KR101057075B1 - 정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 - Google Patents

Abstract

정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 개시한다.

본 발명에 따른 정보 검색 방법은 문서를 수집하고 수집된 문서의 키워드를 추출하는 데이터 수집 단계, 검색자에 의해 질의어가 입력되는 질의입력단계, 질의어와 키워드 또는 키워드 사이의 주제 랭크(topic rank)를 계산하여 키워드 중 질의어와 연관되는 연관 주제를 선정하는 연관 주제 생성 단계, 선정된 연관 주제의 질의어로부터의 연관도를 가중치로 부여하여 가중치 벡터를 형성하는 연관 질의어 생성 단계 및 가중치 벡터를 이용하여 질의어와 연관된 문서들을 제공하는 문서 검색 단계를 포함한다.

정보 검색, 주제 랭크, 가중치 벡터, 단어 벡터

Description

정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체{Method for searching information and computer readable medium storing thereof}

본 발명은 정보를 검색하는 방법과 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 주제 랭크를 통하여 연관 주제와 연관 질의어를 형성하는 방법과 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것이다.

인터넷의 사용이 더욱 증가하고, 그에 따라서 인터넷을 통하여 접할 수 있는 정보의 양도 증가하고 있다. 이에 따라서 정보 검색의 필요성은 더욱 높아가고, 중요성도 커지고 있다. 그러나 정보의 양이 증가함에 따라서 정보를 검색하는 사용자인 검색자가 구하고자하는 정보를 정확히 찾아내기는 더욱 어려워지고 있다.

초기에 인터넷에서 제공되는 정보 검색의 결과는 일일이 사람이 정보를 모으고, 우선 순위를 매기는 방식으로 얻어질 수 있었고, 그러한 결과를 검색자의 요구에 따라서 제공하는 것이었다.

인터넷 상의 정보의 양이 방대해지면서 종전의 방법은 한계에 도달하였고, 그에 따라서 검색 로봇에 의하여 정보를 수집하고, 기계적인 처리를 통하여 분류하여 제공하는 방법이 보편화되어왔다. 그러나 이러한 기계적인 처리에 의한 정보 검색의 결과는 검색자가 원하는 결과를 정확히 제공하지 못하여, 정보 검색 결과에서 다시 검색자가 원하는 정보를 찾아야 하는 불편함이 야기되어 왔다.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 상기 문제점을 해결하기 위하여, 검색자의 요구를 만족시킬 수 있는 정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는 데에 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 다음과 같은 정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다.

본 발명에 의한 정보 검색 방법은 문서를 수집하고 수집된 상기 문서의 키워드를 추출하는 데이터 수집 단계, 검색자에 의해 질의어가 입력되는 질의입력단계, 상기 질의어와 상기 키워드 또는 상기 키워드 사이의 주제 랭크(topic rank)를 계산하여 상기 키워드 중 상기 질의어와 연관되는 연관 주제를 선정하는 연관 주제 생성 단계, 선정된 상기 연관 주제의 상기 질의어로부터의 연관도를 가중치로 부여하여 가중치 벡터를 형성하는 연관 질의어 생성 단계 및 상기 가중치 벡터를 이용하여 상기 질의어와 연관된 문서들을 제공하는 문서 검색 단계를 포함한다.

상기 질의어와 상기 키워드 사이의 주제 랭크 TR(K,w)와 상기 키워드 사이의 주제 랭크 TR(w_i, w_j)는 하기 식에 의해 계산될 수 있다.

여기서, K는 질의어, w, w_i, w_j는 키워드, DF(K,w)는 K와 w가 함께 들어있는 문서 빈도, DF(w_i, w_j)는 w_i와 w_j가 함께 들어있는 문서 빈도, DF(w) 또는 DF(w_j)는 w 또는 w_j가 들어있는 문서 빈도, p(w) 또는 p(w_j)는 w 또는 w_j가 문서에 들어 있는 확률, α, β는 가중치로 양의 실수, i, j는 추출된 상기 키워드의 수 이하의 서로 다른 값을 가지는 양의 정수이다.

상기 연관 주제 선정 단계는, 상기 질의어와 상기 키워드 사이의 주제 랭크 TR(K, w) 또는 상기 키워드 사이의 주제 랭크 TR(w_i, w_j)가 소정의 값 이상인 경우에 연결 관계를 형성하고, 상기 연결 관계가 상기 질의어로부터 M개 이하인 키워드를 상기 연관 주제로 선정할 수 있다(M은 1보다 큰 양의 정수).

상기 가중치 벡터 WM는, 상기 연관 주제와 상기 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크를 결합하도록 하기의 식에 의해 형성될 수 있다.

여기서, w_k는 k번째 연관 주제, TR_k는 k번째 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크, N은 선정된 연관 주제의 수, k는 1과 N 사이의 정수이다.

상기 가중치 벡터 WM은, 상기 연관 주제와 상기 연관 주제의 상기 질의어 방 향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크를 상기 질의어와 상기 연관 주제 사이의 연결 관계의 개수인 깊이를 반영하여 결합하도록, 하기의 식에 의해 형성될 수 있다.

여기서, w_k는 k번째 연관 주제, TR_k는 k번째 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크, depth_k는 상기 질의어와 k번째 연관 주제 사이의 연결 관계의 개수인 깊이, dTR_k는 k번째 연관 주제의 깊이 가중 주제 랭크, N는 선정된 연관 주제의 수, k는 1과 N 사이의 정수이다.

상기 데이터 수집 단계는, 수집된 상기 문서의 키워드를 이용하여 각각 해당 문서를 나타내는 단어 벡터인 특성키워드벡터를 형성하고, 상기 문서 검색 단계는, 상기 특성키워드벡터와 상기 가중치 벡터를 비교하여 상기 질의어와 관련된 문서들을 선정하여 제공할 수 있다.

