본 논문에서는 사용자의 질의어에 대한 검색 결과에서부터 출발하여 연관된 키워드를 지속적으로 제공하는 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 가장 큰 목적은 사용자가 자신이 찾고자 하는 것을 정확히 설명할 수 없는 정보를 찾도록 도와주는 것이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 많은 정보 제공처와 연동을 통해 유용한 정보를 확보하여 그 정보들을 통합된 스키마로 표현하고, 사용자들에게 크로스 서치 환경을 제공한다. 또한 관련 키워드들간의 관계도를 보여줌으로써 사용자는 관심 있는 키워드를 선택하여 원하는 자료를 쉽게 검색 할 수 있게 된다. 따라서 사용자들은 특정 사이트에 국한되지 않은 환경에서 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있다.
본 고에서는 공학분야 중에서도 그 응용범위가 가장 광범위하다고 할 수 있는 기계공학분야의 이용자에게 수준 높은 웹 정보자원을 효율적으로 제공하기 위하여 검색엔진을 통하여 자동 수집된 웹 정보자원을 기계공학분야 주제전문가의 평가를 통해 핵심정보를 선정하고 이를 더블린코어 메타데이터를 응용한 베타데이터 요소에 따라 조직하여 웹 상의 검색 인터페이스에 의해 이용될 수 있도록 주제 게이트웨이 시스템을 설계하였다. 정보자원의 검색방법으로는 키워드 검색과 주제분류체계에 따른 브라우징 검색 등 두 가지 방법을 이용하였다.
정보량이 많은 사진과 같은 화상 정보는 대용량을 갖고 있는 광 디스크에 축적시켜 DB를 구축하고 이는 컴퓨터를 이용해 고속 검색할 수 있다. 사진 DB 구축은 사진의 양, 구 축 목적, 이용 대상, 활용 방법 등에 따라 방법을 달리할 수 있으며 이의 검색 요소에는 촬 영 행위, 촬영 조건, 표제, 주제의 4가지 요소가 있고 그 중 가장 중요시되는 주제 요소에는 감각 정보, 주제 분류, 키워드가 있다.
웹에서 다양한 웹 지리 지역 정보를 검색할 수 있는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 웹 검색 시스템은 사용자가 키워드로 지역 웹 문서를 검색하고 해당 웹 문서를 지도와 비교하여 공간정보를 취득하며, 다른 관련 정보를 얻기 위해서는 검색과 비교를 반복해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비구조화 된 텍스트 웹 자원으로부터 지리정보 온툴로지(geo-ontology)를 확장할 수 있는 통합된 검색시스템을 제안한다. 이를 위해 문서의 정보에서 위치 정보를 추출하고 공간정보 위치 맵핑 기법을 적용하여 텍스트의 공간정보를 추출한다.
대부분 웹 검색엔진들의 검색결과로 수십 혹은 수백만건의 문서가 제시되어 사용자가 원하는 문서를 찾는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색 결과의 브라우징을 위한 검색 결과 문서에 대한 자동 클러스터링 방법을 제안한다. 문서간 유사도를 계산하기 위해 공통 키워드 빈도를 이용하고, 클러스터링 방법은 계층적 클러스터링을 사용하고, 각 클러스터에 대한 디스트립터를 추출하기 위해 빈도를 이용한다. 실험 결과, 완전 연결 방법이 가장 나은 정확도를 보였지만 계산시간이 많이 소요되어 동적 환경에 부적합하다는 것을 보였다. 아울러 집단 평균 연결이 정확도나 계산 시간 측면에서 우수함을 알수 있었다.
XML이 인터넷상에서 디지털 정보를 표현하고 교환하기 위한 표준이 되어감에 따라 최근까지 XML을 저장하고 검색하기 위한 역인덱스 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 XML 전문 검색을 위한 새로운 역인덱스 구조를 제안한다. 기존에 연구된 역인덱스 기법을 통한 키워드 검색 기능을 더욱 보완하고 최근에 W3C에서 새로운 기능으로 추가된 전문 검색 기능을 구현한다.
본 논문에서는 유아의 환경 교육을 위한 비디오 검색을 위해 의미 가중치와 의존 가중치를 이용하여 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 의미기반 멀티미디어 데이터베이스 시스템을 제안한다. 환경 교육에 대한 멀티미디어 데이터를 사용자가 키워드 입력을 통해 검색을 하면 제안 시스템의 모바일 에이전트에 의해 의미 가중치를 계산하고 그 정보를 키 프레임의 주석정보로 이용하여 더욱 정확한 데이터가 검색되게 한다. 제안하는 시스템의 프로토타입을 구현하여 테스트 한 결과 약 96.5%의 높은 정확도(precision)를 얻었다.
인터넷망의 지속적인 발달과 함께 웹 애플리케이션 개발 방법으로 XML 기반의 웹 서비스가 부각되면서 많은 웹 서비스들이 개발되었고, 점차 더 많은 웹 서비스들이 개발될 것으로 예상된다. 이처럼 급격하게 늘어나는 웹 서비스들 중에서 사용자가 원하는 웹 서비스 찾는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나 현재의 웹 서비스 검색 표준인 UDDI 레지스트리는 키워드 기반이기 때문에 검색 성능의 한계점을 갖고 있다. 최근에 이러한 한계를 극복하고자 하는 많은 연구가 진행되고 있지만 아직은 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 비록 키워드가 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 찾을 수 있도록 웹 서비스 표준인 UDDI 레지스트리에 시맨틱 매칭 엔진(semantic matching engine)이라는 추가적인 시맨틱 레이어를 추가하여 재현율(recall)과 정확률(precision)을 모두 향상 시킬 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 검색엔진을 한번도 접해보지 않은 초보자나 초등학생과 같이 어휘력이 부족하여 키워드 선정에 어려움이 있는 사용자들이 의문대명사가 포함된 질의 문장을 통해 보다 쉽게 웹 문서의 검색이 가능하도록 하기 위하여 의문대명사가 포함된 의문형 구문정보에 기반한 질의 분석 방법을 제안한다. 따라서 정보 검색을 위한 의문대명사형 자연어 질의에 대하여 구문 정보 및 술어 정보에 기반한 질의 분석 및 확장을 통하여 의문대명사를 구체적인 의미의 키워드로 대체하여 사용자의 질의 의도가 보다 명확해 지도록 함으로써 사용자가 원하는 정답 문서가 상위에 랭크되도록 하고자 한다.
의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution 등의 저차원 특징 정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 따라서 본 논문에서는 WordNet 어휘 사전을 확장한 개념적 어휘 체계를 갖는 대형 Ontology를 기반으로 하여 이미지 데이터 내의 객체 인식과 추출된 객체간의 관계를 정의하여 이를 논리적으로 표현할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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