본 논문은 대학생들이 소속 대학 내 주요 정보를 손쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 KakaoTalk API를 활용하여 장고 프레임워크를 이용하여 챗봇 시스템을 개발하였다. 특정 정보만을 제공하는 기존 챗봇 시스템과는 달리 본 연구에서 개발한 챗봇은 대학 내 주요 정보 뿐만아니라 날씨, 유투브, 네이버 실시간 랭킹 검색 및 언어 번역 등 다양한 형태의 사용자 질의에 대해 자동으로 검색 결과를 제공한다. AWS Ubuntu 서버내에 Apache, Python 및 Django를 이용하여 모듈을 개발하였고 KakaoTalk API 및 BeautifulSoup 등을 이용하여 카카오톡 서버와 통신하여 사용자 질의에 대해 자동으로 응답하는 챗봇 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템에 대해서는 향후 대학 입시 정보 홍보 및 선거 홍보 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 OpenAPI를 이용해 실시간 자치도서관 도서통합검색 서비스에 대해 구현하였다. 2000년도부터 독서 장려정책으로 각 시,도등 자치지역마다 지역민들을 위한 지역도서관이 지어지기 시작했다. 이를 통해 방대한량의 도서를 확보하고 각 자치도서관은 회원제를 통해 대여 및 열람을 서비스하고 있다. 일반적으로 각 자치도서관에 방문하여 대여/반납과 열람하고, 각 도서관별 홈페이지를 운영하여 도서현황을 검색하고, 예약서비스를 하고 있다. 하지만 방대한 도서를 검색하고 이용하기란 쉽지 않은 실정이다. 따라서 현재 각 도서관에서 구축되어있는 모든 시스템의 구성 그대로 활용하면서 각 도서관별 데이터베이스의 효율적 통합과 검색을 위한 방안으로 TCP/IP방식의 네트워크와 각 도서관의 Database를 연결하기 위한 어플리케이션, OpenAPI 이용한 실시간 Database접근을 통해 도서검색을 서비스하는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문은 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data)의 일종인 DBpedia 개체를 자연어 기반으로 검색하는 애플리케이션 개발에 관한 논문이다. Google Cloud Natural Language API를 이용하여 자연어 입력을 분석하고, 이를 바탕으로 RDF(Resource Description Framework) 검색 언어인 스파클(Sparql) 질의 문장을 작성하여 결과를 웹 형식으로 반환해준다. 이를 통해 비문가도 손쉽게 링크드 오픈 데이터에 접근할 수 있는 기회를 제공하며 다양한 응용 가능성을 가진다.
본 지역정보 시스템은 야후(Yahoo)나 다음(Daum)과 연계되어 사용자가 특정 지역을 검색할 때, 최신의 지역정보와 다양한 정보를 제공할 수 있다. 또한 한 화면에 필요한 정보를 모두 제공하므로, 사용자는 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 거기에 개인 선호도를 반영하여 검색결과를 제공할 수 있으므로 사용자는 이전에 검색했던 자신만의 정보를 쉽게 다시 얻을 수 있다.
