최근 소셜 네트워크 서비스 시장이 급속히 성장함에 따라 SNS 사용자 또한 지속적으로 증가하고 있다. 그러나, 광고성 게시물도 함께 증가함에 따라 해시태그 기반 검색의 정확도가 감소하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 SNS 검색 활동의 정확도와 효율성을 개선하기 위하여 SNS 해시태그 기반 재검색 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 적용하면 SNS 사용자의 검색 활동의 정확도와 효율성이 증가할 것으로 기대된다.
P2P와 같은 분산 컴퓨팅 환경에서는 분산된 자원의 효율적인 검색이 매우 중요하다. 그러나 분산된 자원의 검색은 수많은 피어를 순회하며 정보를 검색해야 하므로 검색 횟수의 증가에 따른 시스템 부하와 많은 검색 시간을 소요하게 된다. 본 논문에서는 JXTA 네트워크 환경에서 분산된 자원의 효율적인 검색을 위해 DHT(Distributed Hash Table)를 기반으로 한 프락시 피어 알고리즘을 설계하였다. 랑데부 피어들의 정보를 프락시 피어에 유지하고 검색 성공 확률이 높은 랑데부 피어들을 우선 검색함으로써 검색 횟수를 줄여 발생될 수 있는 오버 헤드를 최소화 할 수 있었다.
이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
분산 이형 환경에서 대용량의 정보를 검색하는 새로운 패러다임으로 이동 에이전트가 주목받고 있다. 검색을 수행하기 위해 많은 양의 데이터를 전송하는 대신 검색을 수행하는 에이전트를 검색을 수행할 서버로 직접 전달하는 방식을 이용하는 것이다. 본 논문에서는 분산 이형 환경에 독립적으로 존재하는 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 이동 에이전트 기반의 정보 검색 모델을 제시하고 질의응답(Q&A)을 검색하는 시스템을 다지인하고 구현한다. 제안된 모델인 이동 에이전트 기반의 질의응답 검색 시스템(QASSMA : Q&A Search System using Mobile Agents)은 이형 분산의 환경에 존재하는 질의응답 게시판 및 뉴스그룹을 검색할 수 있는 모델이다. QASSMA의 특징을 요약하면, 우선, 최적의 검색 위치로 검색 코드 자체가 이동하여 검색을 수행하므로 기존의 정적인 검색 로봇에 비하여 고정된 네트워크 거리를 극복할 수 있고 단축된 원격 서버와의 네트워크 거리만큼 검색시간을 단축시킬 수 있다. 또한 출발서버에서 검색할 위치로 검색코드가 이동하여 실행되므로 중앙 집중적인 네트워크 트래픽 형성을 막고 출발서버의 부담을 줄일 수 있다. 마지막으로, QASSMA의 이동 검색 에이전트는 검색 환경에 맞는 클래스를 능동적으로 탑재하여 효율적으로 검색 환경의 변화에 대처할 수 있고 다양한 검색 방법을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안된 이동 에이전트 기반의 질의응답 시스템의 검색 방법이 기존의 정적인 검색 방법에 비해 효율적임을 보인다.
무형자산의 가치에 대한 중요성이 대두되면서 이를 측정하는 것에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 미디어 산업의 빠른 성장에도 불구하고 해당 산업 내 캐릭터 가치를 정량적으로 평가하는 데 많은 어려움이 존재한다. 최근에는 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis) 방법론이 미디어 사용자의 행태를 분석하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 SNS 데이터를 통하여 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 특징과 인간의 검색 행위 사이의 상관 관계를 분석하였다. 분석 결과 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터 간 유의미한 상관 관계 및 인과성이 확인되었다. 본 연구 결과는 캐릭터 네트워크가 캐릭터 자산의 가치평가를 위한 단서로서 활용될 수 있음을 시사한다.
이동 객체들의 행동을 분석하기 위해서는 그 이동 객체 궤적들 간의 유사성 측정을 정의하는 것이 필요하다. 비록 유클리디언 공간 상에서 이동 객체들의 유사한 궤적들을 검색하는 몇몇 연구가 있었지만, 도로 네트워크 공간 상에서 이동 객체들의 궤적에 대한 유사성 연구는 거의 관심을 끌지 못 했다. 실제 응용에서, 대부분의 이동 객체들은 유클리디언 공간보다 도로 네트워크 공간 상에 존재한다. 그러나 궤적들 간의 유사성 측정에서, 기존의 방법들은 유클리디언 거리를 기반으로 하고 있으며, 오직 공간적 유사성만을 고려하고 있다. 본 논문에서, 우리는 도로네트워크 상에서 POI와 TOI를 기반으로 유사성 측정을 정의한다. 이러한 정의를 바탕으로, 우리는 궤적들 간의 시공간 유사성을 사용하여 유사한 궤적을 검색하는 방법들을 제시한다. 그리고 유사한 궤적들에 대하여 클러스터링을 수행한 결과를 보인다. 실험 결과는 각 방법에 의해 검색된 유사한 궤적들과 그 검색된 궤적 결과들이 각 방법 간에 얼마나 일치하는지를 보인다.
