XML 문서는 문서의 내용뿐 아니라, 의미를 가지는 구조 정보, 그리고 다양한 의미를 부과할 수 있는 링크 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 보다 효율적으로 관리하기 위하여 DTD와 XML 문서에 대한 새로운 저장 방법과 이를 이용한 색인 모델을 제안한다. 이를 위해 하나의 XML 문서를 저장함에 있어, 엘리먼트 구조 정보, 애트리뷰트 정보, 링크 정보의 구성 방법을 제시하고, 이를 바탕으로 링크 정보론 이용한 내용 검색 색인 모델과 구조 검색, 애트리뷰트 검색을 위한 색인 모델을 설계한다. 또한 제안된 모델에서의 사용자들의 다양한 질의 유형의 처리 과정을 설명한다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크(CNN:Convolution Neural Network)을 기반으로 단어의 의미와 순서를 고려하는 문서 색인 방법을 이용하여 한글 문서 분류 방법을 제안한다. 먼저 문서를 형태소 분석하여 어절 단위로 분리 한 후, 불용어를 처리 하고, 문서의 단어 의미를 고려하는 문서 표현하고, 문서의 단어 순서까지 고려하여 CNN의 입력으로 사용하였다. 실험결과 CNN 분류기를 기반으로 본 논문에서 제안하는 문서 색인 방법은 TF-IDF를 이용하는 방법보다 4.2%, Word2vec만 단독으로 사용하는 것보다 1.4%의 성능 상승을 이루었다. 이러한 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 문서범주화 데이터 셋에서 문서 분류 성능향상에 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결함 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석하고자 한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglumerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인엔진에서 제공되는 세가지 복합명사 분석 모드에 대해서 설명한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 설명한다. 실험에서는 다양한 요소를 가지고 클러스터링된 문서 집합에 대한 분석 결과를 보인다. 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.
인터넷의 성장과 함께 전자적인 형태로 표현되는 정보의 양이 급격하게 증가함에 따라, 문서를 병렬적으로 검색하는 병렬 정보 검색이 많은 양의 문서에 대한 빠른 검색을 지원하는 것에 있어 더욱 중요한 역활을 하고 있다. 병렬 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 역 색인을 분활하고 분활된 역 색인을 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다 역 색인을 분활하는 방법으로는 다음과 같은 두 가지 방법이 있다: 1) 문서 식별자를 기반으로 하는 분활 방법과 2) 키워드 식별자를 기반으로 하는 분활 방법. 그러나 각 방법은 단점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 정보 검색 기능이 밀결합된 데이터베이스 관리 시스템인 오디세우스를 사용하여 병렬 정보 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 첫째로, 기존의 역 색인 분할 방법을 분석하고 각 분말 방법의 단점들을 보완할 수 있는 혼합 분활 방법을 제안한다. 둘째로, 많은 양의 문서에 대해 성능 저하의 원인이 되는 대형 포스팅을 분할 하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 시스템의 유용성을 보이기 위해 실험을 수행한다. 예제 데이터베이스로서는 이백만 건의 웹 페이지를 사용한다. 실험 결과, 질의 저리 시간이 역 색인 분말의 블록의 개수에 근사하게 비례하여 줄어들고 시스템이 좋은 확장성을 가짐을 보인다.
기존의 한글 자동 색인 방법들은 어절 단위 색인법과 형태소 단위 색인법으로 분류될 수 있다. 전자는 문서내의 어절에서 색인어의 부분으로서 가치가 없는 음절들을 제거함으로써 색인어를 추출하는 방법으로, 문서에 복합 명사들이 많이 포함되어 있을 경우 검색효과가 저하되는 문제점을 지니고 있다. 후자는 형태소 해석이나 구문 해석을 이용하여 중요한 의미를 갖는 명사나 명사구를 추출하는 방법으로, 단일 명사를 추출함으로써 복합 명사의 띄어 쓰기 문제를 극복할 수 있다. 그러나, 색인 과정에서 요구되는 많은 언어 정보를 개발하고 유지 보수해야 하는 부담을 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 색인 방법들의 문제점들을 완화할 수 있는 새로운 색인 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 평가한다.