상기 문서 검색 단계에서 제공된 문서 중 상기 검색자에 의하여 선택되는 문서의 키워드를 분석하여, 선택율이 소정의 임계값 이하인 문서에 포함된 키워드를 상기 연관 주제에서 제거하는 사용자 피드백 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명에 의하면, 특정 질의어에 부합하는 연관 질의어를 형성하여 연관 주제 및 연관 문서를 검색자에게 제공하고, 검색자의 피드백 정보를 이용하여, 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, 검색자가 입력한 질의어와 연관되는 연관 주제 및 연관 질의어를 형성하여, 검색자가 정확한 질의어를 입력하지 않아도 검색자가 원하는 정보를 정확하게 선택할 수 있도록 한다.

이하, 본 발명의 실시 예들에 따른 정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하지만, 본 발명이 하기의 실시 예들에 한정되는 것은 아니며, 해당 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양한 다른 형태로 구현할 수 있을 것이다. 즉, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니된다. 본문에 설명된 실시 예들에 의해 한정되는 것이 아니므로 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이러한 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 벗어나지 않고, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.

어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해될 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석될 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구비하다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해될 것이다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 정보 검색 방법을 구현하기 위한 정보 검색 시스템의 구성을 나타내는 개략도이다.

도 1을 참조하면, 정보 검색 시스템(1)은 네트워크(100)를 통하여 연결되며 크게 제어부(1000)와 저장부(2000)로 이루어진다. 제어부(1000)는 수집부(1100), 분석부(1200), 색인부(1300), 주제 랭크 처리부(1400), 연관 질의어 생성부(1500), 검색부(1600), 언어 분석부(1700), 제공부(1800), 사용자 피드백 처리부(1900) 등을 포함할 수 있다. 저장부(2000)는 주 저장부(2100), 색인 저장부(2200), 로그 저장부(2300) 등을 포함할 수 있다. 제어부(1000)는 네트워크(100)를 통하여 인터넷 문서(10) 또는 검색자 장치(200)와 연결되어 정보를 수집하고 제공하도록 구성되어 있다.

수집부(1100)는 네트워크(100)를 통하여 인터넷 문서(10)들을 수집하여 번역하여 각각의 인터넷 문서(10)별로 인터넷 문서 구조체를 생성할 수 있다. 수집부(1100)의 자세한 기능과 구성은 후술하도록 한다. 인터넷 문서(10)는 인터넷 상에 텍스트를 포함하는 정보를 담고 있는 각종 웹페이지(web page) 등의 문서를 포괄하여 통칭하는 의미이다. 구체적으로 살펴보면 인터넷 문서(10)에는 예를 들면, 통상적인 웹페이지, 블로그, 뉴스 기사 등이 포함될 수 있다. 이 외에 텍스트(text)를 포함하거나 텍스트로 나타낼 수 있는 정보를 담고 있는 것은 모두 해당될 수 있다. 예를 들면 특정 커뮤니티(community, 예를 들면 카페, 클럽, 동호회 등의 이름으로 불리운다)의 각종 게시물, 각종 회사 또는 개인의 웹 사이트(web site)에 포함된 웹 페이지, 언론사 또는 포털 사이트(portal site) 등에 기재된 뉴 스 기사, 각종 블로그(blog)에 게시된 포스트(post) 등이 인터넷 문서(10)에 포함될 수 있다. 또한 인터넷 문서(10)는 텍스트 정보 뿐만 아니라, 그림, 동영상, 음악 등 각종 멀티미디어 데이터(multimedia data)를 포함할 수 있음은 물론이다. 특히, 주로 멀티미디어 데이터로 구성되는 인터넷 문서(10)의 경우에도 제목 등 텍스트로 이루어진 정보를 포함할 수 있다.

분석부(1200)는 수집된 인터넷 문서(10), 구체적으로는 수집부(1100)에서 생성한 인터넷 문서 구조체들을 분석하여 키워드, 특성키워드벡터 등을 포함하는 분석정보들을 각각 생성할 수 있다. 색인부(1300)는 수집된 인터넷 문서(10)와 분석정보들을 색인(index)하여 키워드와 특성키워드벡터를 포함하는 색인 정보를 생성할 수 있다. 수집된 인터넷 문서(10), 인터넷 문서 구조체, 분석 정보 및 색인 정보는 주 저장부(2100)에 저장될 수 있으며, 분석부(1200) 또는 색인부(1300)는 각각 수집부(1100) 또는 분석부(1200)로부터 정보를 받거나, 주 저장부(2100)에 저장된 정보를 사용할 수 있다. 분석부(1200)의 자세한 기능과 구성은 후술하도록 한다.

특성키워드벡터는 인터넷 문서(100), 구체적으로는 개별 인터넷 문서 구조체별로 생성되어, 개별 인터넷 문서(100)가 담고 있는 정보의 특성을 단어 벡터(vector)의 형식으로 나타낸다. 단어 벡터는 개별 인터넷 문서(100)의 특성을 나타내는 키워드 및 각 키워드의 가중치를 포함하고 있다. 가중치는 각 키워드의 단어빈도(TF, Term Frequency) 및 각 키워드가 인터넷 문서 집합에서 나타나는 빈도의 역인 역문서빈도(IDF, Inverse Document Frequency) 등을 이용하여 구한다. 단 어빈도는 개별 인터넷 문서에 특정 키워드의 출현횟수로써 특정 키워드가 인터넷 문서의 내용을 얼마나 대표하는가에 대한 척도이다. 또한 역문서빈도는 인터넷 문서 집합에서 특정 키워드가 출연하는 인터넷 문서 수의 비율의 역으로, 적은 인터넷 문서에서 나타나는 키워드는 그 키워드가 나타나는 인터넷 문서를 다른 인터넷 문서들과 구별할 수 있는 능력이 크게 된다.

