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- 저자 : 임형묵(Hyongmuk Lim) (검색결과 4 건)
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임형묵(Hyongmuk Lim),신동욱(Dongwook Shin),윤용운(Yongun Yoon),최기선(Keysun Choi) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.1
본 논문은 도메인 전문가(domain expert)의 도움없이 초보자가 효과적으로 관련된 문서를 검색할 수 있는 지식기반 정보검색 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 간단하고 구조적인 방법으로 대부분의 휴리스틱을 나타낼 수 있는 혼성지식 베이스를 제시한다. 이것은 지식을 도메인 독립과 도메인 중속으로 분류하고 이들은 도메인 독립 지식상자(Ibox)와 도메인 종속 지식상자(Dbox)에 각각 저장함으로써 이루어진다. Ibox는 색인 용어들 사이에 “is-a' 관계를 나타내는데 그래프에 기초를 둔 시소러스로써 사용된다.Dbox 는 동의어 관계, "is-a" 관계와는 다른 용어사이의 관계, 복합구(pharse)들의 생성규칙, Ibox를 탐색하는 휴리스틱들 같은 도메인 특수정보를 나타낸다. Dbox는 IR사용자에 의해 주어진 임의적인 전문 용어들을 Ibox안에 내포된 색인 용어들로 변환시키도록 도와주는 Ibox의 front-end로서 사용된다. 본 논문에서는 위와같이 하여 HYKIS (HYbrid Knowledge-based Information retrieval System)라는 시스템을 제안한다. HYKIS에서 QEP (질의 평가 절차)는 Ibox와 Dbox의 도움을 받아 부울(Bool) 형태로 주어진 질의에 관련된 문서를 검색한다. 본 논문은 HYKIS가 요과적인 검색을 위하여 도메인 전문가가 정보 탐색자를 도와주는 방법을 그대로 따르고 있다는 것을 여러가지 예를 통하여 입증하고 있다.
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임형묵(Hyongmuk Lim),정상철(Seongcheol Jeong),신동욱(Dongwook Shin),김형근(Hyongkeun Kim),최기선(Keysun Choi) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
그동안 자동색인 기법에 대해서는 단일어 색인, 구색인, 시소러스 기반 색인등의 연구가 이루어져 왔는데, 이중 시소러스 기반 색인이 지금까지 기법으로는 검색효율이 좋지 않았다. 그러나 본 연구에서는 시소러스 기반색인이 실제 전문 색인들이 하는 색인과 매우 유사하다는 장점에 기초하여, 입력자료를 구문분석하고, 분석된 자료들과 색인용어들을 정확부합(exact match)이 아닌 부분부합(partial match)을 통하여 색인함으로써 검색효율이 우수한 시소러스 기반 자동 색인 시스템을 개발하고자 한다.
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신동욱(Dongwook Shin),임형묵(Hyongmuk Lim),윤용운(Yongun Yoon),최기선(Keysun Choi) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.3
본 연구는 도메인 전문가(domain expert)의 도움없이 초보자가 효과적으로 관련된 문서를 검색할 수 있는 지식기반 정보검색 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 먼저 간단하고 구조적인 방법으로 대부분의 휴리스틱을 나타낼 수 있는 혼성지식 베이스를 제시한다. 이것은 지식을 도메인 독립과 도메인 종속으로 분류하고 이들을 도메인 독립 지식베이스(Ibase)와 도메인 종속 지식베이스(Dbase)에 각각 저장함으로써 이루어진다. Ibase는 색인 용어들 사이에 is-a관계를 나타내는데 그래프에 기초를 둔 시소러스(thesaurus)로써 사용된다. Dbase는 동의어 관계, is-a 관계와는 다른 용어사이의 관계, 복합구(phrase)들의 생성규칙, Ibase를 탐색 하는 휴리스틱들 같은 도메인 특수정보를 나타낸다. 본 연구에서는 위의 구조를 바탕으로 HYKIS(HYbrid Knowledge-based Information retrieval System)라는 시스템을 제안한다. HYKIS에서 검색 절차는 Ibase와 Dbase 의 도웅을 받아 부울(Bool)형태로 주어진 질의에 관련된 문서를 검색하는 것으로 이루어 진다. 본 연구에서는 CACM 데이타 집합을 가지고 HYKIS의 성능을 평가하였는데, 실험결과 HYKIS는 CRCS 시소러스만을 이용한 검색방법보다 훨씬 높은 회상도(recall)와 정확도(precision)를 나타내었다. This paper aims at developing a knowledge-based information retrieval system that allows a naive user to retrieve relevant documents effectively, without any help of a domain expert To do this, it developes a hybrid knowledge base that lets most of heuristics be represented in a simple and structured manner. As knowledge is usually categorized by domain independent and domain dependent one, it seperates the store of the knowledge into two bases: domain independent knowledge base (Ibase) and domain dependent knowledge base (Dbase). Ibase is used as the graph-based thesaurus that permits "is-a" relation between index terms Dbase describes domain-specific information, such as synonym relationship, some term relationships other than "is-a" relation, generation rules for complex compound phrases, and some heuristics for navigating Ibase. According to this, a system named HYKIS(HYbrid Knowledge-based Information retrieval System) is developed In HYKIS, the query evaluation procedure, QEP retrieves the documents relevant to a query given as Boolean form, interacting with Ibase and Dbase. According to an experiment with the CACM data set, it turns out that HYKIS achieves much higher recall and precision, compared to a simple thesaurus based retrieval.
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