• 정보관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.203-225
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• 2004

본 연구는 표준 웹 탐색엔진에 색인되지 않는 Invisible Web에 대한 특성과 Invisible Web 탐색도구들을 파악하고, 이들 도구에서 Invisible Web 탐색의 성능을 비교 평가하기 위해 수행되었다. 표준 웹 탐색엔진이 Google과 Invisible Web 탐색엔진인 Incy Wincy, Invisible Web 메타탐색엔진인 Profusion과 Search. com 에서 11개의 탐색질문이 탐색되었다. Profusion과 Search. com, Incy Wincy에서의 Invisible Web(메타) 탐색 기능은 이 세 엔진에서 제공하는 웹 메타탐색기능과도 비교되었다. 탐색결과 Google이 Invisible Web 탐색에서 Invisible Web 탐색엔진보다 .15 -.35 높은 적합성순위정확률을 보였지만 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. (${\alpha}$=.055). Invisible Web 탐색엔진에서 웹 메타탐색은 Invisible Web(메타)탐색보다 통계적으로 유의한 수준에서 더 우수한 것으로 나타났다. 성능평가에 사용된 적합성순위정확률은 검색된 문헌의 질 (적합성)과 적합문헌의 순위를 반영하는 정확률 척도로 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권1호
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• pp.87-114
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• 2000

The purpose of this study is offering appropriate system and training program to helf the system designer and the trainer in addition to analyze information use behavior about the web search tools and evaluate the estimated system by user groups. The results of the study are as follows $\circledS1$ It is desirable to consider age than other demographic variables in the case of web search tool. $\circledS2$ It is desirable to design Directory Search Tool in the case of web search tool which serves the student user group. $\circledS3$ An Intelligent Search Tool is more appropriate for the students who are using keyword search tool than any other tools. $\circledS4$ A discussion about standard classification of the web information should be accomplished soon because users feel confused in using web search tools due t o absence of standard mode of classification about classified item. $\circledS5$ Librarians need the cognition about data on internet s a source of information and need positive service and user training program about these information because student users hardly get help from librarians or library orientation for learning method to use web search tool. $\circledS6$ Internet use experience and years of computer use had effect on their use ability when using web search tool, whereas computer use experience, library use experience and Online Public Access Catalogs (OPAC) use experience had no effect on it. Especially, OPAC use experience had no effect on use ability of web search tool of student user group because student user groups had no information about internet and web search tool and they did not recognized the difference about search method between web search tool and OPAC. $\circledS7$In the case of web search tool, it si important to index the increasing web resource automatically by a searching robot. But in the case of student users, web search tool is much more needed to index by index expert due to the absence of ability about selecting and combining keyword.

• 사상체질의학회지
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• 제27권4호
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• pp.388-395
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• 2015

Objectives To grasp the trend of constitution medical industry related to the metabolic disorders by analyzing the web resource.Methods Web search with the search formula ("constitutional" or "spirit") and ("Metabolic" or "diabetes" or "high blood pressure" or "hyperlipidemia" or "obesity") for 20 years (1995.09.10 ~ 2015.09.09.) in the web portal address "Web search with the search formula ("constitutional" or "spirit") and ("Metabolic" or "diabetes" or "high blood pressure" or "hyperlipidemia" or "obesity") for 20 years (1995.09.10 ~ 2015.09.09.) in the web portal address "http://web.search.naver.com".Results In the search area of news, blogs, cafes and knowledge-in, the number of searched pages retrieved by the word "constitution" was about 1.78 million. In the news 9760 cases of "obesity", 4046 cases of "hypertension" and 3253 cases of "diabetes" were searched. In Naver Web search Korean medicine clinics related to "constitution" were 24.3%. If we multiple 25.3% to 1000, the actual number of herbal hospitals, The constitution related to Korean medicine clinics is estimated to be approximately 3160 places. Among metabolic disorders, "Overweight", "Diabetes" and "Hypertension" were most frequently searched.Conclusions Constitutional industry related to metabolic diseases is very actively created on the internet in various areas. Among metabolic diseases, obesity, diabetes, hypertension were found with high frequency.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.238-240
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• 2004

정보 통신 기술의 발달로 엄청난 양의 정보가 World Wide Web을 통해 저장되고 공유된다. 특히, 사용자가 WWW을 이용하여 필요한 정보를 얻고자할 때, 가장 많이 사용되는 것이 Web search engine이다. 그러나 Web search engine의 algorithm 자체의 부정확성과 악의적으로 작성된 Web page로 인해 search engine 결과가 사용자의 요구와 일치하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 여러 Web search algorithm 중에서 Web structure management 기법을 중심으로 문제점을 분석하고 이를 해결할 수 있는 수정된 algorithm을 제시한다. 마지막으로 제시된 algorithm이 spamming page를 filtering하는 과정을 예시하여 논증한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권1호
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• pp.27-34
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• 2010

