문서의 고정된 스키마 없이 사용될 수 있는 XML문서를 관계형 데이터베이스에 문서 자체의 구조 정보와 함께 효율적으로 저장하려는 연구가 계속되고 있다. 계층적인 형태의 XML 문서들을 구조 검색하기 위한 정규 경로식 질의들을 평면 구조의 관계형 데이터베이스에서 처리하기 위해서 많은 비용이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 정규 경로식 질의들을 질의의 특성에 알맞은 방법으로 처리하는 저장 모델과 질의 처리 모델을 제안한다. 제안된 모델은 정규 경로식 질의에 포함된 경로 연산자를 분석하여 부모-자식 관계가 아닌 조상-자손 관계 조사에는 $\theta$-조인을 이용하고, 부모-자식 관계 조사에는 동등(equi)-조인을 이용하는 SQL문으로 변환 처리하여 질의 처리 효율성을 높였다.
본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 이용자의 패턴을 분석하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트의 구현 방안을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 기존 웹 사이트의 구조를 가능한 파괴하지 않는 범위 내에서 웹 사이트론 변경하고자 이용자의 접근 패턴상 연관성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들을 추출하여 색인 페이지를 추가 생성한다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터를 대상으로 하이퍼 링크 구조에 따라 필터링된 최후 전진 문서만을 가지고 데이터 시퀀스를 구성한다. 이러한 데이터 시퀀스에 새로운 순차 접근 패턴 탐색 알고리즘인 TPA를 적용함으로써 웹 문서간 충분한 지지도를 갖는 연관성 있는 문서들의 시퀀스를 구한다. 이와같은 빈발 시퀀스들에 대한 색인 페이지를 추가로 생성시켜주는 서비스를 통하여 이용자들의 효과적인 정보 접근을 지원할 수 있는 웹 사이트로의 변경이 가능하다.
최근 초고속 인터넷과 대용량 데이터베이스 기술의 발전으로 웹 문서의 양이 크게 증가하였으며, 이를 효과적으로 관리하기 위하여 문서의 주제별 자동 분류가 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 한글 형태소 및 키워드 분석에 기초한 문서 특성 추출 방법을 제안하고, 이를 이용하여 웹 문서와 같은 비구조적 문서의 주제를 예측하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제시한다. 먼저, 문서 특성 추출을 위하여 한글 형태소 분석기를 사용하여 용어를 선별하고, 각 용어의 빈도와 주제 분별력을 기초로 주제 분별 용어인 키워드 집합을 생성한 후, 각 키워드에 대하여 주제 분별력에 따라 점수화한다. 다음으로, 추출된 문서 특성을 기초로 상용 소프트웨어를 사용하여 의사 결정 트리, 신경망 및 SVM의 세 가지 분류 모델을 생성하였다. 실험 결과, 제안한 특성 추출 방법을 이용한 문서 분류는 의사 결정 트리 모델의 경우 평균 Precision 0.90 및 Recall 0.84 로 상당한 정도의 분류 성능을 보여 주었다.
전자거래기술이 발전되면서 인터넷을 통해 다양한 포맷의 전자문서가 유통되기 시작하였다. 이로 인해 상이한 문서 포맷간의 호환성 결여와 문서 데이터의 교환 등의 문제가 대두되기 시작하였다. 이를 위해 많은 전자문서가 XML 포맷으로 작성, 유통되기 시작하였다. 하지만 대부분의 XML 전자문서는 일정한 형식을 가지면서 분량이 적은 서식문서를 대상으로 개발되고 있으며 분량이 방대하고 비정형 구조를 갖는 기술문서에 대한 XML 전자문서의 연구 개발은 많지 않은 실정이다. 본 연구는 이러한 기술문서를 XML 전자문서로 할 때 공통으로 표현될 수 있는 정보요소와 정보로서 가치가 있는 구성 항목 등을 분석하여 35종의 공통 정보요소에 대한 XML 스키마를 개발하였다.
