특허정보검색의 목적은 다양한 목적성을 지니고 있다. 일반적으로 특허정보검색은 제한된 키워드들에 의한 검색으로 이루어지며, 선행 특허권과 유사특허를 파악하기 위하여 반복적인 검색과 검토의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 특허문서의 전체 텍스트를 분석하여 특징치를 찾아내는 내용기반 검색방법을 제안하고 검색결과를 질의문서와 유사한 문서 순으로 우선 배치하여 검색에 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 즉, 제안된 알고리즘은 텍스트 분석과정을 통해 각 문서별로 특징치가 부여되고 문서 간 특징치 비교를 통해 유사문서를 찾고 문서를 랭킹하여 유사정보를 제공한다. 텍스트 분석과정은 Stop-word과정, 핵심단어 추출과정, 핵심단어 가중치 산출 과정으로 이루어진다. 실험결과에서는 정확도 측정을 실시하여 일반검색엔진과 본 논문에서 제안한 알고리즘의 검색 정확도를 비교하였다. 본 논문은 검색결과를 질의한 문서와 유사한 문서 순으로 랭킹하기 때문에 검색이용자가 검색결과 검토과정에서 유사한 문서를 먼저 검토할 수 있도록 하여 검토시간을 줄이고 검색의 효율을 높일 수 있다. 또한 특허문서 전체 텍스트를 입력받아 사용하기 때문에 특허검색에 익숙하지 않는 이용자도 검색을 쉽고 빠르게 이용할 수 있다. 그리고 내용 기반 검색이 이루어지기 때문에 키워드 및 검색 식을 이용하는 방법보다 검색범위를 넓힐 수 있어서 검색에 누락되는 데이터를 줄일 수 있는 효과를 가진다.
최근 인터넷이 급속히 성장함에 따라 웹을 기반으로 한 학습이 활발히 진행되고 있고, 또한 학교 업무의 효율화를 지원하기 위한 분야에서도 웹이 응용되고 있다. 특히 웹에서 교수를 위한 복잡한 학교 업무의 관리와 학습자료 및 업무 자료를 지원하기 위해서는 확장성과 호환성, 편의성을 가진 XML 형태의 문서가 제공되어져야 한다. 따라서 교수 업무 지원을 위해 XML 문서의 정보들을 효율적이고 정확하게 이용하기 위해 이들 문서를 적절하게 분류하고 저장, 검색하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 XML로 작성된 교수 업무 지원 문서의 저장과 검색을 위한 선행작업으로서, 일반적인 메타 데이터와 DTD 데이터를 정의하고, 이렇게 정의된 데이터를 이용하여 패싯 검색과 구조기반 검색, 키워드 검색을 제공함으로써 사용자는 원하는 문서를 쉽게 검색한 수 있다. 따라서 이를 통해 교수 업무 지원 문서들을 웹 상에서 효율적이고 정확하게 저장하며, 사용자가 원하는 문서를 정확하고 신속하게 검색할 수 있게 하고자 한다.
인터넷의 급속한 양적 증가로 인해 색인어 기반의 검색 방식만으로는 원하는 정보를 찾아 내기가 쉽지 않다. 색인어 기반의 검색 방식에서는 색인어로 나타나지 않는 특징을 이용할 수 없으며, 질적으로 균등한 검색 결과를 제시하지 못하기 때문이다. 따라서 사이트의 여러 가지 특성에 따라 계층적으로 분류해놓은 웹 디렉토리를 이용하거나, 관련 전문가들의 추천 리스트를 이용하여 검객하기도 한다. 본 연구에서는 기존의 색인어 기반의 검색 모델에 웹 디렉토리와 추천 문서 같은 문서간의 링크 정보를 결합할 수 있는 정보 검색 모델을 제시한다. 특정 질의어의 검색 결과로 얻어낸 문서와 그 문서와 연결된 문서 집합을 이용하여 네트워크를 구성한다. 이 네트워크에 검색기가 제시하는 순위와 유사도, 그리고 문서간의 링크 정도를 이용해서 확률값을 정해준다. 그리고 Ergodic Markov Model의 특성을 이용하여 색인어 정보와 링크 정보를 결합한다. 본 연구에서는 특정 문서가 질의어에 부합되는 정도를 사용자가 그 문서로 이동할 확률값으로 계산하는 방식을 보인다.