주제 랭크 처리부(1400)는 인터넷 문서(10)로부터 추출된 키워드들 사이의 주제 랭크(topic rank) 또는 검색자 장치(200)를 통하여 검색자가 입력한 질의어와 인터넷 문서(10)들로부터 추출된 키워드 사이의 주제 랭크를 계산하고, 계산된 주제 랭크로부터 연관 주제를 선정할 수 있다. 또한 계산된 주제 랭크를 색인 저장부(2200)에 저장할 수 있다. 주제 랭크를 계산하는 방법에 대해서는 후술하도록 한다.

연관 질의어 생성부(1500)는 상기 연관 주제를 이용하여, 가중치 벡터인 연관 질의어를 생성할 수 있다. 연관 질의어를 생성하는 방법에 대해서는 후술하도록 한다.

검색부(1600)는 상기 가중치 벡터인 연관 질의어와 상기 특성키워드벡터를 비교하여 검색자가 입력한 상기 질의어와 연관된 문서들을 선정할 수 있다.

언어 분석부(1700)는 검색자가 네트워크(100)를 통하여 연결된 검색자 장치(200)를 통하여 입력한 질의어에 대한 언어 분석을 할 수 있다. 언어 분석부(1700)에서는 입력된 상기 질의어의 언어를 판단하고, 상기 질의어가 문장이거나 복수의 단어로 구성된 경우에 핵심 질의어를 분석하여 선정할 수 있다.

제공부(1800)는 검색부(1600)에서 선정된 입력된 상기 질의어와 연관된 문서들을 검색자 장치(200)에 제공한다.

사용자 피드백 처리부(1900)는 제공부(1800)에서 제공된 결과에 대한 검색자의 선택 결과를 로그 저장부(2400)에 저장하고, 그 결과를 연관 질의어 선정에 반영할 수 있다.

저장부(2000)는 주 저장부(2100) 외에도 색인정보와 주제 랭크를 저장하는 색인 저장부(2200), 검색자들의 로그정보를 포함하는 검색자 정보를 저장하는 로그 저장부(2300)를 포함한다. 이들 주 저장부(2100), 색인 저장부(2200) 및 로그 저장부(2300)는 각각 물리적으로 구분되는 저장 장치일 수도 있으나, 하나 또는 복수의 저장 장치를 논리적으로 구분하는 구분 단위일 수도 있다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 정보 검색 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 1 및 2를 참조하면, 수집부(1100)를 통하여 인터넷 문서(10)를 수집한다(S112). 수집부(1100)는 특정 종류의 인터넷 문서(10)를 수집할 수도 있고, 광범위한 종류의 인터넷 문서(10)를 수집할 수도 있다. 예를 들면, 뉴스 기사 또는 블로그에 게시된 포스트 등 특정 종류의 인터넷 문서(10)를 수집할 수도 있고, 그 외에 회사 또는 개인의 통상적인 웹페이지, 특정 커뮤니티의 게시물, 멀티미디어 데이터 등의 광범위한 종류의 인터넷 문서(10)를 수집할 수도 있다. 이는 검색자에게 제공하고자 하는 정보 검색 시스템(1)의 서비스 종류에 따라서 결정될 수 있다.

분석부(1200)에서 인터넷 문서(10)를 분석하여 각 인터넷 문서(10)를 나타내는 키워드를 추출한다(S114). 상기 키워드와 함께, 인터넷 문서(10)가 담고 있는 정보의 특성을 단어 벡터의 형태로 나타낸 특성키워드벡터를 형성한다(S116). 상기 키워드는 해당 인터넷 문서(10)에서 의미를 가지는 적어도 하나의 단어이며, 상기 특성키워드벡터는 상기 키워드 및 키워드의 가중치를 포함하는 단어 벡터이다.

반면, 검색자 장치(200)를 통하여 검색자가 질의어를 입력하면(S122), 언어 분석부(1700)에서 질의어를 분석한다(S124) 검색자 장치(200)는 네트워크(100)를 통하여 정보 검색 시스템(1)과 연결될 수 있다. 네트워크(100)는 유선, 무선의 인터넷, 로컬 랜, 인트라넷 등을 포함할 수 있다. 언어 분석부(1700)에서는 검색자가 입력한 상기 질의어의 입력 언어, 형식 등을 분석하여 적어도 하나의 핵심 질의어를 분류하여 이후 과정에서 질의어로 대체하여 사용할 수 있다. 이후, 질의어라고 기재하는 것은 입력된 하나의 질의어 또는 분류된 하나의 핵심 질의어일 수도 있으나, 분류된 적어도 2개의 핵심 질의어의 조합일 수도 있다. 또한 이후, 질의어라고 기재하는 것은 입력된 언어로 된 질의어 또는 핵심 질의어일 수도 있으나, 정보 검색 시스템(1)에서 처리되는 주된 언어로 번역된 것일 수도 있다.

이후, 분석된 상기 질의어(K)에 대한 추출된 상기 키워드(w)의 주제 랭크 TR(K, w)와 상기 키워드 사이의 주제 랭크 TR(w_i, w_j)를 계산한다(S130). 상기 주제 랭크 TR(K,w)와 TR(w_i, w_j)는 하기 식에 의해 계산될 수 있다.

K는 질의어, w, w_i, w_j는 키워드, DF(K,w)는 K와 w가 함께 들어있는 문서 빈 도, DF(w_i, w_j)는 w_i와 w_j가 함께 들어있는 문서 빈도, DF(w) 또는 DF(w_j)는 w 또는 w_j가 들어있는 문서 빈도, p(w) 또는 p(w_j)는 w 또는 w_j가 문서에 들어 있는 확률, α, β는 가중치로 양의 실수, i, j는 추출된 상기 키워드의 수 이하의 서로 다른 값을 가지는 양의 정수이다. 즉, w는 추출된 상기 키워드 중 임의의 키워드를 의미하며, w_i와 w_j는 추출된 상기 키워드 중 서로 다른 키워드를 의미한다.

