웹 2.0 기반 RSS 데이터 수집 엔진의 설계 및 구현

A Design and Implementation of RSS Data Collecting Engine based on Web 2.0

기존의 웹 서비스가 정적이고 수동적인데 반해 최근의 웹 서비스는 점차 동적이고 능동적으로 변화하고 있는데, 이러한 웹 서비스 변화의 흐름을 잘 반영하는 것이 웹 2.0이다. 웹 2.0의 특징은 사용자가 능동적으로 참여하여 정보를 생산하는 것인데, 이렇게 되면, 생산되는 정보의 양이 지속적으로 증가하게 되므로 더 빠르고 정확한 정보를 공유할 필요가 있다. 이러한 필요성을 충족시키는 기술이 웹 2.0의 웹 신디케이션 기술과 태그 기술이다. 웹 신디케이션은 웹 사이트의 내용을 다른 사이트나 사용자가 받아볼 수 있도록 피드를 만든다. 태그는 정보의 핵심이 되는 단어로, 여러 인터넷 사용자들이 태그를 통한 검색으로 좀 더 빠른 정보의 공유를 가능하게 한다. 이 논문에서는 웹 2.0의 핵심 기술인 웹 신디케이션과 태그의 활용을 높이기 위한 방법으로 데이터 수집 엔진을 만들어 데이터를 효율적으로 관리하는 기법을 제안하였다. 데이터 수집 엔진은 데이터베이스에 저장된 사용자의 웹 사이트 정보를 이용하여 사용자의 웹 사이트에 접속하여 업데이트된 데이터를 수집한다. 이 논문에서 제안한 데이터 수집 엔진을 사용하여 실험한 결과 기존의 기법에 비해 검색 속도가 최대 3.14배 향상되었고, 연관 태그를 구성하는데 사용되는 데이터 건수가 최대 66%까지 감소함을 확인할 수 있었다.

The environment of web service has changed a great deal due to the progress of internet technology and positive participation of users. The established web service is static and passive, but the recent web service is becoming dynamic and active. Web 2.0 reflects current web service change well. The primary feature of web 2.0 is positive participation of users. Since the size of generated information is becoming larger, it is highly required to share the information fast and correctly. The technology to satisfy this need is web syndication and tagging in web 2.0. The web syndication makes feeds for another site or users to receive the content of web site. In addition, the tagging is the kernel of a information. Many internet users share rapidly the information through tag search. In this paper, we propose the efficient technique to improve the web 2.0 technology such as web syndication and tagging by using the data collection engine. Data collection engine has stored in a database, a user's Web site to use the information. and it has a user's Web site with access to updated data to collect. The experimental results show that our approach can improve the search speed up to 3.14 times better than the existing method and reduce the size of data up to 66% for building associated tags.