P2P(Peer to Peer)기술은 저비용과 편리성 등의 이유로 파일교환과 공유에 널리 활용되고 있다. 주로 검색 키워드와 파일의 이름을 매칭하여 P2P 네트워크에서 원하는 파일을 찾아주는 형태로 이용된다. P2P 환경의 가장 큰 특징은 네트워크 자체가 매우 동적으로 진화한다는 점이다. 즉, 노드의 추가와 삭제, 각 노드가 갖고 있는 파일의 변화, 네트워크의 변화에 따라서 키워드 검색 범위 등이 동적으로 변화한다. 본 연구는 P2P 환경에서 지식관리시스템(KMS : Knowledge Management System)의 구축을 제안한다. 제안하는 시스템은 지식이 네트워크의 여러 사람에게 광범위하게 흩어져 있고 각자가 보유한 지식도 변화하는 동적인 환경에서의 지식관리가 가능하며 P2P의 저비용과 편리성을 제공할 수 있다. 또한 기존의 P2P 기반 시스템은 단순 키워드 매칭만으로 검색하여 검색의 질이 낮았는데, 본 시스템에서는 사회적 연결망(Social Network) 기법을 활용하여 보유한 지식(관심도)이 가장 유사한 노드들을 논리적인 네트워크로 구성, 유지하여 지식의 검색과 관리의 효율을 높인다. 네트워크의 동적인 진화는 새로운 노드가 추가되거나 삭제될 때, 그리고 네트워크를 구성하는 각 노드가 새로운 지식(문서)을 추가한 경우(검색의 결과 새로운 문서를 다운로드한 경우 등) 논리적 네트워크의 변화로 진화하게 된다. 최근 인터넷에서는 수많은 사이트(예: 블로그)에 지식이 흩어져 있고, 동적으로 변화하고 있다. 이러한 흩어진 지식을 어떻게 구조화하여 활용할 것인가가 중요한 이슈가 되고 있다. 기업 내부의 지식관리에 있어서도 여러 지역의 다양한 사람이 보유하고 있는 지식을 기업 지식포털로 통합하는 것이 큰 어려움이 중의 하나이다. 따라서 제안하는 지식관리시스템이 이러한 문제의 해결에 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.
최근 영상 자료의 저장과 검색을 위한 시스템이 많이 연구되고 있다. 방대한 양의 영상 자료를 디지털화하여 파일로 저장하고 영상에 관한 각종 정보를 데이터 베이스로 구성한 뒤, 키워드 등을 사용하여 필요한 영상을 네트워크를 통하여 검색하고 이것을 편집 등에 활용할 수 있도록 하는 것이 본 논문의 목적이다. 영상을 데이터베이스로 구축하기 위해 선행되어야 할 것은 연속적인 장면마다 또는 의미 있는 장면마다 영상을 분류하는 작업이다. 본 논문에서는 MPEG 비트스트림을 분석하여 장면 전환 지점을 자동으로 찾는 실험을 워크스테이션을 통하여 시행하였으며 기존 실행한 실험을 바탕으로 PC상에서 동영상 검색 시스템을 구현하였다. 동영상 검색 시스템은 뉴스, 드라마는 물론 각종 보안 영상 등 다양한 분야의 영상을 분석하여 장면 전환 지점을 찾고, 각 장면의 대표 영상을 저장한 뒤, 네트워크 환경에서 동영상을 검색할 수 있도록 만든 시스템이다.
본 논문은 문장 분석에 의하여 의미 관계를 생성하고 의미 네트워크에 의하여 유사한 의미 관계를 고려하는 의미 중심의 웹 텍스트 검색 기법에 대하여 논의한다. 기존의 웹 텍스트 검색은 단어만을 혹은 의미 관계만을 고려한 검색이었다고 할 수 있다. 그러나 문장 분석에 의한 의미 관계의 생성과 의미 네트워크에 의한 유사한 의미 관계의 고려는 기존의 단어 중심 혹은 의미 관계 중심의 검색 한계를 넘어서 유사한 의미 관계를 고려한 좀 더 포괄적이고 계층적인 검색을 가능하게 할 것으로 생각된다.
Gnutella Protocol기반 네트워크에서 상호간 통신 및 검색과 응답과정에서 릴레이와 브로드캐스팅 되는 Query메시지들로 인해 많은 통신 부하를 초래한다. 또한 멀티 홉을 통한 질의 응답과정의 통신 오버헤드로 인해 통신 효율성이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 Zipf's law 을 기반으로 한 검색어 캐싱기법을 통해, 검색어 및 검색된 응답 문자열의 빈도수와 랭킹, 그리고 검색된 파일의 크기와의 상관 관계를 얻어 캐싱 정책을 수립하고. 이에 따라 캐싱함과 동시에 캐싱정책을 이웃 peer에게 전과함으로써 전체적인 네트웍에서의 P2P응용 성능을 향상시킬 수 있는 캐싱 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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