텍스트 데이터는 표현 방식의 차이, 타이핑 오류 등을 포함하고 있어 정확히 일치하는 검색으로는 유용한 정보를 얻기 어렵다. 따라서 유사도 기반 검색 방법이 많이 연구되고 있으며 효율적인 유사도 기반 검색을 위해 텍스트 데이터에 대한 역 리스트를 구성한다. 그리고 이를 병합하여 질의와 일정 기준 이상 유사한 데이터를 찾는다. 본 논문에서는 역 리스트 병합 과정에서 역 리스트의 탐색 비용을 줄이기 위해 비트맵 필터를 사용하는 기법을 제안한다. 비트맵 필터를 사용하여 역 리스트의 탐색 여부를 결정하여 불필요한 역 리스트 탐색을 회피함으로써 역 리스트 병합 비용을 줄인다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 연구에서 제안된 역 리스트 병합 알고리즘의 성능을 30~40% 정도 개선함을 보인다.
텍스트 데이터는 표현 방식의 차이, 타이핑 오류 등을 포함하고 있어 정확히 일치하는 검색으로는 유용한 정보를 얻기 어렵다. 따라서 유사도 기반 검색 방법이 많이 연구되고 있으며 효율적인 유사도 기반 검색을 위해 텍스트 데이터에 대한 역 리스트를 구성한다. 그리고 이를 병합하여 질의와 일정 기준 이상 유사한 데이터를 찾는다. 본 논문에서는 Suffix 필터링 과정에서 역 리스트의 탐색 비용을 줄이기 위해 역 리스트의 통계 정보인 비트맵 필터를 사용하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 비트맵 필터를 사용하여 Suffix 필터링 과정에서 역 리스트의 탐색 여부를 결정하여 불필요한 역 리스트 탐색을 회피함으로써 역 리스트 병합 비용을 줄인다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 연구에서 제안된 Suffix 필터링 알고리즘보다 더 효율적임을 보인다.
기존의 웹 문서나 컨텐츠들의 표현적 한계를 극복하기 위한 방안으로 메타 데이터에 관한 다양한 연구가 수행되어졌고 그 결과의 산물중에 가장 대표적인 것으로 XML을 들 수 있다. XML은 문서의 내용뿐 아니라 구조까지도 기술할 수 있는 장점을 통해 향후 정보 교환에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되어지고 있으며 이에 따라 XML 문서를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. BitCube는 Bit-wise 연산이 가능한 3차원 비트맵 인덱싱을 사용하여 XML 문서들의 구조적 유사성에 따라 클러스터링하고 사용자의 질의에 대한 처리를 수행하는 인덱싱 기법으로 그것의 빠른 성능을 입증하였다. 그러나 BitCube의 클러스터링은 XML 문서의 경로에 중점을 둔 것이므로 클러스터와 경로가 담고 있는 실제 단어들간에는 연관성이 없으므로 3차원 비트맵 인덱스는 하나의 평면을 제외한 모든 평면이 굉장히 높은 공간 사용량을 갖는 회소행렬이 된다. 본 논문에서는 늘어나는 방대한 문서의 양으로 인한 시스템의 성능 저하를 막고 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 기존 연산의 성능을 저하시키지 않으면서 공간을 최소화 할 수 있는 연결 리스트틀 설계하고 3차원 비트맵 인덱스를 연결 리스트로 재구성하는 방법을 제시한다.
인터넷이 보편화되면서 그에 따른 정보량도 급증하고 있다. 웹문서량이 많아짐에 따라 웹문서를 구조를 이용하여 저장, 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹사이트를 사용자가 평가하기 위해 계층적인 웹문서들의 관계를 사이트맵으로 구성하며 웹문서 내의 계층구조를 추출, 저장하고 그래픽적으로 표시하였다. 이를 위해 웹문서 내의 계층구조를 위해 W3기관의 공용으로 사용되는 Tidy 라이브러리를 이용하여 URL에 대한 HTML 문서를 얻고 이를 XML로 변환하였다. 변환된 XML 결과로 이진트리를 구성하고 계층구조를 표현하였다. 웹문서들의 사이트맵은 그래프형식과 계층구조형식으로 표현했는데 그래프형식을 이용하여 사이트맵의 연결구조를 파악할 수 있게 하였으며, 계층구조를 이용하여 웹문서간의 계층구조에 따른 정보를 얻을 수 있었다. 사이트맵을 구성하기 위해 URL들의 구조를 인접리스트로 저장하였으며, 방향성 그래프형식을 이용하였다. 또한 웹문서 구조를 계층적으로 구성하기 위해 웹문서의 그래프형식에 대해 BFS(Breadth First Search)방식을 이용했다. 또한 계층적 사이트맵을 이용한 평가항목을 이용하여 증권사이트에 대해 실험하였다. 실험을 통해 본 시스템이 웹사이트 평가에 유용성함을 입증하였다.