구체적으로 살펴보면, 주제 랭크 TR(K, w)는 질의어(K)에 대한 키워드(w)의 연관도를 나타낸다. 또한 주제 랭크 TR(w_i, w_j)는 하나의 키워드(w_i)에 대한 다른 키워드(w_j)의 연관도를 나타낸다. DF(K, w)와 DF(w)는 각각 (K 및 w)와 (w)의 문서 빈도(Document Frequency)를 나타낸다. 마찬가지로 DF(w_i, w_j)와 DF(w_j)는 각각 (w_i 및 w_j)와 (w_j)의 문서 빈도(Document Frequency)를 나타낸다. 문서 빈도란 수집된 문서 중에서 해당 키워드 또는 질의어가 포함되어 있는 문서의 수를 의미한다(여기에서 문서란, 수집된 개별 인터넷 문서(10)를 의미한다). 즉, DF(K, w)는 질의어(K)와 키워드(w)가 함께 들어있는 문서의 빈도이고, DF(w)는 키워드(w)가 들어있는 문서의 빈도이다. 또한 DF(wi, wj)는 서로 다른 2개의 키워드(w_i, w_j)가 함께 들어있는 문서의 빈도이고, DF(wj)는 키워드(w_j)가 들어있는 문서의 빈도이다.

따라서 TR(K, w)와 TR(w_i, w_j) 그리고 DR(K, w)와 DR(w_i, w_j)는 K와 w가 wi와 wj로 바뀌었을 뿐 실제 사용되는 수식은 동일하다. 따라서 이후의 설명에서 함수적 인 표현으로 TR(x, y)와 DR(x, y)로 사용하여 설명하도록 한다(x, y는 질의어 또는 키워드). 마찬가지로 DF(w) DF(w_j)도 함수적인 표현으로 DF(y)로 사용하여 설명하도록 한다. 이 경우, p(w) 또는 p(w_j)도 p(y)로 사용하여 설명하도록 한다.

주제 랭크 TR(x, y) 공식의 첫 번째 부분인 DF(x, y)/DF(y)는 y가 들어있는 문서 중에서 x와 y가 함께 들어있는 문서의 비율을 의미한다. 따라서 DF(x, y)/DF(x)의 값이 클수록, x와 y의 연관성은 높아진다.

그러나, 예를 들면, DF(y)가 1이고, DF(x, y)가 1인 경우의 경우와 같이, DF(y)와 DF(x, y)의 값이 모두 작은 경우에 x와 y의 연관성이 정말로 높은지를 판단하기는 어려울 수 있다. 즉, 수많은 문서 중에서 극히 드물게 y가 x와 함께 존재하는 문서가 있다고 하여도, 이것이 x와 y의 연관성이 높다고 보기에는 어려움이 있을 수 있다.

반대로, DF(y)와 DF(x, y)가 모두 큰 값, 예를 들면 전체 문서의 수에 가까울 경우에도 x와 y의 연관성이 정말로 높은지를 판단하기는 어려울 수 있다. 즉, x와 y가 모두 자주 사용되는 것이라는 의미일 뿐, 연관성을 부여하기에는 어려움이 있다. 예를 들면, 영문에서 a, the, is, of와 같은 것이 x와 y로 선정된 경우를 생각할 수 있다.

주제 랭크 TR(x, y) 공식의 두 번째 부분인 -p(y)log(p(y))는 x와 y의 연관성에 정확도를 부여하기 위하여 사용될 수 있다. 이하에서 주제 랭크 TR(x, y) 공식의 두 번째 부분인 -p(y)log(p(y))는 엔트로피(entropy) 부분이라고 불리울 수 있다. 엔트로피 부분에 의하여, p(y)가 0 이거나 1 인 경우에는 TR(x, y)는 0이 될 수 있다. 따라서 엔트로피 부분에 의하여 y가 문서들 중에 존재하는 확률인 p(y)가 0에 근접하거나 1에 근접하는 경우에 발생할 수 있는 연관도의 부정확성을 최소화할 수 있다.

즉, 주제 랭크 TR(x, y)는 x와 y 사이의 연관성을 기계적(공식의 첫 번째 부분)으로 계산할 경우에 발생할 수 있는 오류를 엔트로피 부분(공식의 두 번째 부분)으로 보완하여 정확도를 향상시킬 수 있다. α, β는 각각 주제 랭크 TR(x, y) 공식의 첫 번째 부분과 두 번째 부분 사이의 영향도를 위하여 부여되는 가중치로, 양의 실수를 사용할 수 있다. 예를 들면, α=3, β=2를 사용하여 주제 랭크 TR(x, y)를 계산할 수 있다.

주제 랭크 TR(K, w), TR(w_i, w_j)은 검색자에 의한 질의어(K)가 입력된 단계에서 계산이 될 수 있다. 그러나 색인 저장부(2200)에 저장된 키워드(w)로부터 주제 랭크를 미리 계산하여 색인 저장부(2200)에 함께 저장할 수도 있다. 또는 주제 랭크 TR(K, w)는 질의어(K)가 입력된 단계에서 계산되고, 주제 랭크 TR(w_i, w_j)은 미리 계산하여 저장될 수도 있다.

