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자연어의 논리식으로의 변환을 이용한 고급검색 및 이를 활용한 히스토리 검색
An Advanced Search that Converts Natural Language into the Logic Advanced Search and with Developed History Search Method 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.9 no.6, 2020년, pp.195 - 204  

이대홍 (한국외국어대학교 정보통신공학과) ,  유한석 (한국외국어대학교 정보통신공학과) ,  박상원 (한국외국어대학교 정보통신공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

현재 웹에서 존재하는 웹페이지는 16억개 이상이며 이중에서 원하는 검색결과를 얻기란 쉽지 않은 일이다. 대부분의 검색엔진에서는 정밀한 검색결과를 제공하기 위하여 논리식의 형태로 검색할 수 있게 하고 있다. 하지만 일반적인 경우 사람들은 원하는 정보를 논리식 형태로 검색하는데 익숙하지 않다. 때문에 복잡한 논리식 형태로 검색하기 보다는 자연어로 검색한다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 입력하는 자연어 질의를 검색엔진의 고급검색을 사용할 수 있는 논리식으로 변환하여 검색결과의 품질을 향상시켜주는 검색방법을 제안한다. 또한 사용자들은 검색형태의 특징 중 하나인 단순성에 의해 길게 검색하기 보다는 여러 번의 짧은 검색을 이용하는 경우가 훨씬 많다. 이에 따라 사용자들에게 편리성을 제공하기 위하여 앞에서 제안한 검색방법을 활용한 히스토리 검색방법을 제안한다. 본 논문의 검색방법들을 사용한 결과 자연어 상태의 검색결과보다 논리식으로 변환한 검색결과의 정확도가 개선되었고 누락되는 키워드 없이 사용자가 검색하고자하는 모든 키워드를 반영할 수 있다. 이러한 검색방법이 검색엔진의 발전에 기여할 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Nowadays there are over 1.6 billion web pages and it is hard to get necessary results that user wants. Most search engines allow you to search with logical form to get accurate results. However, normal users are not familiar to search information as logical form. Therefore, they search in natural la...

주제어

#검색엔진   #고급검색   #자연어 검색   #히스토리 검색  

표/그림 (11)

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
고급검색은 무엇인가? 추가적으로 검색엔진을 운용하는 포털 사이트들은 키워드를 이용한 세부적인 검색을 위하여 “고급검색”이라는 기법 지원한다. 이것은 “고급검색”은 “상세검색”이라고도 하며, 검색할 때 꼭 포함되는 단어를 설정하거나 검색결과에서 특정 단어를 포함하지 않게 하는 등의 기능을 말한다. 네이버의 경우에는 현재 AND, OR, NOT으로 이루어진 불린(Boolean) 검색이 가능하며 구글의 경우에는 이외에도 해시태그나 파일타입 지정과 같은 다양한 형태의 검색 옵션을 지정해 줄 수 있다[7].
메타 검색엔진은 무엇인가? 메타 검색엔진은 자체적인 데이터베이스를 갖지 않고 다른 검색엔진들에서 찾은 결과를 사용자에게 보여주는 검색엔진이다. 키워드 검색 쿼리를 전송하면 서버가 이를 받아 미리 지정한 검색엔진들에 맞는 질의로 변환한 후, 검색결과를 검색엔진으로부터 받아서 결과를 사용자에게 보여준다[10, 11].
키워드형 검색엔진의 단점은 무엇인가? 이는 많은 사이트들에 대한 정보를 데이터베이스로 구축해 두었다가 사용자가 검색어를 입력하면 해당 사이트를 찾아주는 방식을 사용한다. 그러나 필요로 하는 정보의 명칭(용어)을 알지 못하는 경우에는 정보 검색에 상당한 시간이 소요된다[12].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (16)

  1. Ministry of Science and ICT(2019). 2018 Survey on Internet Use. 

  2. Total Number of Website [Internet], http://www.internetlivestats.com/total-number-of-websites/. 

  3. In K. Lee, Seo H. Son, and Soon H. Kwon, "Knowledge-based semantic meta-search engine," Journal of Korean Institute of Systems, Vol.14, No.6, pp.737-744, 2004. 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. 김준태, 윤견아 "인터넷 정보검색 시스템의 연구 동향," The Korean Institute of Electrical Engineers, Vol.48, No.3, pp.52-59, 1999. 

  5. Young-Duk Seo, Jeong-Dong Kim, Chonghyeon Lee, and Doo-Kwon Baik, "A page rank algorithm for information retrieval in real time," Proceedings of KIISE Fall Conference, Vol.38, No.2C, pp.57-60, 2011. 

  6. Wikipedia, "Google Fred" [Internet], https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Fred. 

  7. Dong Kwon Kim, "Tips for using Google search," Magazine of the SAREK, Vol.44, No.2, pp.80-81, 2015. 

  8. Sung-Hee Lee, "Syntactic analysis and keyword expansion for performance enhancement of information retrieval system," Korea Academy Industrial Cooperation Society, pp.139-142, 2004. 

  9. Sung Hee Yoon, "Personalized web search using query based user profile," Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, Vol.17, No.2, pp.690-696, 2016. 

    원문보기 상세보기 crossref

  10. Myung-Seok Yang, Seok-Hyung Lee, Nam-Kyu Kang, and Hwa-Mook Yoon, "A ranking method using link & description information in meta searching," Proceedings of KIISE Fall Conference, Vol.29, No.2, pp.118-120, 2002. 

  11. 김성희, "인터넷상의 메타검색엔진 검색효율성에 관한 비교 연구," Korean Library and Information Society Summer Conference, pp.75-91, 1997. 

  12. Yong-Woon Han, "Applying korean linguistics to natural language question-answer search system," International Language and Literature, Vol.10-1, pp.36-51, 2004. 

  13. Myeong Hee Lee, "An exploratory study of performances between a subject directory and keyword search engine in the network databases," Journal of The Korean Society for Library and Information Science, Vol.31, No.2, pp.177-197, 1997. 

  14. Yong Kim and Ju Won Kyun, "Design and implementation of tag coupling-based boolean query matching system for ranked search result," Korea Society for Information Management, Vol.29, No.4, pp.101-121, 2012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  15. Ryen W. White and Dan Morris, "Investigating the querying and browsing behavior of advanced search engine users," SIGIR '07 Proceedings of the 30th Annual International ACM SIGIR Conference, pp.255-262, 2007. 

  16. Daehong Lee, Hansuk Yu, and Sangwon Park, "Searching system using advanced search of search engine," Korea Software Congress 2019. 

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