XML은 다양한 장점을 통해 데이타를 표현하고 교환하기 위한 새로운 표준이 되었으며 현대의 많은 연구와 새로운 기술들에서 핵심적인 요소가 되고 있다. 그러나 XML의 장점인 자기 서술적인 특징은 구조적으로 상이한 XML 문서의 확산을 초래하게 되었고 이에 따라 XML의 효과적인 검색에 대한 연구의 필요성이 대두되게 되었다. 본 논문에서는 빠른 검색 속도를 통해 뛰어난 성능을 입증한 비트맵 인덱싱인 BitCube의 문제점을 분석한다. 또한 BitCube의 문제점을 해결하기 위해 연결 리스트를 이용한 새로운 3차원 비트맵 인덱싱인 xPlaneb(XML Plane Web)를 설계 및 구현한다. 제안된 기법은 BitCube의 3차원 배열 인덱스를 효율적인 노드로 재구성하고 BitCube의 연산을 대체하는 새로운 연산들을 활용하여 효과적으로 정보를 추출한다. 성능 평가를 통해 제안된 기법이 클러스터내의 문서의 양이 증가함에 따라 BitCube보다 메모리 사용량과 연산 수행 속도면에서 더 우수하다는 것을 보였다.
최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.
대용량 데이터를 처리 하는 방식은 여러 가지가 있다. 처리 방법에 따라서 대용량 데이터 리스트를 만드는데 처리속도가 많은 차이를 두고 있다. 대표적으로 대용량 데이터 리스트를 만들기 위해서 대용량 데이터를 정규화 된 쿼리로 만들고 만들어 낸 쿼리의 결과를 List Map 담아두고 출력 가능한 형태로 변환 한다. 이러한 과정은 단계별로 처리 속도가 저하되는 원인으로 발생된다. 만들어 낸 쿼리의 결과를 List Map으로 담는 과정에서 데이터의 형태별로 저장되는 형식 다르기 때문에 처리속도의 차이가 나타난다. GO언의 동시성 처리를 통해서 기존에 처리속도의 차이가 발생되던 문제를 해결하고자 한다. 즉 GO언의 동시성 처리 결과가 기존의 List Map에 담는 형식과 동시성을 사용하여 처리하는 방식의 대용량 데이터 리스트 처리 방식이 얼마나 차이가 나고 어떠한 방식으로 진행되는지를 제공하여 보다 빠른 처리를 할 수 있도록 비교 한다.
난독증은 정상적인 지능에도 불구하고 문장을 읽기가 어려운 독서 장애다. 난독증 진단 방법은 ADHD처럼 증상 체크리스트가 없다. 지적장애를 판정할 때 사용하는 웩슬러 지능검사 같은 전 세계인이 사용하는 아주 보편화된 심리검사도 없다. 미국 진단기준의 최신판인 DSM-5에도 어떤 검사를 해서 기준점수 아래여야 진단할 수 있다고 명확히 써놓지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 글자, 단어, 문장, 문단의 단위를 설정하여 화면에 출력하고 아이트래커를 활용하여 읽는 사람의 시선 데이터를 수집하여 히트맵으로 분석한다.
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
본 연구는 탈영토화 시대의 영토교육을 위한 기초자료로써 학생들의 영토 인식을 이해하고 진단하는 데 목적이 있다. 학생들이 그린 스케치맵을 통해 영토의 형태와 국경, 지리적 위치, 그리고 국경을 마주하고 있는 국가들에 대한 인식이 어떻게 나타나는 지 알아 보았다. 또한, 북한과 DMZ, 독도에 대한 인식을 통해 다른 국가나 우리나라에 대한 가치, 태도, 감정이 간접적으로 어떻게 영토지도에 표현되었는지를 분석하였다. 본 연구는 기존의 연구들과 달리 스케치맵과 사후 인터뷰를 통한 정성적인 분석방법을 채택하였다. 스케치맵 방식은 학생들이 영토에 대한 자신의 생각을 자유롭게 표현하도록 함으로써 구조화된 설문지를 이용하는 방식보다 영토정체성에 대한 맥락과 담론을 보다 풍부하게 제공한다. 이를 통해 67개의 코드와 626개의 인용구를 포함한 코드리스트를 추출하였다. 정성적 분석에서 도출한 변인들 간의 상관관계나 학생들의 성적과의 비교 분석을 위해 SPSS를 이용한 정량적인 분석을 실시하였다. 분석 결과를 토대로 지리교육의 영역에서 바람직한 영토교육의 모형과 교수-학습 자료의 개발을 위한 논의를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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