XML은 인터넷상에서 데이터 표현과 변환을 위한 표준이며, 이러한 XML 문서에서 필요한 정보를 찾아내기 위해 XML 문서 검색 시스템이 필요하다. 본 연구는 이러한 필요성에 기반을 두어 XML 구조를 최대한 활용하여, 주어진 XML 문서에 대해 구조와 내용이 가장 가까운 문서들을 찾아내는 검색 시스템을 개발하였다. 검색 메트릭은 XML 문서들 중 각 태그의 이름에 대한 유사도, 각 태그가 포함하는 값의 유사도와 태그 간 구조에 대한 유사도를 모두 고려하며, 검색 후 유사도의 결과 값에 따라 검색 결과를 순위화 하여 보여준다. 검색 방법은 전통적인 키워드 검색 방식, 태그와 값을 입력하여 검색할 수 있는 방식, XML 문서를 입력하여 검색하는 세 가지 질의 방식을 제공함으로서 사용자들의 기호에 따라 원하는 방식을 골라 검색할 수 있도록 구성하여 시스템의 유용성을 높였다. 개발된 XML 문서 검색 시스템은 INEX에서 제공된 XML 문서들을 대상으로 하여 테스트하였다.
본 논문에서는 여러 정보검색 엔진들이 분산되어 있는 환경에서 이 엔진들의 검색 결과를 효과적으로 취합하여 사용자에게 제시하는 컬렉션 융합 방안을 제안하고자 한다. 이 방법은 우선 학습 질의어로 검색된 문서들의 클러스터링 정도를 이용하여 컬렉션에의 신뢰도를 측정하고 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션에서 검색된 문서의 유사도를 조정하여 융합하는 방법이다. 여기에서 각 컬렉션의 신뢰도는 미리 준비된 학습 질의어와 이 학습 질의어를 입력하여 검색된 문서들 사이의 유사도를 분석하여 측정한다. 이 신뢰도는 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션마다 문서들을 검색하고 이들 문서들을 어느 정도 신뢰할 것인가를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 학습과정에서 사람이 학습시킬 필요가 없는 비지도 학습에 기초하고 있다. 따라서 지금까지 지도 학습에 기초한 컬렉션 융합 방법과는 달리 인터넷과 같이 문서들이 동적으로 변하는 환경에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.
최근 들어서 사무자동화 시스템(Office Information System), 디지털 도서관(Digital Library), WWW(WorldWideWeb)등의 응용에서는 대량의 문서들의 정보를 효율적으로 저장하고 처리, 검색할 수 있는 기능을 요구하고 있다. 이에 대해 최근에 인터넷 기반의 무서 표준인 XML(eXtensible Markup Language)이 제시되었고, 이러한 XML 문서를 저장하고 처리, 검색하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나, 이러한 대부분의 연구들은 XML 문서의 구조적 정보만을 저장하고 검색하도록 설계되어 지고 있으며, XML 문서가 지닌 또 다른 정보인 링크 정보를 저장하고 검색하는 기능을 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 현재 파서나 브라우저 수준에서 제공해 주는 링크의 브라우징을 확장하여 데이터베이스로 수많은 XML문서의 링크 정부들을 저장하고 저장된 링크 정보들에 대해 사용자들이 검색할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 링크 정보를 지워할 수 있는 XML 문서에 대한 데이터 모델을 제시하고 이러한 데이터 모델로 지원할 수 있는 질의어들을 설계하였다.