본 논문은 엔지니어링 문서에서 각 제목의 머리기호가 그 문서의 논리적 계층 구조를 표현한다는 점을 이용하여 문서 내 각 제목의 계층을 자동으로 분류하는 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론은 일반 텍스트 문서에서 세부 제목을 추출하는 방법과 추출된 제목의 계층을 정의하는 방법으로 구성된다. 문서의 세부 제목은 문장의 맨 앞에 위치한 머리기호의 형태를 미리 정의된 머리기호 그룹과 비교하여 추출하며, 추출된 제목의 계층은 머리기호 형태의 변화에 따라 각 제목간의 상대적 위치를 파악함으로써 정한다. 제시된 방법론을 이용하여 일반 텍스트 문서를 세부 제목에 따라 구조화된 XML 문서로 변환하는 시범 모듈을 개발하였으며, 20개의 엔지니어링 문서를 대상으로 그 성능을 분석하였다.
본 논문은 형태 처리기법과 연결요소 분석을 이용한 문서 영상의 분할과 구조적인 특징과 투영 프로파일 분석을 이용하여 문서영상에서 제목영역 추출방안을 제안한다. 문서 영상의 처리는 영상 분할과 제목 추출, 두 단계로 이루어진다. 영상 분할의 단계에서는 문서 영상을 구성요소 영역들로 나눈다. 영상 분할이 끝나면 분할된 영역들을 대상으로 구조적인 정보를 이용하여 제목이 될 후보 영역을 추출한다. 제목이 아닌 영역을 제거하여 제목 후보영역을 추출하고 난 후 투영 프로파일을 분석하여 제목 영역을 최종적으로 추출한다. 본 논문에서 제시된 투영 프로파일 분석을 이용한 제목 추출 방법은 다양한 문서 영상의 분할 및 제목 추출 결과를 보였으며, 문서 제목 인식, 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상처리와 같은 다양한 응용분야에 활용될 것으로 기대된다.
급격한 사회변화에 대응해 신속, 정확한 정보를 바라는 인간의 욕구는 증대되고 있으며, 특히 신문은 현대 사회에서 정보 전달의 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 신문 제작 시스템은 전자 편집·조판 체제인 CTS(Computerized Typesetting System), 제판, 쇄판, 인돼·발송시스템 등으로 구성된다. 이러한 신문 제작 시스템은 초고속 정보 통신망의 급속한 발전과 같은 새로운 미디어 환경의 변화에 대응하기 위해 새로운 방법이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 문서 공유와 문서 교환의 국제 표준인 SGML을 이용한 신문편집 시스템 설계를 위하여 신문의 구조적 분석을 통하여 SGML 신문편집 시스템을 위한 DTD와 스타일 정의에 관하여 제안한다.
최근 빅 데이터와 인공지능의 발달과 함께 감성 분석에 대한 연구가 활발해지고 있다. 더불어 감성 분석을 위한 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들에 대한 수집의 필요성도 높아지고 있다. 본 논문은 긍/부정어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하는 기존의 수집 방법에 대한 문제점에 대하여 해결방안을 제시한다. 기존의 수집 방법으로 일단 모든 URL들을 저장하고 필터링 과정을 거쳐 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하고자 한다면 불필요한 텍스트 문서 저장과 필터링 과정에서 메모리와 시간을 낭비하게 된다. 기존의 수집 방법에 블룸 필터라는 자료구조를 적용시켜 메모리와 시간을 낭비하게 되는 문제점을 해결하고자 한다.
본 연구는 정보검색기술을 응용해서 구술문서 자료를 효율적으로 분석하는 시스템 개발을 목적으로 한다. 여기서 사용된 기술은 용어검색, 문서요약기술, 클러스터링기술 문서분류기술 주제추적기술 등이 있다. 본 연구를 위해서 전북지역에서 채록한 구술자료를 이용하였다. 구술문서 구조의 특성을 반영하면서 분석의 단위를 정하고 내용의 자동분류 및 분류체계에 따른 분류도 시도하였다. 특히 주제를 추적하면서 순서에 따라서 검색해 가는 기술은 세계적으로도 아직 연구단계에 있던 것을 실제로 구현하였다. 이러한 5가지의 검색기술이 한 시스템에서 통합적으로 처리될 수 있다는 것도 이 연구가 이룬 성과이다. 이 연구의 기대효과는 구술문서 분석의 신뢰성 타당성 효용성을 높여서 구술문화연구에도 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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