주제 랭크 TR(K, w) 또는 TR(w_i, w_j)을 미리 계산하는 경우, 수집된 인터넷 문서(10)의 키워드가 추출될 때마다 진행되도록 설정할 수도 있고, 특정 시점마다 주제 랭크가 계산되도록 설정할 수도 있다. 이와 같이, 각 키워드 사이의 주제 랭크가 특정 시점마다 계산되도록 설정한 경우, 1일에 한번, 1주일에 한번, 1달에 한 번 등 수집된 인터넷 문서(10)의 양을 고려하여 시점을 정할 수 있고, 상대적으로 정보 검색 시스템(1)의 부하가 적은 시점, 즉 심야와 같이 검색자의 이용이 적은 때에 진행되도록 설정할 수 있다. 그 후 검색자 장치(200)를 통하여 검색자가 질의어(K)를 입력하면(S122), 언어 분석부(1700)에서 질의어를 분석하고(S124), 상기 질의어에 해당하는 키워드에 대하여 계산되어 미리 저장된 값을 랭크 저장부(2300)로부터 읽어와서 주제 랭크 TR(K, w)로 사용할 수 있다.

따라서, 특정한 키워드(w)에 대한 DF(K, w), DF(w), p(w) 등은 검색 시점에 따라서 그 값이 달라질 수 있다. 이를 통하여 시간의 흐름을 반영한 검색 결과를 얻을 수 있다.

주제 랭크 TR(K, w) 또는 TR(w_i, w_j)을 미리 계산하는 경우, 질의어가 입력될 때마다 계산을 하기 때문에 발생할 수 있는 시간 지연을 방지할 수 있다.

주제 랭크 TR(K, w) 및 TR(w_i, w_j)의 계산 후, 연관 주제를 선정한다(S132) 상기 연관 주제를 선정하기 위하여 주제 랭크 TR(K, w) 및 TR(w_i, w_j)이 소정의 값 이상인 경우를 연결 관계로 형성한다. 예를 들어, 질의어(K)로부터 상기 소정의 값 이상의 주제 랭크 TR(K, w)를 가지는 키워드(w)는 질의어(K)와의 사이에 연결 관계를 가진다고 정의한다. 또한 주제 랭크 TR(w_i, w_j)가 상기 소정의 값 이상인 경우에 키워드(w_i)와 키워드(w_j) 사이에는 연결 관계를 가진다고 정의한다.

이러한 연결 관계가 정의되면, 질의어(K)와 직접 연결 관계를 가지지 못하는 키워드라도 다른 키워드를 통하여 질의어(K)와 연결 관계를 가질 수 있다. 예를 들면, 질의어(K)와 키워드(w₁)가 연결 관계를 가지고, 질의어(K)와 키워드(w₁₁)는 직접 연결 관계를 가지지 못하는 경우에도, 키워드(w₁)와 키워드(w₁₁)가 연결 관계를 가지는 경우, 질의어(K)와 키워드(w₁₁)는 키워드(w₁)를 통하여 연결 관계를 가질 수 있다. 이런 경우, 질의어(K)와 키워드(w₁₁) 사이에는 2개의 연결 관계가 있다고 정의할 수 있고, 이러한 연결 관계의 개수를 깊이라고 정의한다. 이와 같이, 질의어(K)와의 사이에 연결 관계가 소정의 M개 이하, 즉 질의어(K)와의 사이의 깊이가 M 이하인 키워드를 연관 주제로 선정할 수 있다. 이에 대해서는 뒤에서 자세히 설명하도록 한다.

선정된 상기 연관 주제에 연관도를 가중치로 부여하여, 가중치 벡터인 연관 질의어를 생성한다(S134). 가중치 벡터 WM인 연관 질의어는 주제 랭크 TR(K, w) 또는 TR(w_i, w_j)을 감안하여 하기 식과 같이 형성할 수 있다.

여기서, w_k는 k번째 연관 주제, TR_k는 k번째 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크, N은 선정된 연관 주제의 수, k는 1과 N 사이의 정수이다.

또는 가중치 벡터 WM인 연관 질의어는 주제 랭크 TR(K, w) 또는 TR(w_i, w_j)에 질의어(K)와 선정된 상기 연관 주제 사이의 깊이를 감안하여 하기 식과 같이 형 성할 수 있다.

여기서, w_k는 k번째 연관 주제, TR_k는 k번째 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크, depth_k는 상기 질의어와 k번째 연관 주제 사이의 연결 관계의 개수인 깊이, dTR_k는 k번째 연관 주제의 깊이 가중 주제 랭크, N는 선정된 연관 주제의 수, k는 1과 N 사이의 정수이다.

가중치 벡터 WM인 연관 질의어를 형성하는 구체적인 예시는 뒤에서 자세히 설명하도록 한다.

검색부(1600)에서는 질의어(K)에 대하여 형성된 가중치 벡터 WM을 상기 특성키워드벡터와 비교하여, 질의어(K)와 관련되는 인터넷 문서(10)들을 선정한다(S140). 가중치 벡터 WM과 상기 특성키워드벡터는 모두 단어 벡터로, 두 단어 벡터의 거리 또는 두 단어 벡터 사이의 각도 등을 고려하여, 연관도가 높은 인터넷 문서(10)를 선정할 수 있다. 이와 같이 연관도가 높은 선정된 인터넷 문서(10)를 연관 문서라고 한다.

제공부(1800)에서는 앞서 선정된 연관 문서를 검색자에게 제공한다(S150). 상기 연관 문서는 가중치 벡터 WM와 가까운 특성키워드벡터를 가지는 순서로 정리된 연관 문서의 목록을 검색자에게 제공될 수 있다. 이와 같이, 검색자의 질의어에 부합되는 연관 질의어를 형성하여, 검색자가 정확한 질의어를 입력하지 않아도 검색자가 원하는 정보를 정확하게 검색할 수 있도록 도와줄 수 있다.