웹 크롤러는 웹에서 링크를 따라다니며 웹 페이지들을 자동으로 다운로드하는 프로그램으로 주로 웹 환경을 연구하거나 검색 엔진을 만들기 위해 사용된다. 기존의 연구들에서는 웹 크롤러가 인기 있는 웹 페이지들을 먼저 크롤링 할 수 있도록 몇 가지 방법들이 제안되었으나 그래프 이론 분야에서 연구되어 온 몇몇 그래프 탐색 기법들은 아직 웹 크롤링 방법으로 고려되지 않았다. 이 논문에서는 잘 알려진 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색 뿐 아니라 사전식 너비 우선 탐색, 사전식 깊이 우선 탐색 및 최대 크기 탐색을 웹 크롤링 방법으로 고려하여 이 중에서 선형적인 시간복잡도를 가지면서도 인기 있는 웹 페이지를 효율적으로 수집할 수 있는 웹 크롤링 방법을 찾는다. 특히 선형 구현이 단순하지 않은 최대 크기 탐색과 사전식 너비 우선 탐색에 대해서는 분할 정제 방법을 이용한 선형 시간 웹 크롤링 방법을 제시한다. 실험 결과는 최대 크기 탐색이 다른 그래프 탐색 방법에 비해 시간 복잡도 및 크롤링 된 페이지들의 질에 있어서 바람직한 성질을 가짐을 보여준다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-8
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• 2008

In the Web 2.0, besides more gaining information on the web, the number of web sites that take advantage of RSS increases explosively. Commonly each users search RSS channels through the web search engine before registering RSS channel's url to the RSS reader. Users judge whether the site is RSS channel or not and register an RSS channel's url through theirs interests. Because accomplished by users themselves, those processes conflict to user's convenience and quick consumption of information. Techniques of current search engines can't provide users with reliable RSS feed information as search results. In this paper, we analysis appropriateness of current search engines' techniques that offer users RSS feed search service and discuss their limitations. Also, we make up RSS feed database through classification of RSS tag being possible to search RSS feed information effectively and apply update rate of each RSS channel's feed to ranking algorithm providing more reliable search results.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.305-312
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• 2008

인터넷에는 유익한 정보들이 포함된 웹 문서들이 공개되고 있으며, 이러한 웹 문서들은 웹 검색 서비스를 통하여 접근할 수 있다. 따라서 웹 검색 서비스들은 보다 많은 웹 문서들을 수집하기 위하여 노력하고 있으나, 이들은 수집된 웹 문서들의 커버리지를 파악하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 커버리지 측정 방법들을 분석하고, 효과적인 커버리지 측정 방법을 제안한다. 즉, 인터넷에서 웹 문서를 균등하게 샘플링하고, 이 웹 문서들이 웹 검색 서비스에 색인되어 있는지를 조사함으로써 웹 검색 서비스들의 절대 및 상대 커버리지를 측정한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 방법으로 국내 웹 검색 서비스들의 커버리지를 측정하여 비교하였으며, 그 결과 구글, 네이버, 엠파스 순으로 절대 및 상대 커버리지가 높게 나타났다. 이러한 본 논문의 결과는 웹 검색 서비스들의 커버리지를 측정하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.171-185
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• 2017

Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.719-729
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• 2018

2017년 기준, 데스크탑과 모바일 영역에서 90% 이상의 압도적인 점유율을 보이는 검색엔진은 Google로써, 대다수의 사람들은 Google 이 검색하는 영역이 웹의 전체라고 생각할 것이다. 그러나 웹 연구 결과에 의하면 전체 웹 데이터의 불과 10% 만이 Google에 의해 검색가능하다고 한다. 대부분의 영역은 딥 웹이라고 불리며 Google 과는 다른 종류의 검색엔진들에 의해 검색된다. 해당 엔진들은 자신만의 딥 웹 데이터베이스를 구축 후 특화된 알고리즘을 사용하여 높은 정확성과 전문성의 검색결과를 제공한다. 현재 사용되고 있는 검색엔진들 중, 전체 웹 영역을 검색하는 엔진은 존재하지 않는다. 광범위에 걸쳐 그리고 유효하면서 정확 신속한 검색을 수행하기 위한 최적의 방법은 Google 같은 일반적인 검색엔진과 딥 웹 검색엔진들을 동시에 적용하여 결과를 도출하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 검색엔진을 하이브리드검색엔진이라 명하고 기존 검색엔진들에 비해 갖는 차이점 및 특징에 대해 살펴본 후 개괄적인 프레임을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.683-690
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• 2009

소셜 네트워크(Social Network)는 웹 환경에서 개인 중심의 네트워크로 구성되어 웹 사용자별 프로파일을 탐색하고 새로운 연결을 형성함으로써 정보의 소통을 지원한다. 따라서 유사한 내재적 정보를 가진 웹 사용자들로 구성 된 소셜 네트워크를 찾아서 검색에 적용한다면 검색의 효율성과 검색 결과에 대한 웹 사용자의 만족도를 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜 네트워크를 구성 한다. 둘째, 사용자들의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제(topic)별 웹 사용자 간 유사성(Similarity)을 산정한 후, 주제(Topic)별 변화되는 유사성에 따라 소셜 네트워크를 재구성한다. 마지막으로 산정된 유사성과 웹 사용자들의 검색결과에 대한 만족도, 즉 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 주제별 유사성이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 이와 같은 사실을 검색에 적용한다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성 및 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.