웹(World Wide Web)은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다 웹에서는 일반적으로 검색엔진(Web search engine)을 통해 정보 검색을 수행하지만, 그 결과가 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 웹 페이지에 대한 평가를 조작하는 것을 의도적 조작이라고 부른다. 최근에 가장 각광을 받는 링크 기반 검색 방식에는 의도적 조작이 상대적으로 어렵지만, 링크 기반 검색 방식의 대표격인 구글의 페이지 점수법(PageRank algorithm)도 구글밤처럼 조작할 수 있는 방법이 있다 본 논문에서는 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 웹을 하나의 유향그래프(directed graph)로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼텍스트 링크를 에지(edge)로 표현하며. 하이퍼텍스트 정보관점에서 링크 내역과 대상 페이지(target page) 사이의 유사도(similarity)를 구하고. 이것을 이용하여 페이지 점수화 (PageRank) 접근법의 전이 행렬(transition matrix)을 재구성하는 방법을 취했다 결과적으로 기존의 점수화 방법과 비교하여 효과가 $60\%$ 이상 될 수 있음을 입증했다.
디지털 도서관 시스템의 검색에서 발생하는 가장 큰 문제점은 질의에 있어 사용자의 의도와 시스템의 해석간의 의미적, 형식적 차이가 생긴다는 점에 있다. 우리는 보다 효과적으로 사용자의 의도를 반영할 수 있도록 사용자의 질의를 변환하는 지능적 검색 에이전트를 제안한다. 이를 위해서 의미적 질의 최적화기법에 근거를 둔 변환 알고리즘과 에이전트 아키텍쳐를 정의한다. 제안된 알고리즘은 범용 추론키보다 훨씬 간단하면서도 효과적으로 사용자의 질의를 변환한다.
웹 문서 검색은 인터넷을 통해 정보를 얻는 가장 손쉬운 방법이지만, 사용자의 질의 의도를 충분히 반영하지 못한다는 단점을 가지고 있기도 하다. 이 논문에서는 사용자 의도를 문서 분류라는 방법을 통해 질의로부터 얻어내고 문서 검색결과와 문서 분류에 의한 결과를 적절한 방법으로 합성하여 사용자에게 결과로서 제시하는 시스템을 구현하였다.
본 논문은 개념 계층과 마이닝 기법을 적용하여 이미지 데이터베이스에서 이미지 데이터에 대한 검색 기법을 지능화하고, 시스템을 효율적으로 관리하는데 있다. 개념 계층을 이용하여 이미지 정보를 지능적인 형태로 저장, 검색하고, 효율적인 웹서비스를 하기 위해 사용자의 정보와 사용자가 이용한 질의 정보 그리고 이미지 정보를 통합하여 사용자에게 좀 더 많은 부가 정보를 제공한다. 또한, 사용자의 의도를 추측하여 사용자의 의도를 반영한 지적인 이미지 시스템을 개발하기 위한 방법을 제시한다.
통계청 자료에 따르면 지난해 자영업 폐업률은 전년 대비 10.2% 포인트 높은 87.9%를 기록했다. 자영업 4개 업종인 도소매업, 음식, 숙박업은 지난해 48만 3985개가 새로 생겼으며 반면 42만 5203개가 문을 닫았다. 2018년 8월 통계청 자료에 따르면 온라인쇼핑 거래액은 전년 동월 대비 19.6% 증가했고, 모바일쇼핑 거래액도 모바일 이용 확산과 간편 결제 서비스 발전 등에 힘입어 전년 동월 대비 29.7% 증가하였다. 본 연구에서는 소매업인 온라인 쇼핑몰은 매년 20%대의 성장률을 보이고 있는 점에 주목해서 온라인 쇼핑몰의 매출 성과와 연관이 있는 방문 의도에 미치는 변수를 연구하고자 한다. 해마다 판매자가 증가하고 있는 온라인 쇼핑몰 업계는 치열한 경쟁과 늘어나는 마케팅 비용을 감당하지 못해 폐업의 수순을 밟고 있는 경우가 많다. 온라인쇼핑 운영자들이 하고 있는 대표적인 마케팅 방법인 블로그, 키워드 검색광고, SNS 채널 마케팅이 온라인 쇼핑몰의 방문 의도에 얼마나 영향을 미치고 있는지 연구 조사하고자 한다. 특히 온라인 쇼핑몰에 방문하는 사람들의 개인적 특성인 충동구매 성향, 다양성 추구 성향, 자기조절 성향을 조절 변수로 하여 개인 성향에 따라 각 독립변수들과의 방문 의도 상관관계를 알아보려 한다. 독립변수들이 방문 의도와의 관계를 실증 분석하여 온라인쇼핑몰의 준비하는 예비창업자나 기창업자들에게 보다 지속적인 기업성장과 매출성과에 도움이 되고자 한다.
