최근 웹이 활성화되고 인터넷이 대중화되면서 지리 정보 시스템 분야에서도 웹 상에서 공간 데이터의 검색 및 관리의 필요성이 대두되었다. 또한, 지리 정보 시스템에서 다루는 공간 데이터는 가변적이고 대용량이기 때문에 이러한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 웹 기반 공간 OODBMS의 사용이 적합하다. 이러한 웹 기반 공간 OODBMS를 사용하는 실제 응용프로그램에서 다중 사용자 환경에서의 협동 작업이 효율적으로 수행되기 위해서는 객체들의 버전 뿐만 아니라 일정 영역내의 연관된 객체들의 접합인 형상을 효율적으로 관리하는 것이 절실히 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 형상 관리 시스템, 버전관리 시스템, 협동작업 기법을 분석하여 웹 기반공간 OODBMS를 위한 형상 버전 관리 모델을 제시하였다. 형상 버전 관리 모델은 형상을 효과적으로 관리하기 위하여 형상 그래프와 형상 버전 클래스, 형상 Genetic 클래스, 형상 노드 클래스와 같은 세 개의 형상 버전 관리 클래스를 내부적으로 사용한다. 또한, 본 논문에서는 이러한 형상 버전 관리 모델에 따라 형상 버전 처리 모듈, 형상 Genetic 처리 모듈, 형상 노드 처리 모듈, 형상 그래프 처리 모듈, 협동 작업 처리 모듈로 구성되는 웹 기반 공간 OODBMS를 위한 형상 버전 관리자를 개발하였다.
웹 마이닝은 크게 구조 마이닝, 컨텐츠 마이닝, 사용 마이닝으로 분류될 수 있다. 이 중에서도 사용 마이닝은 사용자의 로그 데이터를 바탕으로 사용자가 탐색한 웹 페이지의 순서를 추출하거나 연관관계를 분석하는 작업이다. 특히 웹에 기반을 둔 애플리케이션의 요구를 충족시키기 위해서 사용 마이닝은 웹 마이닝에 있어서 중요한 부분으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 웹 페이지의 방문 패턴을 분석하여, 미래행동을 예측하는 것을 문제로 삼고, 사용자들의 이용패턴을 SASOM(Strtcture-Adaptive SOM)분류기들의 DT(Decision Tree)앙상블을 이용하여 분류하는 방법을 제안해보았다. MS웹 데이터를 가지고 SASOM 분류기의 집합을 DT를 이용하여 결합한 결과, 분류기 하나만 사용한 경우 보다 더 좋은 결과를 얻어, 3.5% 이하의 낮은 오류율을 보였다.
컴퓨터에 입력하는 데이터에는 한글과 영어가 혼합되어 있다. 데이터를 입력하기 위해서는 흔히 키보드의 한/영 전환키를 사용하여 입력되는 언어에 맞게 수동으로 입력모드를 전환하는데 잘못된 모드에서 데이터를 입력하게 되는 문제점이 있어서 자동으로 입력 모드를 전환해주는 한영자동전환기술에 관한 연구가 있었다. 인터넷에서의 데이터 입력시에도 사용자가 데이터를 잘못된 입력 모드에서 입력하여 원하는 검색결과를 얻지 못하는 일도 자주 발생한다. 본 논문은 인터넷 검색과 같이 분산환경에서 데이터를 입력할 때에 이용될 수 있는 웹기반 한영 자동전환 모델 및 구현에 대하여 설명한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결 하기 위해 기존의 응용프로그램에서 동작하는 한영자동전환 기술을 분산환경에서 적용할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 설명하는 방법을 이용하면 웹 응용에서 기존의 다른 구현보다 편리하게 한영 자동전환 서비스를 사용할 수 있으며 웹 검색에 적용할 경우 검색결과의 정확성이 증가된다.
협동적 추천은 사용자의 상품에 대한 구매 데이터를 이용하여 상품을 추천하는 방법이다. 그러나 구매 데이터가 희소한 경우 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이러한 희소성 문제를 해결하기 위해서 클러스터링, SVD 등 다양한 방법이 제시되었으나, 근본적으로 사용자의 성향을 파악하기에는 부족한 점이 있다. 구매 데이터만을 이용했을 때의 문제점을 해결하기 위해서는 이를 보완할 수 있는 데이터의 활용이 필요하다. 웹 로그 분석을 통해서 구매 데이터의 희소성을 보완할 수 있으며, 사용자의 상품에 대한 부정적 반응을 구매 데이터에 반영할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 사용자들에 의해서 만들어진 웹 로그를 분석하여 추천 시스템의 성능을 개선하였다.
우리에게 친숙한 웹은 1989년 팀 버너스리에 의해 시작되었지만 오늘날 웹이 없는 세상은 상상하기 어렵다. 이러한 웹의 발달로 많은 양의 데이터를 손쉽게 접할 수는 있게 되었지만 이제는 의미 있는 정보를 이끌어내는 것이 중요하게 되었다. 본 연구에서는 각각의 자원들이 연결된 데이터 중심의 웹을 구성하기 위해 링크드 데이터를 효율적으로 구축하기 위한 7단계 구축 방법을 제시하고, 본 구축 방법에 따라 시범적으로 실제 대구시 공공데이터를 이용하여 링크드 데이터를 구축해 본다.