검색자가 검색자 장치(200)를 통하여 제공된 상기 연관 문서 중 어떤 것을 선택하였는지의 여부는 사용자 피드백 처리부(1900)를 통하여 로그 저장부(2300)에 저장될 수 있다. 이러한 검색자에 의한 사용자 피드백은 연관 질의어 생성(S134) 시에 반영하여 검색자의 선택 여부가 반영되도록 할 수 있다(S160). 구체적으로는 다른 연관 문서들과 비교하여, 검색자의 선택 비율이 낮아서 소정의 임계값을 넘지 못하는 경우 연관도가 떨어지는 것으로 판단하여, 연관 질의어 생성 시에 가중치에 추가로 반영할 수 있다.

또는 제공부(1800)에서는 선정된 상기 연관 주제를 키워드(K)와의 연결 관계를 나타나도록 검색자에게 제공할 수 있다. 이 경우, 검색자가 상기 연관 주제 중 특정한 것을 선택하면, 선택된 연관 주제를 키워드(K)로 설정하여, 새로운 연관 주제를 선정하여 검색자에게 제공할 수 있다. 또는 선택된 연관 주제가 키워드(K)로 입력된 것과 같이 연관 문서를 선정하여 검색자에게 제공할 수 있다.

도 3 내지 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 수집부와 분석부의 구성을 나타내는 개략도이다. 도 3 내지 도 4에서는 블로그의 포스트를 예로 들어, 수집된 인터넷 문서가 검색자에게 제공될 수 있는 형태로 저장되는 과정을 살펴보도록 한다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수집부의 구성을 나타내는 개략도이다.

도 3을 참조하면, 인터넷 문서(10) 및 그 주변 정보는 다양한 언어로 기술될 수 있기 때문에 먼저 언어판단모듈(1110)에서 한국어, 일본어, 중국어, 영어 등의 작성 언어를 판단할 수 있다. 그리고 인터넷 문서 수집모듈(1122) 및 주변 정보 수집모듈(1124)로 구성된 수집 모듈에서 인터넷 문서(10) 및 그 주변 정보를 함께 수집할 수 있다. 인터넷 문서(10)가 예를 들면, 블로그의 하나의 포스트인 경우 인터넷 문서 수집 모듈(1122)은 블로그에서 제공하는 RSS/ATOM 등의 피딩(feeding)을 제공하는 주소를 판단하여 인터넷 문서(10)를 수집할 수 있다. 그러나 모든 인터넷 문서(10)가 피딩을 제공하는 주소가 제공되는 것이 아니다. 예를 들면, 대다수의 블로그는 최근의 포스트의 일부만을 제공하므로 이러한 경우에는 포스트 본문 추출을 통하여 인터넷 문서(10)를 수집할 수 있다. 마찬가지로 주변 정보 수집모듈(1124)에서는 댓글, 트랙백을 포함하는 그 주변 정보를 추출하여 수집할 수 있다.

이와 같이 수집된 인터넷 문서(10) 및 그 주변 정보는 원래 형태와 달리 개별적으로 수집된 상태이므로 콘텐츠 복원모듈(230)을 통해 구조화 과정을 거칠 수 있다. 예를 들면 블로그의 포스트를 수집하는 경우, 포스트 전체 본문 추출, 댓글, 트랙백 정보 연결, 기존 HTML 포스트 내용 추출 및 RSS/ATOM 형식으로의 구조화 등의 과정을 통하여 분석되고 복원될 수 있다. 또한 언어판단모듈(1110)에서 판단된 언어에 따라 자동번역모듈(1140)은 제공하고자 하는 언어와 다른 언어로 작성된 인터넷 문서(10) 및 그 주변 정보를 제공하고자 하는 언어로 자동 번역을 통하여 번역할 수 있다. 콘텐츠 복원모듈(1130)에서 복원된 인터넷 문서(10) 및 그 주변 정보와 자동번역모듈(1140)의 번역 결과는 단위 구조체 생성모듈(1150)에서 하나의 인터넷 문서(10), 예를 들면 블로그의 경우 하나의 포스트별로 인터넷 문서 구조체 로 생성할 수 있다. 인터넷 문서 구조체는 예를 들면, XML 형식 또는 RSS 형식 등 컴퓨터와 같은 기계가 처리할 수 있는 형식으로 생성할 수 있다.

이와 같이 생성된 인터넷 문서 구조체는 주 저장부(2100)에 저장되며, 분석부(1200)는 직접 수집부(1100)로부터 인터넷 문서 구조체를 받거나 주 저장부(2100)에 저장된 인터넷 문서 구조체를 불러서 분석 작업을 할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 분석부의 구성을 나타내는 개략도이다.

도 4를 참조하면, 분석부(1200)는 수집부(1100)에 의하여 수집되고 생성된 인터넷 문서 구조체를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하여 분석 정보를 생성할 수 있다. 분석부(1200)는 수집부(1100)에서 생성된 인터넷 문서 구조체 또는 주 저장부(2100)에 저장된 인터넷 문서 구조체를 받아서 개체명 분석모듈(1210)에서 개체명 분석을 하여 주요 개체명을 추출할 수 있다. 개체명 분석은 인터넷 문서 구조체가 가지고 있는 텍스트를 분석하여 사람이름, 기업명, 상품명, 서비스명, 날짜 등 의미를 가진 단어를 추출하는 것으로 개체명 사전과 추출규칙을 통해 추출할 수 있다. 그런 후 추출된 주요 개체명과 인터넷 문서 구조체에 포함된 정보를 특성추출모듈(1220)에서 통계적으로 분석하여 인터넷 문서 구조체를 대표하는 키워드를 추출할 수 있다.