최근 문서 저작권에 대한 관심과 중요도가 높아지고 있고 문서 표절에 관한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 최근 기사의 표절 또는 무단도용 문제가 적지 않게 발생하고 있다. 현재까지의 문서 표절 연구는 실시간 특성이 매우 강한 신문 기사의 표절 문제에 적용하기 어려웠다. 따라서 현재는 이러한 표절 기사를 가려내기 위해 수 많은 신문사에서 하루 수천 건씩 올라오는 기사들을 눈으로 일일이 가려내는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 시간과 비용의 문제를 줄이기 위해 네이버와 다음에서 제공하는 웹 검색 OpenAPI를 활용해 표절 가능성이 있는 기사들을 자동으로 탐지해 내는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 원본 기사에서 5개의 문장을 랜덤으로 추출하고 각각의 문장을 검색어(query)로 사용해 연동된 OpenAPI를 사용하여 웹에서 기사를 검색한다. 또한 5번의 검색에서 추출되는 URL의 검색 빈도를 계산하여 해당 기사의 표절 가능성을 사용자가 쉽게 예측 할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 한방 온톨로지 기반의 자가진단 시스템을 위해 Jena API를 이용해 한방 온톨로지 기반의 관계를 검색하고, 이를 통해 검색 결과에 대한 정의와 속성 그리고 관계정보를 출력하는 시스템을 설계하고 구축하였다. 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스를 이용함으로써, 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공한다. 온톨로지 기반의 추론시스템은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 의미정보가 존재함으로써 검색가 틀려도 의미를 통한 추론이 가능하다. 둘째, 의미와 관계의 추론을 통해 정확한 매치가 없을 경우 유사 개념으로 매칭이 가능하다. 셋째, 단순한 키워드의 매칭이 아닌 의미정보를 이용한 정확한 매칭이 가능하다. 넷째, 관계정보를 이용하여 검색의 관련 정보를 추론할 수 있다.
매쉬업은 공개된 Open API들을 이용하여 두 가지 이상의 서로 다른 자원을 섞어서 완전히 새로운 가치의 서비스를 만드는 것이다. 그렇지만, Open API 포털 사이트들은 매쉬업에서 사용 가능한 수많은 API들을 제공하고 있는데 이들에 대한 조합 가능한 API 들을 탐색하고 발견하는 것은 매우 힘들고 많은 시간이 소비되는 작업이다. 본 논문에서는 다양한 Open API 타입들에 대한 API 유사성 탐색 방법을 지원하기 위해 계층적 결합 클러스터링 알고리즘과 계층관계 형태소 분석 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 programmableWeb과 xmethods.net 사이트로부터 168개의 REST API와 50개의 SOAP API를 다운로드 받아 실험 분석을 수행하였으며 우리의 접근방법이 기존의 키워드 검색 방법과 Woogle 방법 보다 성능이 우수함을 보인다.
시맨틱 웹(Semantic Web)은 정보자원의 효율적 검색, 통합, 재사용을 가능하게 한다. 현재의 웹 환경에서 사용되고 있는 키워드 검색방법은 단순한 문자열 일치 방법으로 인하여 정확한 검색결과에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 전통적인 키워드 검색에서의 나타난 문제점들을 해결할 방안으로 의미적인 연관성을 통한 온톨로지(Ontology) 검색방법을 제안하여 더욱 정확한 검색결과를 유도해 본다. 국내 문화재를 중심으로 하여 OWL기반의 온톨로지를 구축하였고 질의, 검색 방법으로는 RDQL 질의어와 Jena API를 사용하였다. 이와 더불어 온톨로지 속성(property)데이터를 데이터베이스에 저장하여 처리하는 방안을 제시한다.
본 연구에서는 현재 웹 환경에서의 단순한 string matching 검색에 대한 한계점을 해결하기 위해서 온톨로지 기반의 자원검색 방안을 논한다. 테스트 베드로서 제주도의 숙박, 관광정보에 따른 온톨로지를 DAML+OIL언어로 생성하고 Jena에서 지원하는 API를 이용하여 사용자가 원하는 정보검색을 수행할 수 있는 테스트 베드 구축 방안도 제시한다.
본 논문에서는 트랜잭션 기반의 정형/비정형/XML 데이터 관리 및 검색 기능을 갖춘 정보 관리 시스템 KRISTAL-2002를 대상으로 하여, JAVA를 구현언어로 사용하는 개발자가 해당 시스템의 기능을 원활하게 사용할 수 있도록 하기 위한 KRISTAL-2002 사용자 프로토콜 및 JAVA 기반의 API 설계를 목표로 한다. KRISTAL-2002 프로토콜은 TCP/IP 기반 XML 메시징 프로토콜에 기반을 둔 것으로서, 클라이언트와 서버 모두에서 처리 효율을 높일 수 있다. 이러한 프로토콜을 기반으로 3개 그룹에 걸쳐 총 24개의 KRISTAL-2002 JAVA API를 설계/구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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