본 논문에서는 접근제어 환경에서 하나의 문서에 대하여 세분화된 페이지 정보를 권한별로 제공할 수 있는 전자문서 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 일방향의 특성을 가지는 해쉬 체인을 이용해 계층식별자를 생성함으로써 기존 시스템과 달리 모든 사용자의 키 정보를 소유할 필요가 없다. 또한, 해쉬 체인 기반의 계층식별자와 랜덤하게 생성한 그룹식별자를 조합해 그룹키를 생성함으로써 페이지별 대칭키를 이용한 문서 암호화 기법에 키 생성 및 관리 문제를 해결함과 동시에 그룹 구성원 이동에 따른 동적 변화에 유연하게 대처할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 전자문서 관리 시스템과 비교, 분석한 결과 문서 암 복호화 속도, 페이지별 암 복호화 속도에서 우수함을 확인 할 수 있었다.
XML 문서의 저장 및 관리를 위해, 기존의 관계형 DBMS를 이용해왔다. 그러나 관계형 DBMS를 이용할 경우 XML 문서 구조를 관계형 데이터베이스로 매핑할 때, 정보 손실이 발생할 수 있으며, XML의 특성을 완벽히 반영하는 새로운 저장 관리 시스템을 새로이 구현하는 것은 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하고, XML문서의 구조적 특성을 충분히 반영하기 위해, 기존의 객체지향형 DBMS인 O2 DBMS를 기본 저장 구조로 이용하면서, XML문서가 가지고 시는 다양한 특징을 수용할 수 있도록 하는 XML문서 저장 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현한 XML문서 관리 시스템 기능들로서는 전자 문서에 대한 라이브러리 서비스 기능(체크인/체크아웃, 버전제어, 사용자 액세스 관리 등), 동적 색인 및 구조 정보 검색 기능. 스타일시트를 이용한 출판 기능을 하는 XML문서 저장 관리 시스템이다.
웹 문서들은 빠른 생성과 소멸의 특징 때문에, 사용자는 찾고자하는 웹 문서를 신속하고 정확하게 추천해 줄 시스템을 요구하고 있다. 정제되지 않은 웹 데이타에는 사용자들의 축적된 경험들을 포함하는 유용한 정보들을 포함하고 있다. 현재, 이러한 유용한 정보를 마이닝 기법이나 통계학적 측정 방법 등을 가지고 정제하여 추천 시스템을 통해 사용자에게 제공하려는 노력이 시도되고 있다. 기존의 정보 필터링 방식은 사용자들의 프로파일을 반드시 이용해야 하는 문제점을 갖고 있으며, 협력적 필터링 방식은 First Rater 문제와 Sparsity 문제가 있다. 또한 사용자 브라우징 패턴을 이용하는 동적 추천 시스템은 연관성이 없는 웹 문서들을 결과로서 제공한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웹 문서 형식에 따라 웹 문서 사이의 유사도를 이용하여 웹 문서를 분류하고, 웹 서버에 기록된 로그 파일을 이용하여 사용자 브라우징 순차 패턴 DB를 생성한다. 이렇게 생성된 정보들과 사용자들의 세션 정보를 이용하여, 사용자가 웹 문서에 접근했을 때 현재 웹 문서와 유사도가 높은 상위 N개의 연관 웹 문서 집합을 제공하고, 순차적인 특성을 갖는 웹 문서를 추천 문서로 제공하는 시스템을 제안한다.
XML은 문서를 구조적으로 표현 가능한 언어이며, 주로 인터넷 상에서 데이터를 교환하는 목적으로 널리 쓰이고 있는 표준이다. 이러한 장점으로, RDBMS에 저장되어 있는 다양한 데이터를 XML 형태로 변환하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는. RDBMS에 저장된 데이터를 XML로 변환하기 위해 XML 스키마를 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. XML로 변환하기 위해, 식물의 생태 정보 특징을 이용하여 XML 스키마를 자동으로 생성하였으며, 생성된 스키마를 통해 식물 정보를 XML로 변환하였다. 또한, XML 문서 생성시에 사용자가 원하는 스키마를 선택적으로 이용할 수 있도록 하여, 동적으로 XML 문서를 생성할 수 있도록 하였다 또한, RDBMS에 저장된 데이터의 XML 문서 전환에 소요되는 시간을 줄이기 위해 XML 문서에서 엘리먼트를 선택적으로 생성할 수 있도록 하였다.