자동분류모듈(1230)은 인터넷 문서 구조체들을 자동으로 분류할 수 있다. 이러한 자동 분류는 미리 정의된 분류목록(1232)과 분류목록(1232)에 따른 기계학습데이터(1234)를 기반으로 분류될 수 있다. 자동 분류는 분류대상의 차이가 명확할 경우에 그 성능이 높으며, 비슷한 군에서의 분류는 성능이 낮아지는 경향이 나타낼 수 있다. 특히 다단계 분류의 경우는 분석률이 떨어질 수 있다. 예를 들어 스포츠, 사회, 경제 등의 큰 카테고리의 분류는 시스템으로는 어느 정도 가능하지만, 스포츠의 구기종목을 야구, 배구, 농구 등으로 분류하는 것은 전자에 비해 상대적으로 분석률이 떨어질 수 있다. 자동분류모듈(1230)은 예를 들면, 베이지언(Bayesian), SVM(Support Vector Machine)과 같은 알고리즘을 통해 구현될 수 있다. 이때 본 자동분류모듈(1230)은 최상위 카테고리만으로 자동분류할 수 있다. 다단계 카테고리로 자동분류를 하는 경우 정확도가 떨어지고 기계학습을 하기 위한 시스템의 부담이 커지기 때문이다.

자동군집모듈(1240)은 자동분류된 인터넷 문서 구조체들을 각 분류 카테고리 별로 군집화 과정을 거친다. 자동군집은 인터넷 문서 구조체들을 시스템이 통계적으로 임의의 단위로 군집할 수 있다. 자동군집모듈(1240)은 예를 들면, K-means 알고리즘 등을 사용하여 구현될 수 있다. 이렇게 군집된 인터넷 문서 구조체들은 정보량 측정모듈(1250)에서 정보량 지수가 측정될 수 있다. 키워드와 이러한 정보량 지수를 결합하여 생성되는 특성키워드벡터는 각 인터넷 문서 구조체를 대표하는 단어 벡터로 검색을 위하여 사용될 수 있다. 추출된 키워드와 생성된 특성키워드벡터를 포함하는 분석 정보는 다시 주 저장부(2100)에 저장될 수 있다.

이와 같이 주 저장부(2100)에 저장된 인터넷 문서 구조체는 전술한 정보 검색 방법에 의하여 검색자가 이용하기 편리한 형태로 제공될 수 있다

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 연관 주제를 선정하는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.

도 5를 참조하면, 질의어(K)와 다수의 키워드(w₁, w₂, w₃, w₄, w₅, w₁₁, w₁₂ 등을 말하며, 이하에서 전체로 설명할 때는 w라 함) 사이의 연관 관계를 나타낸다. 여기에서 질의어(K)와 키워드(w) 또는 키워드(w)들 사이의 연관 관계가 점선 또는 실선으로 나타나 있다. 상기 연관 관계 중, 실선으로 나타낸 것은 TR(K, w) 및 TR(w_i, w_j)이 상기 소정의 값 이상으로 연결 관계를 형성한 것에 해당하고, 점선인 경우는 TR(K, w) 및 TR(w_i, w_j)이 상기 소정의 값보다 작은 경우로 연결 관계를 형성하지 못한 것에 해당한다. 즉 질의어(K)와 키워드(w₁, w₂, w₃, w₄)는 연결 관계를 형성하나, 질의어(K)와 키워드(w₅)는 연결 관계를 형성하지 못한다. 또한 키워드(w₁)과 키워드(w₁₁, w₁₃)는 연결 관계를 형성하나, 키워드(w₁)과 키워드(w₁₂)는 연결 관계를 형성하지 못한다. 따라서 질의어(K)와 키워드(w₁₁)은 키워드(w₁)을 통하여 연결 관계를 가질 수 있다. 이 경우, 질의어(K)와 키워드(w₁₁) 사이에 연결 관계인 실선이 2개이므로, 질의어(K)와 키워드(w₁₁) 사이의 깊이는 2가 된다.

반면, 질의어(K)와 키워드(w₃₄₁, w₃₄₂, w₃₄₃)는 키워드(w₃)과 키워드(w₃₄)를 통하여 연결 관계를 가질 수 있다. 따라서 질의어(K)와 키워드(w₃₄₁, w₃₄₂, w₃₄₃) 사이의 깊이는 3이 된다. 만약에 연관 주제를 선정하기 위한 연결 관계의 수(M)인 깊이를 2라 설정한 경우에는, 질의어(K)와 굵은 실선으로만 연결된 키워드(w₁₁, w₁₃, w₃₄ 등) 는 연관 주제에 선정되나, 질의어(K)와의 사이에 가는 실선이 포함되는 키워드(w₃₄₁, w₃₄₂, w₃₄₃)는 연관 주제에 선정되지 못한다. 이와 같은 과정을 통하여 질의어(K)에 대한 연관 주제를 선정할 수 있다.

도시하지는 않았으나, 임의의 키워드(w)로부터 질의어(K)까지의 연결 관계가 2개 이상의 경로를 형성하는 경우에는 질의어(K)와 상기 임의의 키워드(w) 사이의 깊이가 적은 경로를 선택할 수 있고, 깊이가 동일한 경로가 있는 경우에는 각 연결 관계의 주제 랭크의 값을 고려하여, 하나의 경로를 선택할 수 있다.

또한 연관 질의어인 가중치 벡터 WM을 구할 때에 언급된 k번째 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크인 TR_k란, 예를 들어, k번째 연관 주제가 키워드(w₃₄)인 경우, 키워드(w₃)과 키워드(w₃₄) 사이의 주제랭크를 의미한다. 이는 키워드(w₃₄)로부터 질의어(K) 방향으로 형성된 연결 관계에는 키워드(w₃)가 위치하기 때문이다.