블록체인 기술이 발전함에 따라 블록체인을 기반으로 하는 웹 서비스가 기획되고자 할 때, 데이터 저장에 대해서 무결성과 기밀성 유지, 데이터의 크기 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 서비스에 내에서 사용되는 다양한 데이터의 각 특성에 따라 저장소를 선택하여야 한다. 블록체인 기반 웹 서비스의 유형을 분류하고, 서비스에서 사용되는 데이터를 분류할 수 있도록 데이터 분류 체계도와 그 과정에 대해 제안한다. 이를 통해 블록체인 기반 웹 서비스에서 블록체인과 외부 저장소 혼용의 효율 상승을 기대한다.
웹 2.0시대의 대표적인 특징인 폭소노미(folksonomy)는 웹에 존재하는 리소스에 대해 구성원이 자유롭게 선택한 태그(tag)를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. 폭소노미를 기반으로하는 웹 애플리케이션 시스템에는 WWW를 이용하는 전 세계의 수많은 사용자들의 다양한 데이터가 축적되어 있으며, 이러한 웹 데이터는 계속적으로 증가 확장 변화하고 있다. 본 논문에서는, 방대한 양의 폭소노미 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해 형식개념분석기법을 기반으로, 사용자, 태그, 리소스들 사이의 3항관계를 고려한 폭소노미 데이터 마이닝 기법을 제안하고, 본 연구에서 제안한 기법을 BibSonomy의 데이터에 적용하여 분석한 실험 결과를 보고한다.
최근 웹 2.0과 시맨틱 웹의 대중화와 더불어 Open API와 링크드 데이터를 이용한 시맨틱 웹 융복합(매쉬업) 서비스가 주목을 받고 있다. 다양한 링크드 데이터와 Open API들을 조합함으로써 새로운 서비스들을 쉽고 빠르게 만드는 것이 가능하기 때문이다. 하지만 사용자가 링크드 데이터와 Open API 서비스를 사용하기 위해서는 서비스 입력 값이나 출력값 등의 해당 정보를 얻어야 하며 이를 위해 링크드 데이터와 Open API를 제공해 주는 사이트를 직접 방문해야만 하는 불편함을 가지게 된다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 매쉬업 서비스를 위한 통합 링크드 데이터 및 Open API 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안한 시스템에서 사용자는 사전 지식 없이 통합 관리 시스템을 통해 원하는 링크드 데이터와 Open API 서비스를 검색하고 실행할 수 있다. 또한 실행된 결과는 XML 형태로 저장되어 추후 매쉬업 시 재사용이 가능하도록 한다.
웹 매핑 환경에서 사용자가 요구하는 공간 데이터가 다수의 데이터 서버에 저장되어 있는 경우에, 하나 이상의 맵서버로 접근하여 데이터를 획득하고 그 결과를 통합해야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 웹 매핑을 위해 융합 맵서버를 설계하고 구현한다. 제안된 융합 맵서버는 다음과 같은 세 가지의 특징을 가진다. 첫째, 다양한 사용자의 요구를 반영하기 위해 메타데이터를 개별화한다. 이를 이용하여 사용자는 자신이 원하는 형태의 통합 데이터를 획득할 수 있다. 둘째, 공간 데이터와 비공간 데이터의 통합을 지원하기 위하여 융합 서비스 개념을 도입한다. 마지막으로 이러한 융합 서비스를 보다 효율적으로 지원하기 위하여 동적 링킹 방법을 사용하여 실체화한다. 제안된 맵서버의 구현을 위하여 Publisher 클라이언트 맵서버 융합 맵서버를 각각 설계하고 구현하였으며 그 결과를 보인다.
컴퓨터의 초소형화 및 무선 통신의 범용화에 따라 모바일 환경이 급격히 발전하고 있다. 이동이 가능한 모바일 환경에서 위치와 관련된 작업을 위해 사용되는 공간 데이터를 제공하기 위한 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 무선 인터넷을 통해 공간 데이터를 획득할 수 있는 웹 피쳐서버(Web Feature Server)의 개발에 대해 설명한다. 웹 피쳐 서버에 대한 국제 표준은 OGC(Open GIS Consortium)에서 개발중이며 본 논문에서는 1.0.0 버전을 기반으로 모바일 환경을 위해 확장된 질의를 정의하여 처리한다. 웹 피쳐 서버는 크게 질의 관리자, 데이터 관리자, 인덱스 관리자로 구분되며 각각은 컴포넌트로 구현된다. 질의 관리자는 HTTP GET 방식을 통해 전달된 사용자의 요구를 분석한다. 데이터 관리자는 메모리 및 디스크에 저장된 공간 데이터에 접근하는 역할을 담당한다. 인덱스 관리자는 사용자의 질의에 맞는 공간 데이터를 효율적으로 선별하여 신속한 서비스를 제공한다. 웹 피쳐 서버가 제공하는 공간 데이터를 시험하기 위한 클라이언트로는 GML(Geography Markup Language)을 출력하는 컴포넌트를 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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