본 논문에서는 사용자에게 보다 유용한 정보를 제공하기 위하여 개념의 활용분야에 따른 속성 분류 기법이라는 새로운 분류 기법을 제안하고, 이를 활용해 정답문서집합 지식베이스를 자동으로 구축하는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 범주간의 구분이 유동적인 속성의 특성을 반영하기 위하여 속성 특징(clue)을 활용함으로써 분류 정확도를 높이고, 개념망에 정의된 개념들 사이의 관계를 참조함으로써 지식베이스를 구축하기 위한 노력과 비용을 최소화하여 점진적인 분류기 생성을 가능하게 한다. 실험을 통해 제안된 방법의 정확도와 효율성을 입증하였으며, 정답문서기반 정보검색 시스템을 위한 정답문서집합 구축과정에 적용시킨 결과를 제시함으로써 방법의 실제 효용성을 보였다.
공간 데이터베이스 시스템에서 검색의 성능을 높이기 위해서는 공간국부성을 고려한 공간색인 방법이 요구되며, 공간국부성은 객체들의 위치 속성과 관계가 있다. 기존의 공간색인 방법들에서는 객체가 가질 수 있는 순환적인 위치 속성이 고려되지 않았다. 본 논문에서는 순환 및 선형 도메인들로 구성된 검색공간에서 객체의 순환적인 위치 속성을 고려한 공간색인 구조인 $Cr^*$-트리를 제안하고 그 성능을 평가하였다. 실험결과에 의하면 $Cr^*$-트리는 객체의 분포형태와 버켓 용량에 관계없이 낮은 디스크 접근 횟수와 높은 버켓 이용률을 보였다.
최근의 여러분야에서 검색되어지고 있는 인터넷 도메인 용어의 전문성의 표시화는 온톨리지를 통한 지식의 축적의 목표가 되고 있다. 도메인 용어의 중요성을 표시화 한다면 기계가 온톨리지를 이용하여 정보의 관리 및 해석을 스스로 하는 것이 가능할 것으로 본다. 본 논문에서는 온톨로지의 중요성 (weight)을 구성하는 속성을 확장된 퍼지를 사용하여 기존 웹문서의 구조정보로부터 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 속성정보로 구성된 도메인 지식을 표시화 함으로써 속성추출 알고리즘을 개선하고, 추출결과의 품질을 향상시킨다. 5만문서를 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과 약 94%의 신뢰도의 속성정보를 추출할 수 있었다.
디지털 방송의 시작과 함께, TV화면에서 채널이나 프로그램을 직접 검색할 수 있는 EPG(Electronic Program Guide)라는 새로운 방송 서비스가 제공되고 있다. 그러나 아직까지는 시청자 입장을 고려한 EPG의 User Interface에 대한 연구는 미흡한 실정이다. TV는 특정 계층이 아닌 모든 사람이 시청하는 매체이의로 시청자에게 프로그램을 쉽게 찾게 하기 위해서는 단순하고 직관적인 User Interface가 필요하다. 이러한 User Interface를 설계하기 위해서는 많은 채널에서 방송되고 있는 프로그램을 체계적으로 구분학 수 있는 정보구조와 정보구조들을 유연하게 연결시킬 수 있는 Navigation의 설계가 필요하다. 일반적으로 프로그램을 구분하는 방법으로 장르, 시간, 등급, 프로그램의 내용 등과 같은 속성을 이용한다. 하지만 이러한 속성들은 체계적으로 구조화되어 있지 않다. 본 논문에서 제안하는 EPG는 프로그램이 가지는 속성들을 체계적으로 정리해 구조화하고, 이렇게 구조화된 속성들을 시청자들이 쉽게 선택해 원하는 프로그램을 찾을 수 있는 유연한 Navigation을 설계함으로써 기존의 EPG보다 쉽고 빠르게 프로그램을 검색 학 수 있는 User Interface를 제안하고자 한다.
실세계의 분석에서부터 3D 가상도시를 구축하는 GIS는 매우 빠르게 발전하고 있다. 3D 가상도시는 GIS 기술, 컴퓨터그래픽스 기술, 가상현실 기술, 공간 데이터베이스 기술에 의해 컴퓨터 속에 구현이 되는 도시를 말한다. 본 연구에서는 수치지도를 이용하여 실세계 지도좌표를 포함한 3차원 지형 기본맵을 구축하였다. 그리고 높이값을 가진 건물과 3차원 지형 기본맵을 통합하여 Cyber City를 구축하였다. 여기에 Server/Client 시스템을 이용하여 3차원 Cyber City 웹서비스 실시하였다. 기존의 이미지 또는 벡터 기반의 웹서비스방식보다 벡터와 이미지의 합성인 하이브리드(Hybrid)방식으로의 개선을 제안하였고, 공간검색 속성검색 기능을 제공함으로써 기존의 Web 3D 기술의 단순한 가시화의 한계를 넘어 Web 3D GIS로의 발전방향을 제시하였다.
