자연어의 논리식으로의 변환을 이용한 고급검색 및 이를 활용한 히스토리 검색 document_id A220623170515

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. 본 논문에서는 형태소 분석기를 활용하여 자연어 질의를 검색엔진에 맞는 논리식으로 변환하는 검색방법과 이를 활용하여 짧은 여러 번의 질의를 검색 했을 때 질의들을 누적시켜 구체적인 최종질의로 검색하게 해주는 히스토리 검색방법을 제안하였다. 그리고 제안한 검색방법들을 구현하여 그 성능을 비교하였다. 그 결과 자연어 형태의 질의를 검색엔진의 고급검색에 맞는 논리식으로 변환하여 검색하였을 경우, 결과의 정확도가 개선되는 것을 확인할 수 있었고 누락되는 키워드 없이 사용자의 질의를 검색 결과에 100% 반영하여 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 검색 사용자들의 특성 중 하나인 단순성을 개선하기 위해 제안된 히스토리 검색기법을 통해 사용자가 검색을 좀 더 쉽게 사용할 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 자연어를 고급검색기반의 논리식으로 변환하는 검색방법과 히스토리 검색방법을 이용할 경우 검색을 하는 이용자들의 편의성이 증대될 것이다.