인터넷 전자 상거래 시스템에서 주로 일어나는 정보 검색은 사용자의 상품정보 요구라고 할 수 있다. 이와 같이 사용자가 원하는 상품 정보를 웹 환경에서 검색하기 위해서는 편리한 검색 환경의 제공뿐만 아니라, 검색 성능의 효율성 또한 우수해야 한다. 인터넷 인구와 온라인 쇼핑몰의 급격한 증가로 인해 다양한 조건 검색에 의한 상품검색 요구가 증대되고 있다. 또한, 이러한 상품의 검색 결과는 사용자의 의도와 의미상으로 밀접한 관계를 가져야 한다. 자연언어 정보검색은 이러한 요구의 중요한 대안으로 대두되고 있으나, 자연언어 자체가 가지는 애매한 의미의 해석 등으로 인하여 상용 시스템에 적용하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 퍼지추론을 이용한다. 입력된 자연언어 질의에서 형태소 분석을 통하여 데이터베이스 질의에 사용될 수 있는 의미어(content word)를 추출한 후, 의미어들을 재구성하여 템플릿을 작성한다. 작성된 템플릿은 퍼지 추론을 통하여 의미의 애매성을 해소하고 데이터베이스 질의로 변환하여 사용자의 질의 의도와 부합되는 검색 결과를 제시한다.
정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.
웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 그 중에서 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 다중 성향 키워드 모델(Multi Concept Keyword Model : MCK-Model)을 생성한다. MCK-Model은 사용자들이 특정 키워드를 이용하여 검색 후 방문한 웹 페이지 리스트를 통합하여 생성한 것으로, 사용자들이 검색 키워드에 대해 가지고 있는 다양한 검색 의도에 따라 방문하는 웹 페이지의 정보를 포함하고 있다. 생성된 MCK-Model은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 학술 정보 분석 서비스 프레임워크인 OntoFrame에 대해 소개하고자 한다. 2005년부터 개발되기 시작한 OntoFrame은 매년 새로운 서비스와 기술로 확장되고 있으며 OntoFrame2008에서는 다중 키워드 기반의 검색 서비스 및 다중 개체 중심적 통합 검색기능을 제공한다. 본 서비스는 키워드의 개체를 판단한 후에 인력, 주제, 인력+주제에 해당하는 서비스 API를 호출하여 추론 서비스 페이지를 구성한다. 이때 시스템에서 자동으로 판단되는 개체의 모호함을 제거하기 위해서 사용자의 의도라고 판단되는 최적의 개체 조합 페이지뿐만 아니라 해당 키워드에서 나타날 수 있는 모든 개체 조합의 후보 페이지들을 제공해주어 시스템의 일방적인 추천 서비스의 단점을 없앴다. 그리고 서비스의 결과로 제공되는 페이지에서 링크를 통한 추가조건 검색도 제공해 주어 사용자의 검색 의도를 정확하게 파악하여 편리한 정보 획득을 도와주는 시스템으로 개발하고 있다. OntoFrame2008은 여러 가지 풍부한 분석 서비스를 제공하여 연구자들이 학술 정보 검색 과정에 많은 도움이 되는 추론 서비스를 제공하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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