 정보 요구를 표현하는 방법과 이 요구를 만족시킬만한 여러 의견 자질들을 효과적으로 결합할 수 있는 방법에 대하여 실험을 통해 분석하였다. 본 실험에서는 추론 네트워크 모델을 기본 검색 모델로 사용하였고, Blogs06 컬렉션과 100개의 TREC 토픽에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가상의 ‘의견’ 개념을 설정하여 효과적으로 의견 검색의 정보 요구를 표현할 수 있었으며, 극히 소량의 일반 의견 단어집만을 사용했는데도 동일한 환경에서 기존 모델과 견줄 만한 의견 검색 성능을 달성할 수 있었다.
Abstract
Opinion retrieval is to retrieve items which are relevant to the user information need topically and include opinion about the topic. This paper aims to find a method to represent user information need for effective opinion retrieval and to analyze the combination methods for opinion features through various experiments. The experiments are carried out in the inference network framework using the Blogs06 collection and 100 TREC test topics. The results show that our suggested representation method based on hidden ‘opinion’ concept is effective, and the compact model with very small opinion lexicon shows the comparable performance to the previous model on the same test data set.
초록
최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.
Abstract
To develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, various methods, such as Semantic Web, have been used, An effective retrieval method of such methods uses ontology technology. In this paper, we built National R&D ontology after analyzing National R&D Information in NTIS and then implemented National R&D Knowledge Map to represent and retrieve information of the relationship between object and subject (project, human information, organization, research result) in R&D Ontology. In the National R&D Knowledge Map, center-node is the object selected by users, node is subject, subject's sub-node is user's favorite query in National R&D ontology after analyzing the relationship between object and subject. When a user selects sub-node, the system displays the results from inference engine after making query by SPARQL in National R&D ontology.
초록
본 연구는 국내 해양전문정보센터에서 효율적인 정보서비스를 위해 필요한 멀티미디어 메타데이터베이스와 디지털도서관 통합정보시스템을 구현할 목적으로 선행연구를 조사하고 분석하였다. 연구대상자원은 해양분야의 인쇄매체, 네트워크자원, 원문화일, 동영상 등을 범위로 하였다. 본 연구에서는 인쇄매체를 포함한 각종 멀티미디어 컨텐츠 자원의 기술과 조직을 위해 LC표준으로 사용하고 있는 MODS를 기반으로 하여 통합정보검색서비스를 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 해양분야 각종 정보자원 조사, 멀티미디어 정보처리, MODS 등 메타데이터 기술요소 분석, 메타데이터 분류체계, 시스템 구성 및 검색 구현방안의 연구를 수행하였다.
Abstract
A literature analysis for the planning and realization of the multimedia meta database and digital library's integrated information system was carried out to establish the various oceanographic resources in the Oceanographic Information Center, the first in Korea. The study targeted from printed matter, network resources, full-text and to VOD. The focus of the analysis lies in the providing practical integrated information retrieval service for oceanographic resources based on the framework of effective MODS metadata with network resources description. The analyses included oceanographic resources, multimedia information processing, MODS metadata descriptive elements, metadata classification, system organization, and retrieval for planning and implementation of the multimedia meta database system.
초록
이용자들은 유사문서를 검색할 때, 각 가지 문서의 시각적표현을 통하여 도움을 얻게 되며, 모든 정보검색에 관한 연구는 이용자들의 다양한 요구를 충족시키기 위한 여러 가지의 해결책을 제시하고 있다. 제안되어진 해결책은 알파벳 순서로 만들어 진 파피루스 문서로부터 카드목록, 마이크로 필름을 이용한 저장, 컴퓨터 디스크를 이용한 파일 보관 등에 이르기까지 다양한 방법들을 들 수 있을 것이다. 또한 대부분의 정보검색 시스템들은 Document Surrogate(문헌을 대체할 수 있는 것들), 즉 요약문, 목차, 초록, 리뷰한 내용, 기계가독형목록(MARC) 기록물 등과 같은 서지자료들을 전체논문을 대체하여 이용하게 된다.본 논문에서는 또 다른 형태의 Document Surrogate로서 용어 리스트의 집단화 방법을 이용해서 찾아보았다. 이 Document Surrogate들은 Multidimensional Scaling (MDS)을 이용해서 2차원 그래프 위에 좌표로써 표현되어지고 있다. 사용된 2차원의그래프 위에서 좌표간의 거리는 문헌들의 유사성을 나타낸다고 해석할 수 있으며 거리가 가까우면 가까울수록 두 문서는 더욱 유사한내용을 포함하고 있다고 해석할 수 있는 것으로 밝혀졌다.