만일 전술한 바와 같이, 검색자에게 선정된 연관 주제를 제공하는 경우, 도 5에 도시된 것과 유사하게, 질의어(K)를 중심으로, 굵은 실선으로만 연결된 키워드(w₁₁, w₁₃, w₃₄ 등)들이 나타나도록 할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제공된 연관 주제 중 키워드(w₃)을 선택하는 경우, 키워드(w₃)을 질의어(K)로 입력한 것과 같이 다시 연관 주제를 선정하거나 연관 문서를 선정하여 검색자에게 제공할 수 있다. 이 경우, 키워드(w₃₄₁, w₃₄₂, w₃₄₃)는 키워드(w₃)와 사이의 깊이는 2이므로, 연관 주제 로 선정되어 검색자에게 제공될 수 있다.

이와 같이, 포괄적인 의미를 가지는 질의어를 입력하여도 검색자가 원하는 정보를 찾을 수 있도록 관련되는 연관 주제 또는 연관 문서를 효율적으로 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터 시스템에서 실행할 수 있는 프로그램으로 작성 가능하다. 또한, 상기 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체로부터 읽혀진 해당 프로그램은 디지털 컴퓨터 시스템에서 실행될 수 있다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, DVD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 정보 검색 방법을 구현하기 위한 정보 검색 시스템의 구성을 나타내는 개략도이다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 정보 검색 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수집부의 구성을 나타내는 개략도이다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 분석부의 구성을 나타내는 개략도이다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 연관 주제를 선정하는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.

<도면의 주요부분에 대한 설명>

1 : 정보 검색 시스템, 10 : 인터넷 문서, 200 : 검색자 장치, 1000 : 제어부, 1100 : 수집부, 1200 : 분석부, 1300 : 색인부, 1400 : 주제 랭크 처리부, 1500 : 연관 질의어 생성부, 1600 : 검색부, 1700 : 언어 분석부, 1800 : 제공부, 1900 : 사용자 피드백 처리부, 2000 : 저장부, 2100 : 주 저장부, 2200 : 색인 저장부, 2300 : 로그 저장부

Claims (8)

1. 문서를 수집하고 수집된 상기 문서의 키워드를 추출하는 데이터 수집 단계;

   검색자에 의해 질의어가 입력되는 질의입력단계;

   상기 질의어와 상기 키워드 또는 상기 키워드 사이의 주제 랭크(topic rank)를 계산하여 상기 키워드 중 상기 질의어와 연관되는 연관 주제를 선정하는 연관 주제 생성 단계;

   선정된 상기 연관 주제의 상기 질의어로부터의 연관도를 가중치로 부여하여 가중치 벡터를 형성하는 연관 질의어 생성 단계; 및

   상기 가중치 벡터를 이용하여 상기 질의어와 연관된 문서들을 제공하는 문서 검색 단계;를 포함하되,

   상기 질의어와 상기 키워드 사이의 주제 랭크 TR(K,w)와 상기 키워드 사이의 주제 랭크 TR(w_i, w_j)는 하기 식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법.

   

   

   여기서,

   K는 질의어, w, w_i, w_j는 키워드, DF(K,w)는 K와 w가 함께 들어있는 문서 빈도, DF(w_i, w_j)는 w_i와 w_j가 함께 들어있는 문서 빈도, DF(w) 또는 DF(w_j)는 w 또는 w_j가 들어있는 문서 빈도, p(w) 또는 p(w_j)는 w 또는 w_j가 문서에 들어 있는 확률, α, β는 가중치로 양의 실수, i, j는 추출된 상기 키워드의 수 이하의 서로 다른 값을 가지는 양의 정수.
2. 삭제
3. 제1 항에 있어서,

   상기 연관 주제 선정 단계는, 상기 질의어와 상기 키워드 사이의 주제 랭크 TR(K, w) 또는 상기 키워드 사이의 주제 랭크 TR(w_i, w_j)가 소정의 값 이상인 경우에 연결 관계를 형성하고, 상기 연결 관계가 상기 질의어로부터 M개 이하인 키워드를 상기 연관 주제로 선정하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법(M은 1보다 큰 양의 정수).
4. 제3 항에 있어서,

   상기 가중치 벡터 WM는,

   상기 연관 주제와 상기 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크를 결합하도록 하기의 식에 의해 형성되는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법.

   

   여기서, w_k는 k번째 연관 주제, TR_k는 k번째 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크, N은 선정된 연관 주제의 수, k는 1과 N 사이의 정수.
5. 제3 항에 있어서,

   상기 가중치 벡터 WM은,

   상기 연관 주제와 상기 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크를 상기 질의어와 상기 연관 주제 사이의 연결 관계의 개수인 깊이를 반영하여 결합하도록, 하기의 식에 의해 형성되는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법.

   

   

   여기서, w_k는 k번째 연관 주제, TR_k는 k번째 연관 주제의 상기 질의어 방향으로 형성된 연결 관계의 주제 랭크, depth_k는 상기 질의어와 k번째 연관 주제 사이의 연결 관계의 개수인 깊이, dTR_k는 k번째 연관 주제의 깊이 가중 주제 랭크, N는 선정된 연관 주제의 수, k는 1과 N 사이의 정수.
6. 제1 항에 있어서,

   상기 데이터 수집 단계는, 수집된 상기 문서의 키워드를 이용하여 각각 해당 문서를 나타내는 단어 벡터인 특성키워드벡터를 형성하고,

   상기 문서 검색 단계는, 상기 특성키워드벡터와 상기 가중치 벡터를 비교하여 상기 질의어와 관련된 문서들을 선정하여 제공하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법.
7. 제6 항에 있어서,

   상기 문서 검색 단계에서 제공된 문서 중 상기 검색자에 의하여 선택되는 문서의 키워드를 분석하여, 선택율이 소정의 임계값 이하인 문서에 포함된 키워드를 상기 연관 주제에서 제거하는 사용자 피드백 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 검색 방법.
8. 제1 항 및 제3 항 내지 제7 항 중의 어느 한 항의 항법을 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.

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