다양한 정보 형태를 가진 전자 문서의 효과적인 관리를 위해 XML과 관련된 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 XML과 관련된 대부분의 연구들은 XML 문서들을 저장, 관리 및 검색할 수 있는 XML 저장 관리 시스템을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는, 실제 Web 상에 분산되어 저장된 전자 문서들 중 하이퍼링크로 연결된 XML 문서들을 대상으로 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 지원해주기 위해, XML 링크 정보를 추출하여 참조하는 검색 질의 처리 방안을 제시한다. 이를 위해 링크 정보를 저장하는 링크 정보 관리 테이블의 구조, 링크 정보를 활용한 XML 문서의 검색 모델, XML 문서의 검색 질의 처리 방안, 그리고 링크 정보의 갱신을 질의 처리 중에 부가적으로 수행하는 방안을 기술하였다. 주어진 사용자 질의에 대한 처리 과정 중 링크와 관련된 질의 처리에 대해 추출된 링크 정보를 이용하여 부질의를 생성하고 처리할 수 있도록 하였다.
인터넷의 발달로 지식의 재사용이 폭발적으로 증가하였다. 이는 지식의 확산이라는 측면에서는 바람직하지만 지식의 도용이라는 문제점을 안고 있다. 따라서 문서의 전부나 일부분을 재사용한 것인지를 판단하고자하는 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 정보검색 기술을 이용하여 문서에서 부분 문서 재사용 및 표절을 탐색하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 대용량 문서의 고속 탐색을 위해서 원본 문서와 대상 문서를 색인하여 검색에 이용한다. 또한 한글의 언어적 특성을 맞게 어순 변경 비교, 기능어 생략 비교, 갭(gap) 비교 등의 다양한 처리 조건을 제공하여 문서 재사용을 탐색할 수 있다. 실험을 통해서 기존의 시스템보다 정확하게 고속으로 문서 재사용 탐색이 가능함을 보였다. 특히 비교 문서가 증가하더라도 비교 시간이 급격하게 증가하지 않으며, 정보검색 기법을 사용하는 경우 취약하다고 알려져 있는 부분 문서 재사용 탐색에도 견고하며, 처리 조건에 따라 유연하게 문서 재사용 탐색이 가능하다.
구글이나 야후와 같은 정보검색엔진은 사용자에게 편리성을 제공하나 사용자로 하여금 만족감을 제공하지는 못하고 있다. 이것은 사용자에 대한 검색목표가 사용자 프로파일마다 서로 다르기 때문이다. 따라서 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라서 재배치하는 것은 매우 필요하다. 이 논문에서는 키워드기반 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라 웹문서를 재배치하는 알고리즘을 제안한다. 각 키워드에 대한 가중치는 사용자가 웹문서에 대해서 수행한 행동 즉, 다운로드, 클릭, 아무행동 안함에 따라 차등 적용하여 업데이트하여 웹문서를 리스트하여 사용자에게 제공한다.
웹 상의 메타 검색 엔진, Push 프로그램 그리고 에이전트와 같은 웹 기반 응용 프로그램들은 웹 문서의 취득과 자동 필터링에 대한 능력을 필요로 한다. 이를 위한 인터페이스의 지식들은 대부분 코드 내에서 ad-hoc으로 구현되어 왔다. 본 논문에서는 취득된 웹 문서를 전처리하고 원하는 정보를 추출하기 위한 방법을 제시하고, 웹 상위 신문 기사에 대한 검색으로 실험해 보았다. 검색 시스템은 웹 문서의 전처리 과정을 통해 필요한 정보에만 집중할 수 있고, 아주 적은 양의 일반화된 지식을 토대로 원하는 정보를 용이하게 찾을 수 있었으며, 또한 웹 문서의 형식이 바뀌더라도 크게 영향을 받지 않으며, 새로운 웹사이트의 추가도 용이하였다. 본 논문의 방법으로 구현된 신문 기사 검색 시스템은, URL과 아주 적은 양의 지식만으로도, 10 개의 신문 웹사이트에서 문서를 가져와 효과적으로 해석할 수 있었다. 본 논문의 방법은 메타 검색 엔진이나, 잡지나 신문 기사 정보의 푸쉬(Push) 솔루션, 또는 상품 정보 검색 시스템 등의 설계에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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