Abstract
Visualization of documents will help users when they do search similar documents, and all research in information retrieval addresses itself to the problem of a user with an information need facing a data source containing an acceptable solution to that need. In various contexts, adequate solutions to this problem have included alphabetized cubbyholes housing papyrus rolls, microfilm registers, card catalogs and inverted files coded onto discs. Many information retrieval systems rely on the use of a document surrogate. Though they might be surprise to discover it, nearly every information seeker uses an array of document surrogates. Summaries, tables of contents, abstracts, reviews, and MARC recordsthese are all document surrogates. That is, they stand infor a document allowing a user to make some decision regarding it, whether to retrieve a book from the stacks, whether to read an entire article, etc.In this paper another type of document surrogate is investigated using a grouping method of term list. Using Multidimensional Scaling Method (MDS) those surrogates are visualized on two-dimensional graph. The distances between dots on the two-dimensional graph can be represented as the similarity of the documents. More close the distance, more similar the documents.
초록
시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
Abstract
Currently be proceeded a lot of researchers for ‘user information demand description' for interface of an information retrieval system or Web search engines, but user information demand description for a natural language form is a difficult situation. These reasons are as they cannot provide the semantic similarity that an information retrieval model can be completely satisfied with variety regarding an information demand expression and semantic relevance for user information description. Therefore, this study using the description logic that is a knowledge representation base of OWL and a vector model-based weight between concept, and to be able to satisfy variety regarding an information demand expression and semantic relevance proposes a decision way for perfect assistances of user information demand description. The experiment results by proposed method, semantic similarity of a polyseme and a synonym showed with excellent performance in decision.
초록
공연예술 콘텐츠의 효과적인 검색은 특화된 메타데이터를 근간으로 다양한 접근점을 제공할 때 이루어진다. 본 연구는 이용자가 찾고자하는 공연예술 콘텐츠에 대한 정확한 지식이 없더라도 쉽게 콘텐츠를 효율적으로 찾을 수 있는 검색 시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구는 공연예술 국내외 사이트가 제공하고 있는 접근점 요소와 내비게이션 요소를 파악하고 연극, 무용 음악을 전공하는 대학생들이 원하는 공연예술 검색 접근점 및 브라우징 요소를 분석하였다. 이와 같은 분석을 토대로 공연예술 콘텐츠 검색에 적합한 9개 패싯요소 즉, ‘공연예술장르’, ‘공연예술가’, ‘공연예술단체’, ‘자료유형’, ‘언어’, ‘주대상관객’, ‘이벤트’, ‘장소’, ‘시기’를 제안하였다. 또한, 다각적인 패싯 내비게이션이 가능하도록 공연예술 콘텐츠 기술요소 27개를 선정하였고 내비게이션이 이루어질 수 있는 인터페이스를 설계하였다. 이를 근거로 하여 3,360건의 실험 데이터를 구축하고 실제 검색 시스템을 구축하였다. 마지막으로 전문가의 심층 인터뷰 결과, 본 연구에서 구축한 시스템이 이용자가 원하는 패싯을 제공하여 만족스러운 브라우징을 수행할 수 있었으며 정보조우가 가능한 인터페이스임을 증명하였다. 공연예술 도메인에서 패싯 내비게이션 검색 기법의 응용은 이용자의 요구를 충족시키며 더 나아가 공연예술 정보에의 접근 및 활용에 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.
Abstract
The effective searching for performing arts contents can be achieved by providing various access points and searching methods based on specialized metadata. The purpose of this study is to develop a faceted navigation interface which user could effectively and efficiently retrieve performing arts contents even if the users do not know accurate descriptive information about them. Therefore, the study, first, investigated search access points and navigation items providing by other the performing arts retrieval systems and to analyze information seeking behaviors of university students who major in music, dance and theater. And then, the study proposed the 36 facets with the 9 main facet categories suitable for performing arts and also proposed 27 descriptive elements suitable for performing arts contents. Finally, the study developed the performing arts contents retrieval system based faceted navigation interface with 3,360 experimental data and conducted an in-depth interview in terms of usability, serendipity, and efficiency. The applying the faceted navigations for searching performing arts contents will help users access and utilize them in the retrieval system and moreover satisfy user demands.