SGML로 기술된 전자문서는 객체지향 데이타베이스로 관리하는 것이 효과적이다. 이를 위해서는 SGML 문서들을 위한 데이타베이스 설계가 선행되어야 한다. 본 논문은 전자문서의 논리적 구조를 기술하는 SGML DTD 정보를 관리하기 위한 객체지향 메타 스키마를 제안하고, 이 메타 스키마로부터 동적으로 생성된 응용 데이바베이스 스키마를 통해 전자문서를 객체지향 데이타베이스에서 관리하는 방법을 제안한다.
인터넷의 활용이 보편화 됨에 따라 정보의 양은 급격히 늘어나고 있다. 이에 취업을 희망하는 구직자의 경우 IR 로부터 원하는 정보를 검색하기 위해 과거보다 더 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 TF(Term Frequency)기법을 통해 문서를 추출하고 추출된 문서의 Doc_ID 빈도수를 기준으로 한 내용기반과 군집기법을 혼합한 하이브리드 검색 시스템을 제안한다. 구직자들이 클릭한 취업정보들의 링크번호들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화를 한다. 생성된 군집들은 각기 하나의 문서로 가정하고, 기존 문서과 더불어 검색 주제와 연관성을 갖고 있는 문서들을 동적비율로 검색 랭킹 하는 방식이다. 기존의 IR 기술과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다
XML은 문서의 데이터 포맷 표현을 향상시키는데 중점을 두고 만들어졌기 때문에 문서 변조 및 데이터 삭제 등의 공격에 취약한 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점에 대한 해결책으로 XML Signature, XML Encryption, XML 접근 제어와 같은 다양한 해결책이 제시되었지만 XML 암호화로 인한 구조적인 XML 유효성 위반 문제 및 DTD 공격에 대한 해결책 부재 등의 문제점이 해결되지 않고 있다. 본 논문에서는 유효성과 암호화를 동시에 만족시켜줄 수 있는 방법으로 XML 스키마를 이용하는 방법을 제안하였다. XML 스키마는 정형 XML 문서에 대해서도 지원이 가능하며, XML 문서에 대한 메타 정보를 담고 있으므로 따로 DTD를 필요로 하지 않는다. 또한 각각의 XML 문서에 대하여 동적인 생성이 가능하며 자체 유효성 검사 규칙을 가지고 있으므로 DTD 기반 XML 문서의 암호화에 대한 확장성이 뛰어난 장점을 가지고 있다.
이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보 필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.
유비쿼터스 시대의 도래에 발맞춰 유저가 콘텐츠를 이용하는 방법과 사용하는 기기는 PC에 머물지 않고 점차 다양화, 소형화 되고 있다. 최근, 많은 콘텐츠 중에서 e러닝 콘텐츠에 대한 관심은 높아지고 있으며, 본 논문에서는 e러닝 콘텐츠를 다양한 디바이스에 적합한 콘텐츠로 동적 변환하는 모듈을 제안한다. CC/PP 기반의 디바이스 프로파일과 사용자 정보를 포함한 유저 프로파일, 콘텐츠 구성정보를 가진 콘텐츠 프로파일을 통합하여 특성을 추상화 한다. 추상화 된 프로파일을 기반으로 변환방법을 생성하여 콘텐츠에 적용함으로서 해당 디바이스에 적합한 콘텐츠로 적응화 한다. 기존 HTML의 경우 잘 구성된(Well-formed)문서가 아닌 경우가 많고, 문서 내에 데이터와 구조정보를 모두 포함하고 있으므로, 요구되는 데이터의 추출과 정형화된 변환룰의 적용에 어려움이 따른다. 그 대안으로 본 적응화 모듈은 문서의 데이터와 표현 구조를 분리 할 수 있는 XML/XSL 기반의 콘텐츠를 대상으로 하고 있으며, e러닝 콘텐츠의 특성에 적합한 콘텐츠 프리패치 및 캐시 기법을 적용하여 콘텐츠 동적변환에 따른 응답시간 오버헤드를 최소화 하였다.
분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 또한 능숙한 컴퓨터 사용자는 색인검색을 자주 사용하지만, 컴퓨터에 익숙하지 않은 대부분의 사람들은 분류검색 방법을 사용한다. 이러한 이유 때문에 검색엔진에서 분류검색 방법이 반드시 필요하다. 그러나 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 분류검색에 대한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 분류간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 웹 검색엔진을 설계하고 구현하였다. 구현된 검색엔진은 분류간의 함의관계를 유사한 하위분류로서 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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