잠재 의미를 색인하는 것은 문서 색인에 있어서 그 색인 품질에 주요한 요인을 차지한다. 본 논문에서 살펴보는 의미 확산 방법은 문서 집합에 나타나는 단어들의 의미적 연관성을 바탕으로 활성화 작용 모델(spreading activation model)을 구축하고 색인 대상 문서의 단어 분포를 출발점으로 삼아, 그 모델 안에서 의미적으로 수렴할 수 있도록 랜덤 워크 방법(random walk method)1)을 수정한 변형 방법을 이용해 확률을 확산시킨다. 이 방법은 단어 사이의 연관성을 따라 탐색하며 동의어와 다의어 등 단순 단어 일치로는 알 수 없는 의미적 유사 단어들이 의미 있는 확률 분포를 갖게 한다. 이는 단어들의 의미 분포를 가중치 그래프를 통해 보다 합리적으로 다루게 된다. 실험에서는 문서 분류를 시행하여 평균 정확도 및 정확도-재현율 곡선을 산출하였고, 비교 실험을 통해서 전반적인 우수성을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결합 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인 엔진에서 제공되는 3가지 복합명사 분석 모드에 대해서 기술한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 예시한다. 실험에서는 3가지 복합명사 색인 방법을 기준으로 문서 클러스터링을 수행하고, 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.
기존 색인 시스템은 전자문서에 대하여 전문색인 (full-text indexing) 방법만을 지원하며, 문서의 논리적 구조를 검색 방법으로 적절하게 활용하지 못하고 있다. 대부분의 전자문서는 특정 시스템에 의존적인 형식으로 되어 있으며, 문서의 물리적 형태만을 나타내고 논리적 구조에 대한 정보는 포함하고 있지 않다. 이에 반해 1986년에 ISO에서 문서교환에 대한 표준방식으로 제정한 SGML (Standard Generalized Markup Language)은 문서의 논리적 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 기존의 전문색인 시스템의 단점을 보완하고 표준문서형식을 사용하기 위해 SGML 문서에서의 색인 시스템을 설계 구현하고자 한다. 기존 색인 시스템에서는 문서 전체에 대하여 색인이 이루어지는데 비하여 본 시스템에서는 SGML 문서의 구성요소인 엘리먼트에 기반하여 색인 영역을 지정할 수 있게 하엿다. 따라서 문서의 논리적 구조를 반영한 다양한 검색기법에 응용될 수 있다. 또한 본 시스템에서는 SGML 한글문서에 대하여 자동색인이 가능하다.
보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하거나 HTML 문서 태그의 중요도 결정에 관한 연구들이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 인용된 문서간의 관계를 알아보고 서로 연관이 있을 확률을 계산하여 그 기대치만큼 색인어에 대한 가중치에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.
브라우저를 통해서 보는 웹 문서는 보이는 문서 내용 이외에 많은 풍부한 정보들을 원시 문서에 포함하고 있다. 웹 문서 색인 및 분류 과정에서 이런 관련 정보를 효율적으로 사용한다면 색인어에 가중치를 부여하거나 문헌 분류과정에서 밀접하게 관련된 문헌들끼리 분류가 가능하다. 잘 색인된 색이어 집합 및 잘 분류된 문헌 집합은 검색자의 질의어에 대한 검색 견과의 문헌집합들에 대한 문헌 순위화를 효율적으로 수행하여 사용자로 하여금 검색 시간을 줄여줄 수 있다. 본 논문에서는 웹 문서를 대상으로 한 검색 시스템에서 검색 효율을 향상시키기 위하여 웹 문서의 구조적인 정보들을 이용한 방법들에 대하여 고찰해 본다. 색인 과정, 문헌 분류과정 순위화 과정에서 활용한 방법들에 대하여 중점적으로 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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