본 연구에서는 선행연구 결과에 근거하여 신뢰와 만족에 영향을 마치는 중요한 e-점포 속성들 즉, e점포평판, 고객서비스, 안전 및 보안, 상품 품질, 정보 품질, 웹 검색 등을 파악하였다. 본 연구의 목적은 e-점포 속성들이 신뢰 및 만족에 어떤 영향을 미치는지 그리고 사이트에 대한 신뢰 및 만족이 사이트에 대한 소비자들의 충성도에 어떤 영향을 미치는지를 조사하는 것이다. 그리고 웹 성과를 개선하고, 고객을 유지하는데 있어 e-소매상을 지원할 수 있는 직/간접적인 e-점포 충성도를 파악 하고자 했다. 연구의 결과는 e-점포 속성과 신뢰 및 만족간의 관계에서, e-점포 평판, 고객서비스, 안전 및 보안 그러고 상품품질이 유의적인 영향을 미쳤으며, 정보품질과 웹사이트 검색은 영향을 미쳤지만 유의적이지 않았다. 그리고 신뢰 및 만족과 사이트에 대한 소비자들의 충성도간의 관계에서, 신뢰와 만족은 모두 충성도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 온라인 소매상을 위한 시사점을 제공하였으며, 또한 연구의 한계점과 미래연구방향을 제시하였다.
최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.
차세대 검색 엔진의 모형으로 일컬어지는 질의/응답 시스템을 개발하는데 있어서 보다 정확하고 유연한 검색 결과를 제공하기 위하여 개념망에 기반한 지식베이스 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 기존의 개념망에 속성 구조를 추가한 확장 개념망과 속성에 의해 분류되는 정답문서 집합으로 구성되는 지식베이스를 이용한 질의/응답 시스템을 제안한다. 본 논문의 지식베이스에서 정의한 속성은 질의/응답에서 정답문서를 효과적으로 연계시켜 사용자에게 보다 유연한 정답을 제공할 수 있게 한다. 본 논문에서는 경제 분야의 지식베이스의 활용예를 설명한다.
기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 공간 데이터의 검색 연산이 주된 연산이었지만. 최근 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 이동 객체의 실시간 위치 갱신 및 추적 등 공간 데이터의 갱신 연산 또한 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 트랜잭션간 동시성 향상의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 일반적인 데이터베이스 관리 시스템에서는 트랜잭션의 동시성 문제를 해결하고 성능을 향상시키기 위해서 많은 기법들이 연구되었으며, 그 중에서 다중버전 알고리즘은 각 트랜잭션간의 상호간섭을 최소화시키면서 동시성을 향상시키기 위한 알고리즘이다. 하지만 공간 데이터베이스 관리 시스템에 트랜잭션의 동시성 향상을 위하여 기존의 멀티버전 알고리즘을 적용할 경우, 공간 레코드의 속성 데이터만 변경되어도 공간 레코드 전체에 대한 버전을 저장해야 하기 때문에 저장 공간의 낭비가 발생한다. 본 논문에서는 공간 레코드에 대해 트랜잭션간의 동시성을 향상시키고, 공간 레코드 버전의 저장 공간 낭비를 줄이기 위한 방법으로 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 분리하여 생성, 관리하는 레코드 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 검색 트랜잭션은 갱신 트랜잭션의 영향을 전혀 받지 않고 트랜잭션을 진행할 수 있으며, 갱신 연산시 공간 레코드 전체의 버전을 생성하는 대신에 공간 레코드를 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전으로 분리하여 갱신된 데이터 버전만 생성 관리하는 기법이다.
분류되지 않은 문서의 문서 분류는 현재까지 아주 중요한 문제로 대두되고 있다. 컴퓨터를 이용한 문서 검색 엔진인 Citeseer에서는 문서 인덱싱을 하기 위해서 자동문서 분류 방법을 사용하고 있다. 문서 분류는 원본 문서의 단어들을 제1의 속성 표현으로 사용한다. 그러나 이와 같은 표현은 고차원과 속성 부족을 초래하게 된다. 단어 클러스터링은 속성 차원과 속성 부족을 감소시키기 위한 효율적인 방법이며 문서 분류 성능을 향상시켜 준다. 본 연구에서는 클러스터 속성 표현을 위한 도메인 규칙기반 단어 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터는 다양한 도메인 데이터베이스들과 단어 철자 속성들로부터 생성되는데, 이와 같은 클러스터 속성 표현은 중요한 차원 감소뿐만 아니라 문서 헤더 라인의 평균 분류 성능에서 향상을 보여 주었고, 원본 문서 단어 기반 속성 표현과 비교해 보았을 때 도서목록 항목 추출의 정확도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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