사용자 질의를 이용한 XML 태그의 가중치 결정

우선미,유춘식,김용성,Woo Seon-Mi,Yoo Chun-Sik,Kim Yong-Sung 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지D Vol.12 No.3

XML is the standard that can manage systematically WWW documents and increase retrieval efficiency. Because XML documents have the information of contents and that of structure in single document, users can get more suitable retrieval result by retrieving the information of content as well as that of logical structure. In this paper, we will propose a method to calculate the weights of XML tags so that the information of XML tag is used to index decision. A proposed method creates term vector and weight vector for XML tags, and calculates weight of tag by reflecting user's retrieval behavior (user's query). And it decides the weights of index terms of XML document by reflecting the weights of tags. And we will perform an evaluation of proposed method by comparison with existing researches using weights of paragraphs. 보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐만 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 연구들 대부분이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하거나 HTML 문서 태그의 중요도를 결정하는 연구들이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자의 질의에 바탕을 둔 사용자의 검색 행위를 반영한다. 그리고 기존 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.

전공분류표, 사용자 프로파일, LSI를 이용한 검색 모델

우선미,Woo Seon-Mi 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지D Vol.12 No.5

현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다. Because existing information retrieval systems, in particular library retrieval systems, use 'exact keyword matching' with user's query, they present user with massive results including irrelevant information. So, a user spends extra effort and time to get the relevant information from the results. Thus, this paper will propose SULRM a Retrieval Model using Subject Classification Table, User profile, and LSI(Latent Semantic Indexing), to provide more relevant results. SULRM uses document filtering technique for classified data and document ranking technique for non-classified data in the results of keyword-based retrieval. Filtering technique uses Subject Classification Table, and ranking technique uses user profile and LSI. And, we have performed experiments on the performance of filtering technique, user profile updating method, and document ranking technique using the results of information retrieval system of our university' digital library system. In case that many documents are retrieved proposed techniques are able to provide user with filtered data and ranked data according to user's subject and preference.

래티스(lattice) 구조를 이용한 애니메이션 검색 시스템 설계

우선미(Woo Seon-Mi),홍정표(Hong Jung-Pyo) 한국디자인학회 2003 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 Vol.- No.-

용어 연관성 분석을 이용한 사용자 위주의 문서순위결정 기법

우선미(Seon-Mi Woo),유춘식(Chun-Sik Yoo),김용성(Yong-Sung Kim) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.28 No.2

정보의 가치와 사용자의 정보획득 요구가 증대됨에 따라 특정 개인 위주의 서비스를 제공하는 정보검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재의 정보검색 시스템들은 사용자의 선호도를 반영하고 편의성을 제공하는 면에서 매우 미흡한 점들이 많다. 따라서 본 논문에서는 적합성 정도에 따라 최적의 문서를 제공하기 위하여 사용자 위주의 문서순위결정 기법을 제안한다. 특정 개인의 선호도 (preference)를 반영하기 위하여 사용자 프로파일(User Profile)을 구성 및 갱신하고, LSA(Latent Semantic Analysis)를 적용하여 적합율에 따라 문서의 순위를 결정한다. As the value of information and user's desire for information acquisition increases, the need for information retrieval systems that provide adaptive services for specific person is emerging. However, information retrieval systems of today are rather weak in the respect of reflecting the user's preference and offering convenience. Thus this paper proposes a method for document ranking using User Profile which are reflecting preference of the specific user and term association analysis(Latent Semantic Analysis) in order to provide more relevant document in rank.

k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB 기반의 상품 추천시스템

심장섭,우선미,이동하,김용성,정순기,Shim, Jang-Sup,Woo, Seon-Mi,Lee, Dong-Ha,Kim, Yong-Sung,Chung, Soon-Key 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지D Vol.13 No.7

대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다. There are many technical problems in the recommendation system based on very large database(VLDB). So, it is necessary to study the recommendation system' structure and the data-mining technique suitable for the large scale Internet shopping mail. Thus we design and implement the product recommendation system using k-means clustering algorithm and sequential pattern technique which can be used in large scale Internet shopping mall. This paper processes user information by batch processing, defines the various categories by hierarchical structure, and uses a sequential pattern mining technique for the search engine. For predictive modeling and experiment, we use the real data(user's interest and preference of given category) extracted from log file of the major Internet shopping mall in Korea during 30 days. And we define PRP(Predictive Recommend Precision), PRR(Predictive Recommend Recall), and PF1(Predictive Factor One-measure) for evaluation. In the result of experiments, the best recommendation time and the best learning time of our system are much as O(N) and the values of measures are very excellent.

유사 구조를 가지는 XML 문서들의 DTD 통합 알고리즘

유춘식(Chun Sik Yoo),우선미(Seon Mi Woo),김용성(Yong Sung Kim) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.10

논리적으로 동일한 종류에 속하여 서로 유사한 구조를 가지는 많은 XML 문서들이 서로 다른 종류로 분류되어 서로 다른 문서형 정의(DTD)를 가지게 되는 경우가 많다. 이로 인하여 XML 문서를 저장하기 위한 데이타베이스의 스키마가 서로 다르게 되고, 동일한 데이타베이스에 저장되어야 하는 XML문서들이 서로 다른 데이타베이스에 저장되는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 유한 오토마타와 트리구조를 이용하여 유사한 구조를 가지는 XML 문서들의 DTD를 통합하는 알고리즘을 제안한다. 유한 오토마타는 DTD의 반복연산자나 연결자를 표현하기에 적합하고 표현 방법이 단순하므로 DTD 통합 알고리즘의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 제안한 알고리즘의 효과성을 검증하기 위하여 국내 학회 논문지의 논문 DTD를 통합하는데 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한다. There are many cases that many XML documents have different DTDs in spite of having a similar structure and being logically same kind of document. For this reason, it occurs a problem that these XML documents have different database schema and are stored in different databases. So, in this paper, we propose an algorithm that unifies DTDs of these XML documents using the finite automata and the tree structure. The finite automata is suitable for representing repetition operators and connectors of DTD, and is a simple representation method for DTD. By using the finite automata, we are able to reduce the complexity of algorithm. And we apply a proposed algorithm to unify DTDs of science journals.

모바일 UI 발전 방향에 대한 연구

정수경(Jeong Su-Kyoung),우선미(Woo Seon-Mi),홍정표(Hong Jung-Pyo) 한국디자인학회 2003 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 Vol.- No.-